AI 初创公司 Decart 6 月 10 日发布 Oasis 3。它是一款实时世界模型，可以生成可交互的写实驾驶环境，并从发布当天起通过 API 向开发者开放。

价格也直接摆出来了：每秒 0.02 美元，企业客户按用例定价。首批目标客户，是需要大量构造边缘场景的自动驾驶公司。

这件事有意思的地方不在于“AI 又会生成街景了”。而在于世界模型开始从演示视频，走到可接入的开发工具。

但问题也卡在这里：驾驶测试要的不是画面像，而是场景可复现、物体可追踪、碰撞可信。Oasis 3 现在离这个标准还有距离。

Oasis 3 的变化：从演示，走到 API

Decart 给 Oasis 3 选的切口很务实：自动驾驶。

自动驾驶团队长期缺一种东西：罕见但关键的测试场景。比如复杂路口、突然变道、恶劣天气、遮挡行人。真实道路采集慢，传统仿真建模贵，封闭场地也不可能覆盖所有组合。

生成式世界模型如果足够便宜、足够快，就可能变成补充工具。

Oasis 3 目前支持前向和两侧多摄像头环境生成。开发者可以在写实街景里实时操控车辆。Decart 称，它的优势来自三点：写实生成、可无限生成，以及 DOS，也就是 Decart Optimization Stack 带来的低运行成本。

公司 CEO Dean Leitersdorf 还称，模型运行成本可比同行低一个数量级以上。这个说法可以先记下，但不能直接当行业结论。目前还没有看到第三方基准验证。

维度Oasis 3 当前信息对开发者的意义现实判断
开放方式API 优先开放能接入测试流程或原型产品比研究演示更接近平台
价格每秒 0.02 美元，企业按用例定价小团队可以先试算成本大规模并发成本仍要实测
目标客户自动驾驶公司，未来扩展到机器人和其他 physical AI 场景先服务最缺仿真数据的行业切口合理，但验证门槛很高
技术卖点写实、实时、可长时间生成便于快速构造边缘案例价值取决于物理一致性

这也是 Decart 近期融资故事的一部分。公司成立约两年，近期完成 3 亿美元融资，估值接近 40 亿美元。投资方包括 Toyota、Adobe、eBay 和 Nvidia。

这些投资方的含义不完全一样。Toyota 更贴近出行和自动驾驶场景。Adobe、eBay 更接近内容、电商和实时视频生成。Oasis 3 把 Decart 的叙事往前推了一步：它不只想做视频生成，还想做世界模型基础设施。

对开发者和投资人，真正影响不一样

对自动驾驶开发者，Oasis 3 最现实的用法不是替代现有仿真平台。

更像是放在流程前端：快速生成视觉场景，探索边缘案例，筛掉明显没价值的组合。之后再交给传统仿真、封闭场地和真实道路测试复核。

这会影响团队怎么分工。算法和仿真团队可以先拿 API 做低成本原型，但采购或安全验证团队不应该急着把它列为合规验证工具。现在更合理的动作，是小规模接入、记录复现率、对比已有仿真结果，而不是迁移主测试流水线。

对机器人开发者，意义也类似。Oasis 3 说明世界模型正在往 physical AI 场景靠近。未来如果能扩展到室内、仓储、工厂、家庭环境，它会有用。但当前公开主线还是驾驶，不能把它直接等同于通用机器人仿真平台。

对技术和投资读者，我更在意两个问题。

一个是 API 化是否真的带来开发者生态。Decart 称已有超过 10 万名开发者社区成员，许多人此前围绕其实时视频模型 Lucy 做电商和直播产品。Oasis 3 试图把其中一部分人带到物理世界仿真。

另一个是成本优势能不能被工程场景证明。每秒 0.02 美元看上去不高，但自动驾驶测试常常涉及长时、多摄像头、大规模并发。账不能只按单秒算，要按完整测试任务算。

最大短板：世界会漂，车还会穿过去

Oasis 3 现在最关键的问题，是物理一致性不够硬。

TechCrunch 试用中，Oasis 3 能根据提示生成漂亮的纽约晨间街景。但开车一段时间后，场景逐渐变成普通西方城市。尝试原路返回时，原来的路口已经消失。

这不是小瑕疵。

对普通视频生成来说，城市风格有点漂，可能还能接受。对自动驾驶测试来说，同一路口返回后不存在，意味着场景状态不可复现。测试结论也会被污染。

更严重的是，车辆可能直接穿过其他车辆。这说明模型还没有稳定的物体意识，也没有严格的碰撞物理。

Leitersdorf 承认，这是重大研究问题。他把部分原因归于训练数据里“正常驾驶”远多于事故数据。Oasis 3 采用自回归方式逐帧生成，每帧约 8000 个 token。以每秒数十帧运行时，相当于每秒处理数十万 token，上下文窗口很快会被填满。

这解释了为什么长时间生成会漂。模型需要记住前面发生过什么，也要保持道路结构、车辆位置和城市布局不乱。一旦记忆压缩不够好，所谓“无限生成”就会变成风险来源。

Decart 正在研究更长上下文和更高效的记忆压缩。下一版还计划支持用环境视频启动生成，而不只是图片或提示。

接下来最该看三件事，不是宣传片有多漂亮。

观察点为什么重要如果没有进展意味着什么
是否公布可复现的物理一致性指标自动驾驶测试需要可度量只能停留在演示和原型阶段
是否有客户接入真实测试流水线能证明工程价值平台叙事会走在落地前面
每秒 0.02 美元在长时、多摄像头、并发任务下是否仍划算成本优势要按任务计算低价 API 未必等于低总成本

所以，对自动驾驶公司来说，今天的 Oasis 3 更适合被放进“探索工具箱”，不是“验证工具箱”。

采购可以观望，研发可以小试，安全验证要慢一点。画面越像真实世界，越不能忘了问一句：它到底能不能按真实世界的规则运行。