ABot-Earth 0.5 ist das weltweit erste 3D-Modell einer natürlichen Stadtwelt, das von Alibaba AutoNavi eingeführt wurde. Geben Sie ein einzelnes Satellitenbild oder eine Textbeschreibung ein, generieren Sie in 10 Minuten eine hochpräzise 3D-Stadtszene auf Kilometerebene auf einer Verbraucher-GPU, geben Sie ein bearbeitbares 3DGS-Format aus und importieren Sie es direkt in Unity/UnrealEngine. Deckt über 190 Länder und Regionen ab.

ABot-Earth 0.5

Kernparameter und Statistiken von ABot-Earth 0.5

ABot-Earth 0.5 ist ein natives generatives 3DGS-Erdmodell, das von AMap CV Lab, einer Tochtergesellschaft von Alibaba AutoNavi, eingeführt wurde. Es ist offiziell als „Generatives 3D-Erdmodell“ positioniert. Es handelt sich nicht um eine herkömmliche 3D-Modellierungssoftware, sondern um ein 3D-Stadtweltmodell mit generativer KI als Kern: Geben Sie ein einzelnes Satellitenbild oder eine Textbeschreibung ein, generieren Sie innerhalb von 10 Minuten eine hochpräzise 3D-Stadtszene auf Kilometerebene auf einer Verbraucher-GPU und geben Sie direkt das bearbeitbare 3D-Gaußsche Splatting-Format (3DGS) aus.

Projekte	Öffentliche Informationen
Offizielle Positionierung	Generatives 3D-Erdmodell (generatives 3D-Erdmodell)
Kernarchitektur	Natives 3DGS-Generierungsframework + Komprimierungsgenerierungsparadigma
Eingabemodus	Einzelnes Satellitenbild / Textbeschreibung
Generationsgeschwindigkeit	~10 Min./km2 (Consumer-GPU, z. B. RTX 3090/4090)
Durchsatz auf Produktionsebene	Single Tile (~2,56 km²) in etwa 25 Minuten (A100 GPU); 1000-Karten-Cluster vervollständigt globale bebaute Fläche in 10 Tagen
Abdeckung	Über 300 Städte, über 190 Länder und Regionen
Ausgabeformat	Natives 3D-Gaußsches Splatting (3DGS), unterstützt LOD-Level
Motorkompatibel	Unity, Unreal Engine, unterstützt den OGC 3D Tiles-Standard
Datengröße	~3,2 Billionen Gaußsche Grundelemente (globale bebaute Fläche)
Open-Source-Lizenz	Öffentliches GitHub-Repository (amap-cvlab/ABot-Earth-0.5), einschließlich technischer Berichte
Gemeinschaftsgröße	GitHub 184 Sterne, 11 Forks, 2 Beobachter (Stand 2026-07)
Neueste Version	v0.5 (~2026-06)
Technischer Bericht	arXiv 2606.09967 + GitHub tech-report.pdf
Entwickler	AMap CV Lab, Alibaba AutoNavi

Kurzer Rückblick in einem Satz: ABot-Earth ist keine weitere 3D-Modellierungssoftware, sondern verwandelt die Erde in eine „generierbare 3D-Leinwand“ – Stadtmodellierung auf Kilometerebene, deren Fertigstellung früher Monate und ein professionelles Team erforderte, kann jetzt mit einem Satellitenbild + einer Grafikkarte für Endverbraucher + 10 Minuten abgeschlossen werden.

Typbestimmung: Der Haupttyp ist [Grundlegendes großes Modell/API-Infrastruktur] – es handelt sich um ein End-to-End-3D-Stadtgenerierungsmodell und das Kernergebnis ist eine generative 3DGS-Szene. Gleichzeitig wird es den Endbenutzern in Form einer [produktiven/geschäftsseitigen Anwendung] über Web Studio (ABot-Earth Studio) bereitgestellt. Die folgende ausführliche Analyse befasst sich mit diesem Doppeltyp.

Benutzer und Marktbekanntheit von ABot-Earth 0.5

ABot-Earth 0.5 wird etwa im Juni 2026 öffentlich veröffentlicht und wird vom Alibaba Amap AMap CV Lab entwickelt. Seine Marktbekanntheit kann auf drei Ebenen bewertet werden: akademischer Einfluss, Branchenaufmerksamkeit und Community-Verifizierung.

Akademische Bedeutung: Der technische Bericht ist öffentlich auf arXiv (2606.09967) verfügbar und in Hugging Face Papers enthalten. Das Papier schlägt ein natives 3DGS-Generierungsframework vor, das mit einem FID-Index von 16,1 die bisherige optimale Basislinie (69,5 von EarthCrafter) deutlich übertrifft und der KID von 0,061 auf 0,006 sinkt. Dies ist die erste generative Methode, die dieses Leistungsniveau mit realen 3DGS-Rekonstruktionsdaten erreicht.

Aufmerksamkeit der Branche: Als Spitzenprodukt von AutoNavi im 3D-Bereich wird ABot-Earth natürlich durch die globalen Kartendaten von AutoNavi und die Infrastrukturressourcen von Alibaba unterstützt. In der internen Testphase wurden Bewerbungen für Spielestudios und Digital-Twin-Teams eröffnet. Das YouTube-Demovideo bietet eine vollständige Demonstration der erzeugten Effekte.

Verifizierung der Open-Source-Community: Das GitHub-Repository stellt einen vollständigen technischen Bericht (tech-report.pdf) bereit und die Open-Source-Vereinbarung ist öffentlich. Obwohl es sich bei 184 Stars and 11 Forks nicht um ein groß angelegtes Open-Source-Projekt handelt, sondern um eine Veröffentlichung aus einem Forschungslabor eines Unternehmens, liegt der Schwerpunkt eher auf der Offenlegung von Technologie als auf der gemeinsamen Gestaltung durch die Community. Die beiden Mitwirkenden (qianmingduowan, frankjiang) sind beide Kernmitglieder des AMap CV Lab.

Einzigartigkeit der Marktpositionierung: Im Gegensatz zur traditionellen Photogrammetrie-Rekonstruktion von Google Earth und der prozeduralen Generierung von Marble ist ABot-Earth der erste technische Weg, um „natives 3DGS Ende-zu-Ende auf der Grundlage echter Satellitenbilder zu generieren“. Während die 3D-Abdeckung von Google Earth auf spärlich gescannte Stadtgebiete beschränkt ist, kann ABot-Earth in Gebieten ohne gescannte Daten, wie etwa im ländlichen Irland, 3D-Szenen direkt aus Satellitenbildern generieren.

Kostenvorteile von ABot-Earth 0,5

Der Kostenvorteil von ABot-Earth muss in zwei Dimensionen zerlegt werden: technische Routensubstitution und Bereitstellungsebene, anstatt einfach nur die Abonnementpreise zu vergleichen.

Alternative technische Route: generative vs. traditionelle Photogrammetrie

Vergleichsmaße	Traditionelle Photogrammetrie (Google Earth-Methode)	ABot-Earth 0,5 (generativ)
Datenerfassung	Schrägfotografie/LiDAR-Scanning, dauert mehrere Monate	Einzelnes Satellitenbild (weltweit verfügbar)
Kosten pro Quadratkilometer	Zehntausende bis Hunderttausende Dollar	~1 % der herkömmlichen Methoden (technische Berichtsdaten)
Bearbeitungszyklus	Wochen bis Monate	10 Minuten zum Generieren / 25 Minuten für Fliesen in Produktionsqualität
Teamanforderungen	Professionelles Vermessungs- und Kartierungsteam + GPU-Cluster	Einzelperson + Verbraucher-GPU
Konsistenz der Abdeckung	Nur gescannte Stadtgebiete	Satellitenbildabdeckung kann generiert werden
Bearbeitbarkeit der Ausgabe	Geschlossenes Format, Export eingeschränkt	Natives 3DGS, importierbar in Unity/UE

C-seitige/einzelne Entwickler: Beantragen Sie die kostenlose Nutzung von Web Studio während des internen Testzeitraums. Für die lokale Inferenz müssen Sie Ihre eigene Consumer-GPU (RTX 3090/4090-Level) mitbringen. Die Generierung einer einzelnen Szene verbraucht nur Strom und GPU-Abschreibung bei sehr geringen expliziten Kosten. Die kommerzielle Genehmigungsgrenze wird in den internen Testbedingungen nicht offengelegt und die kommerziellen Nutzungsrechte der generierten Assets müssen vor der Nutzung bestätigt werden.

API/Entwickler: Die Preise für eigenständige APIs werden derzeit nicht bekannt gegeben. Während der internen Testphase wird Web Studio (abot-earth.amap.com) als Bereitstellungsportal verwendet und es wird kein unabhängiges SDK oder REST-API bereitgestellt. Wir planen, darauf zu achten, ob Amap in Zukunft API-Kanäle öffnen wird.

Enterprise/Game Studio: Für Teams, die Szenen stapelweise generieren müssen, müssen die Kosten für die GPU-Cluster-Bereitstellung evaluiert werden. Aus technischen Berichten geht hervor, dass die vollständige Generierung der globalen bebauten Fläche (ca. 800.000 km²) auf einem A100-Cluster mit 1000 Karten etwa 10 Tage dauert. Die tatsächlichen Kosten setzen sich aus GPU-Rechenleistung, Datenübertragung und Speicher zusammen. Im Vergleich zur herkömmlichen ausgelagerten Modellierung (Tausende bis Zehntausende Dollar pro Quadratkilometer) können durch generatives Routing die Kosten auf etwa 1 % gesenkt werden.

Versteckte Kosten: Die bemerkenswertesten versteckten Kosten in dieser Phase sind die Abhängigkeit der Generierungsqualität von der Auflösung und Klarheit der eingegebenen Satellitenbilder. Das 3DGS-Format erfordert möglicherweise zusätzliche Konvertierungsschritte, wenn es in die traditionelle Game-Engine-Pipeline integriert wird, sowie das kommerzielle SLA und die Servicestabilität, die während der internen Testphase noch nicht geklärt wurden.

Hauptfunktionen von ABot-Earth 0.5

Die Fähigkeiten von ABot-Earth 0.5 sind auf die „End-to-End-Generierung von Satellitenbildern bis hin zur interaktiven 3D-Welt“ ausgelegt. Die Kernfunktionen lassen sich in sechs Kategorien zusammenfassen:

• 3D-Stadt mit Einzelbild-/Textgenerierung: Geben Sie ein einzelnes Satellitenbild oder eine Beschreibung in natürlicher Sprache ein, um automatisch hochpräzise 3D-Szenen auf Kilometerebene zu generieren. Es unterstützt den Start von beliebigen Koordinaten auf der Erde und deckt verschiedene Landformen wie Städte, Vororte und natürliches Gelände ab.
• Native 3DGS-Ausgabe: Direkte Ausgabe im 3D-Gaußschen Splatting-Format, wobei Geometrie, Texturdetails und semantische Informationen erhalten bleiben. Jede Szene besteht aus Millionen von 3D-Gaußschen Ellipsoiden mit Farb-, Transparenz-, Rotations- und Kovarianzparametern, die nicht-mannigfaltige Geometrien wie Blätter und Wasser besser ausdrücken können als herkömmliche Netze.
• Native Multi-LOD-Generierung: Das Modell verfügt während der Generierungsphase über eine integrierte hierarchische LOD-Struktur, anstatt nach der Generierung ein Downsampling durchzuführen. Unterstützt einen reibungslosen Übergang von Aussichtspunkten auf Planetenebene zu Details auf Straßenebene und ermöglicht Echtzeit-Streaming-Rendering von Billionen Gaußscher Grundelemente auf der YunJing-Rendering-Engine.
• Engine-Integration und Bearbeitbarkeit: Die generierte 3DGS-Szene kann direkt in Mainstream-Engines wie Unity und Unreal Engine importiert werden und unterstützt Bearbeitung, Kombination und sekundäre Erstellung. Technischer Bericht, der die Integration von COLMAP-rekonstruierten hochpräzisen Wahrzeichenmodellen (Eiffelturm, Kolosseum usw.) in einen generativen kontextuellen Hybrid-Workflow demonstriert.
• Nahtlose Sliding-Window-Inferenz: Übernehmen Sie eine Sliding-Window-Inferenzstrategie, um eine intelligente Fusion im Übergangsbereich benachbarter generierter Blöcke durchzuführen, um Spleißartefakte zu beseitigen und die visuelle Kontinuität groß angelegter Szenen sicherzustellen. Ein einzelner Inferenzblock deckt 1,6 km × 1,6 km ab (4K-Satellitenbildeingabe), und das interne Schiebefenster wird in Einheiten von 200 m × 200 m großen Trainingskacheln generiert.
• Domänenübergreifende Zustandsanpassung: Durch den von VLM (Visual Language Model) gesteuerten Zustandsanpassungsmechanismus werden die großen Unterschiede in Auflösung, Aufnahmewinkel, atmosphärischen Bedingungen usw. globaler Satellitenbilder bewältigt. In der Trainingsphase werden simulierte Satellitenperspektiven zum Rendern von Daten verwendet, und in der Inferenzphase wird VLM verwendet, um sich dynamisch an reale Satelliteneingaben anzupassen.

Expertenmeinung: Der Einfallsreichtum des ABot-Earth-Designs liegt in „Generierung als Service“ und nicht in „Generierung und anschließendem Export“. Dank der nativen Multi-LOD-Funktionen müssen Benutzer nicht zusätzlich in die Rendering-Optimierung investieren – ab dem Zeitpunkt der Generierung steht eine streambare Hierarchie zur Verfügung, die die zeitaufwändigsten Nachoptimierungsprobleme bei der herkömmlichen 3D-Rekonstruktion löst. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung von Satellitenbildern als Eingabebedingungen die schnelle Erstellung digitaler 3D-Grundkarten in Gebieten ohne Luftvermessungs- und Kartierungsfunktionen (Entwicklungsländer, abgelegene Gebiete), die in Photogrammetrielösungen wie Google Earth einen strukturellen blinden Fleck darstellen.

Modell- und Versionsentwicklung von ABot-Earth 0.5

Die Versionsstruktur von ABot-Earth ist derzeit relativ prägnant und befindet sich in der frühen Phase der schnellen Iteration:

Hauptversion

• v0.1 (~2025-06) – Frühe Vorschau: ABot-Earth-Vorschau. Überprüfung der grundlegenden Fähigkeiten zur 3D-Stadtgenerierung. Der technische Weg für die 3DGS-Charakterisierung und die Erstellung von Satellitenbildbedingungen wurde festgelegt. Derzeit gibt es keine öffentliche unabhängige Bereitstellungsversion.
• v0.5 (~2026-06) – Aktuell neueste Version: ABot-Earth 0.5. Der zentrale Durchbruch liegt in drei Aspekten: dem Vorschlag eines nativen 3DGS-Generierungsframeworks (anstatt nach der Generierung auf 3DGS umzusteigen); Verwirklichung der endogenen Erzeugung mehrerer LOD-Ebenen; und Aufbau einer globalen Produktionspipeline, die über 190 Länder und über 300 Städte abdecken kann. Der technische Bericht und das GitHub-Repository werden veröffentlicht und interne Tests von Web Studio werden gestartet.

Die etwa einjährige Lücke zwischen den beiden Versionen spiegelt den enormen Arbeitsaufwand von der Algorithmusverifizierung bis zur technischen Bereitstellung wider: einschließlich systematischer Projekte wie der ABot-3DGS-Rekonstruktionspipeline, der globalen Datenplanung aus mehreren Quellen und der Konstruktion der Rendering-Engine auf Billionenebene (EarthScape).

Beurteilung des Versionsrhythmus: Als Ergebnis des Amap Research Laboratory ähnelt der Veröffentlichungsrhythmus von ABot-Earth eher „Meilenstein-Hauptveröffentlichungen“ als „kontinuierlichen kleinen Schritten“. Der Reifegrad von v0.5 hat die akademische Demophase überschritten und ist in die Produktisierungsphase eingetreten, die intern getestet werden kann. Es wird erwartet, dass die nächste Version in drei Richtungen voranschreitet: Verbesserung der Generierungsauflösung, Generierung von Details auf Bodenebene (Straßenansicht) und kommerzielle API-Öffnung. Als nächstes Etappenziel nennt der technische Bericht eindeutig „Vom Himmel zum Boden“.

Technische Vorteile von ABot-Earth 0.5

Die technischen Vorteile von ABot-Earth müssen aus der einzigartigen Positionierung des „generativen 3D-Erdmodells“ verstanden werden und nicht im Vergleich zu allgemeinen generativen 3D-Modellen (wie TRELLIS, Hunyuan3D). Im Folgenden werden die vier Kerntechnologieinnovationen anhand der Kette „Mechanismus → Wirkung → anwendbare Szenarien“ analysiert.

Natives 3DGS-Generierungsframework: Vermeidung des Umwegs „erst Raster und dann Format“

Mechanismus: Die meisten vorhandenen generativen 3D-Modelle werden durch Mesh oder NeRF als Ausgabe dargestellt und der Export nach 3DGS erfordert zusätzliche Konvertierungsschritte. ABot-Earth lernt direkt den latenten Raum von 3DGS im Rahmen eines Komprimierungsgenerierungsparadigmas – zunächst werden reale 3DGS-Szenen auf Millionenebene in kompakte latente Vektoren komprimiert und dann ein Diffusionsmodell im latenten Raum trainiert, um neue 3DGS-Szenen zu generieren.

Effekt: Die generierte 3DGS-Szene kann ohne Formatkonvertierung direkt zum Rendern und Bearbeiten verwendet werden. Im Vergleich zu netzbasierten Lösungen stellt 3DGS komplexe Geometrien wie Blätter, Wasseroberflächen und Glasfassaden natürlicher dar und unterstützt auf natürliche Weise die differenzielle Darstellung.

Anwendbare Szenarien: Szenarien, die eine Hochfrequenz-Iteration erfordern (schnelles Prototyping der Spieleentwicklung, schnelle Erstellung digitaler Zwillinge) und Teams, die eine Schnittstelle zu vorhandenen 3DGS-Workflows benötigen (z. B. Unity/UE-Plug-ins).

Endogene mehrere LOD-Ebenen: Die Rendering-Effizienz hängt nicht von der Nachoptimierung ab

Mechanismus: Der Decoder erzeugt bei der Generierung eine mehrstufige 3DGS-Struktur (Zoom 14-19), anstatt zunächst ein vollständiges hochpräzises Modell zu generieren und dann ein Downsampling durchzuführen. Hochpräzise Schichten (Zoom 17–19) werden nativ vom generativen Modell ausgegeben, und Schichten mit niedriger Präzision (Zoom 14–16) werden durch distanzgesteuertes statistisches Downsampling von Bhattacharyya generiert, das parallel auf der CPU ausgeführt werden kann.

Effekt: Unterstützt kontinuierliches Zoomen von der globalen Vogelperspektive auf Straßenebene. Die YunJing-Rendering-Engine plant die entsprechenden LOD-Ebenen dynamisch entsprechend dem Ansichtsfenster und erreicht so eine interaktive Echtzeit-Bildrate von Billionen von Grundelementen. Es vermeidet den Engpass „hochpräziser Modelle, die zu groß sind, um in Echtzeit gerendert zu werden“ in herkömmlichen Pipelines.

Anwendbare Szenarien: Anwendungen, die ein interaktives Durchsuchen großer 3D-Szenen erfordern (Webkarten, digitale Zwillingsstadt-Kommandozentralen, Drohnenroutenplanung).

Nahtlose Argumentation mit Schiebefenster: Löst das Spleißproblem der „Generierung großer Szenen“

Mechanismus: Die Trainingsphase wird in Kacheln von 200 m × 200 m gemessen, und die Inferenzphase wird in Blöcken von 1,6 km × 1,6 km gemessen. In den überlappenden Bereichen benachbarter generierter Blöcke werden Grenzartefakte durch eine intelligente Gewichtsfusionsstrategie eliminiert.

Effekt: Der Abdeckungsbereich eines einzelnen Inferenzblocks ist 64-mal so groß wie der der Trainingskachel, wodurch die Anzahl der für die vollständige Szenengenerierung erforderlichen Inferenzen erheblich reduziert wird. Und der Boundary-Fusion-Effekt erreicht in subjektiven Bewertungen ein „nahezu nahtloses“ visuelles Niveau (Fachbericht Abb. 4).

Anwendbare Szenarien: Projekte, die einen kontinuierlichen großräumigen 3D-Kontext erfordern (digitale Zwillinge auf Stadtebene, autonome Fahrsimulation, wirtschaftliches Luftraummanagement in geringer Höhe).

Bereichsübergreifende Bedingungsanpassung: „instabile Satellitenbildqualität“ in einen Designvorteil verwandeln

Mechanismus: In der Trainingsphase wird als Bedingung das Bild „simulierte Satellitenperspektive“ aus der 3DGS-Szene gerendert; In der Inferenzphase wird VLM verwendet, um den Aufnahmewinkel, die atmosphärischen Bedingungen, die Auflösung und andere Eigenschaften des realen Satelliteneingangs zu analysieren und die generierten Parameter dynamisch anzupassen.

Effekt: Das Modell ist robust gegenüber Satellitenbildern aus unterschiedlichen Quellen und Qualitäten. In Gebieten, in denen Google Earth keine 3D-Daten hat (z. B. im ländlichen Irland), kann ABot-Earth dennoch vernünftige 3D-Szenen mit Gebäuden, Straßen und Vegetation erstellen.

Anwendbare Szenarien: Globale Abdeckungsprojekte mit ungleichmäßiger Satellitenbildqualität oder Anwendungen, die schnell 3D-Grundkarten für Gebiete ohne Vermessungs- und Kartierungsdaten erstellen müssen.

Technischer Vergleich mit Konkurrenzprodukten:

Abmessungen	Google Earth	Marmor (prozedurale Generierung)	CityDreamer / EarthCrafter	ABot-Earth 0,5
Technische Route	Schrägphotogrammetrie + manuelle Nachbearbeitung	Generierung von Verfahrensregeln	Generierung von Diffusionsmodellen und Rekonstruktion von 2D-Ansichten	Native 3DGS-Generierung
Datenabhängigkeit	Erfordert Mehrwinkel-Schrägfotografie	Keine echten Daten erforderlich	Trainingsdaten erforderlich	Ein einziges Satellitenbild reicht aus
Abdeckung	Nur dünn besiedelte Stadtgebiete	Unbegrenzt, aber nicht real	Begrenzter Bereich	Die Satellitenbildabdeckung ist ausreichend
Generationsgeschwindigkeit	Monate bis Jahre	Sofort, aber nicht real	Minutenebene (begrenzter Bereich)	~10 Min./km²
Ausgabeformat	Geschlossenes Format	Motorspezifisch	2D-Ansicht/Netz	Natives 3DGS
Bearbeitbarkeit	Begrenzt	Parametrisch	Niedrig	Hoch (3DGS-Direktbearbeitung)
Visuelle Qualitätsbewertung	Geometrie/Texturen hoch, Ästhetik mittel	Qualität visueller Regeln	FID 69.5 (EarthCrafter)	FID 16.1

So verwenden Sie ABot-Earth 0.5

ABot-Earth verwendet derzeit Web Studio für interne Tests als Hauptbereitstellungsportal und der Nutzungspfad ist wie folgt:

Eingang	Zugriffsmethode	Geeignet für die Menge	Voraussetzungen
Web Studio (Haupteingang)	abot-earth.amap.com → Für interne Tests beantragen	Alle Benutzer	Interne Testanwendung + Desktop-Browser bestanden (WebGL-Unterstützung)
Welterkundung (Standardszene)	abot-world.amap.com	Benutzer durchsuchen	Sie müssen sich nicht bewerben, Sie können die voreingestellte 3D-Stadt direkt erkunden
Technischer Bericht und Code	GitHub: amap-cvlab/ABot-Earth-0.5	Forscher/Entwickler	Inferenzkontext und GPU müssen selbst konfiguriert werden
Lokale Inferenz (interne Beta)	Interne Beta-Benutzer haben das Recht, die lokale Inferenz neu zu starten	Entwickler mit GPUs	Consumer-GPU (RTX 3090/4090) + interne Beta-Qualifikationen

Typischer Nutzungsprozess (Web Studio):

1. Besuchen Sie abot-earth.amap.com und klicken Sie auf „Anmelden, um sich für interne Tests zu bewerben“, um den Antrag einzureichen
2. Nachdem Sie die Prüfung bestanden haben, rufen Sie Studio auf und wählen Sie den Modus „Sofortige Erstellung“.
3. Wählen Sie die Eingabemethode: Laden Sie Satellitenbilder hoch oder geben Sie eine Textbeschreibung ein (z. B. „Generieren Sie eine 3D-Stadt Shinjuku, Tokio“).
4. Warten Sie etwa 10 Minuten (Consumer-GPU), bis die Generierung abgeschlossen ist
5. Überprüfen Sie die generierten Ergebnisse im 3D-Vorschaufenster, das Skalierung, Drehung und Verschiebung unterstützt
6. Laden Sie die generierten Assets im 3DGS-Format herunter und importieren Sie sie in Unity, Unreal Engine oder andere Tools, die 3DGS unterstützen

Expertentipp: In dieser Phase wird empfohlen, zunächst die Generierungsqualität und den Abdeckungsgrad über die Funktion „World Exploration“ (abot-world.amap.com) zu verstehen, bevor Sie sich für interne Tests bewerben. Da Web Studio auf WebGL basiert, bietet Desktop Chrome/Edge die beste Erfahrung. Die interne Genehmigungsgeschwindigkeit für die Beta-Qualifikation und das SLA unterliegen dem offiziellen tatsächlichen Prozess.

Produktpreise für ABot-Earth 0.5

ABot-Earth befindet sich derzeit in der internen Testphase und die öffentlichen Preisinformationen sind begrenzt, können aber je nach Produktform in drei Schichten zerlegt werden:

• C-Client/einzelne Benutzer: Verwenden Sie Web Studio, um während der internen Betaphase kostenlos Szenarien zu generieren. Sie müssen Ihre eigene Consumer-GPU für die lokale Inferenz mitbringen (Web Studio führt die KI-Inferenz für den Client in der Cloud durch, für die lokale Inferenz ist jedoch Ihre eigene Grafikkarte erforderlich). Kostenlose Kontingente, Generierungszeiten und Auflösungsgrenzen unterliegen den internen Betabedingungen.
• Entwickler/Forscher: GitHub-Warehouse und technische Berichte sind kostenlos und für die Öffentlichkeit zugänglich und können auf der Grundlage technischer Berichte reproduziert oder neu entwickelt werden. API-Öffnungszeiten und Preisstrategie wurden nicht bekannt gegeben.
• Enterprise/Game Studio: Kommerzielle Preise werden noch bekannt gegeben. Aus dem technischen Bericht geht hervor, dass der A100-Cluster mit 1000 Karten die globale Generierung in 10 Tagen abschließen kann. Der Preis für die Batch-Generierung auf Unternehmensebene basiert auf dem GPU-Rechenleistungsverbrauch + der Datennutzungsautorisierung. Derzeit wird empfohlen, das AutoNavi-Team über den internen Beta-Kanal zu kontaktieren, um ein Geschäftsangebot zu erhalten.

Kostenbenchmarking mit traditioneller Modellierung (Abzugsreferenz, inoffizielle Daten):

• Traditionelle Methode: Die Outsourcing-Kosten für einen einzelnen Quadratkilometer städtischer 3D-Modellierung betragen etwa 5.000–50.000 US-Dollar, bei einer Zykluszeit von 2–8 Wochen
• Generativer Pfad ABot-Earth: GPU-Rechenkosten (in Cloud-GPU-Begriffen) ~50–200 $/km² + 10 Minuten Generierungszeit
• Kernquelle der Kostensenkung: Eliminierung des Prozesses der Feldvermessung, der manuellen Modellierung und mehrerer Änderungsrunden, wodurch der Arbeitskostenanteil auf nahezu Null reduziert wird

Anwendungsszenarien von ABot-Earth 0.5

Die Anwendungsszenarien von ABot-Earth konzentrieren sich auf Bereiche, die „schnelle, kostengünstige groß angelegte 3D-Stadtraumdaten erfordern“ und nicht auf allgemeine 3D-Modellierung.

• Spieleentwicklung – Open-World-Grundkartengenerierung: Verwenden Sie Satellitenbilder, um Open-World-Stadtgrundkarten zu erstellen und ersetzen Sie die traditionelle manuelle Modellierung oder prozedurale Generierung. Die Vorteile spiegeln sich in zwei Ebenen wider: Erstens wird der Szenenaufbau auf Stadtebene von „Monaten“ auf „Tage“ komprimiert; Zweitens basieren die generierten Ergebnisse auf realen geografischen Daten, die von Natur aus räumlich rational sind, wodurch die Arbeitsbelastung des Kunstteams bei der „Erstellung des Stadtlayouts“ verringert wird. Wichtige Punkte für die Akzeptanz: ob das generierte Gebäudelayout dem realen Straßennetz entspricht und ob der Texturstil zum Spielkunststil passt.
• Verkörperte Intelligenz/Autonome Fahrsimulation: Bietet hochpräzisen 3D-Stadttrainingskontext für unbemannte Luftfahrzeuge (UAV) und autonome Fahrzeuge. Die von ABot-Earth generierten Szenen sind physikalisch realistisch und multiperspektivisch konsistent und können in geschlossenen Simulationen echte Luftbilddaten ersetzen. Der technische Bericht listet die eingeschlossene UAV-Navigation ausdrücklich als angewandtes Szenario der verkörperten KI auf. Wichtige Punkte für die Akzeptanz: Ob die geometrische Genauigkeit des Renderings den Anforderungen der Sim-to-Real-Migration und der Genauigkeit der Sensorsimulation entspricht.
• Wirtschaft in geringer Höhe und Luftraummanagement: Eine dreidimensionale digitale Basiskarte, die die Routenplanung von UAVs, die Erkennung von Luftraumkonflikten und die Bewertung von Notlandepunkten unterstützt. Die Wirtschaft in geringer Höhe erfordert eine 3D-Karte, die die gesamte Stadt abdeckt (und nicht nur einige wenige Routen), und der generative Pfad von ABot-Earth löst das Abdeckungsproblem. Wichtige Punkte für die Akzeptanz: Genauigkeit der Gebäudehöhenschätzung, Vollständigkeit der Erkennung von Hindernissen (Telefonmasten, Bäume).
• Digital Twin City: Bauen Sie schnell eine digitale Zwillingsbasis auf Stadtebene auf. Herkömmliche Methoden erfordern Monate bis Jahre an Datenerfassungs- und Modellierungszyklen, aber ABot-Earth kann die Zeit für die „erste Kartierung“ auf einige Tage komprimieren. Es eignet sich für Szenarien wie Stadtplanung, Notfallmanagement und Umweltüberwachung, die häufige Aktualisierungen von 3D-Basiskarten erfordern. Wichtige Punkte für die Akzeptanz: einfache Integration mit GIS-Systemen (wie Cäsium) und Vorhersehbarkeit von Aktualisierungszyklen.
• **Film- und Fernsehproduktion sowie virtuelle Produktion

Film**: Erzeugen Sie digitale Zwillingsszenen realer städtischer Hintergründe und ersetzen Sie Live-Aufnahmen oder reine CGI-Konstruktionen. Die generierte 3DGS-Szene kann als kontextbezogene Grundkarte für die virtuelle Produktion verwendet werden und unterstützt Kamera-Roaming in Echtzeit. Wichtige Punkte für die Akzeptanz: Kompatibilität des Ausgabeformats mit der UE/Unity-Pipeline. Ob sich die LOD-Umschaltung auf die Echtzeit-Rendering-Framerate auswirkt.

Szenenanpassungsmatrix:

Szenario	Empfehlung	Kernindikatoren	Akzeptanzbedenken
Spiel Open World Basiskarte	★★★★★	Generierungsgeschwindigkeit, Szenenmaßstab	Rationalität des Gebäudelayouts, Motorkompatibilität
Verkörperte intelligente Simulation	★★★★★	Geometrische Genauigkeit, Multi-View-Konsistenz	Sim-zu-Real-Übertragungseffekt
Wirtschaftliches Luftraummanagement in geringer Höhe	★★★★☆	Abdeckung, Gebäudehöhengenauigkeit	Vollständigkeit des Hindernisses, Ausrichtung des Koordinatensystems
Digitaler Zwilling der Stadt	★★★★☆	Aktualisierungshäufigkeit, Integration mit GIS	LOD-Umschaltfluss, Datenformat
Virtuelle Film- und Fernsehproduktion	★★★☆☆	Visuelle Qualität, Bildrate in Echtzeit	Steuerbarkeit des Kunststils, Änderungsflexibilität

Anwendbare Personen für ABot-Earth 0.5

ABot-Earth bedient die Benutzergruppe, die „groß angelegte 3D-Szenen“ anstelle von „einzelnen 3D-Assets“ benötigt, und die anwendbaren Grenzen sind relativ klar.

• Game Studio (Open World Direction): Ein Team, das schnell eine kontextbezogene Basiskarte einer echten Stadt erstellen muss. ABot-Earth kann den traditionellen Prozess des „manuellen Bauens anhand realer Städte“ ersetzen. Bitte beachten Sie jedoch: Die generierten Szenen sind „realistisch“ und nicht „stilisiert“, und Kunstpipelines mit nicht realistischen Rendering-Stilen wie Cartoons und niedrigen Polygonen erfordern zusätzliche Rendering-Arbeit.
• Digital Twin- und GIS-Team: Ein Team, das digitale 3D-Basiskarten für Städte, Parks und Verkehrsknotenpunkte erstellen muss. Der Wert von ABot-Earth liegt in der Verkürzung des ersten Modellierungszyklus von „Monaten“ auf „Tage“ und verfügt über die natürliche Fähigkeit, geografische Koordinaten auszurichten. Allerdings ist die „absolute Genauigkeit“ generativer Szenen nicht so gut wie die Laserscan-Rekonstruktion und muss mit hochpräzisen BIM-Daten gemischt und überlagert werden.
• Autonomous Driving Simulation Engineer: Es werden vielfältige und verallgemeinerbare 3D-Stadtszenen benötigt, um Wahrnehmungsalgorithmen zu trainieren und zu verifizieren. ABot-Earth kann die Landschaftsformen und architektonischen Formen verschiedener Länder und Stadtstile abdecken. Die aktuelle Version basiert jedoch hauptsächlich auf der Luftbildperspektive und die Generierung von Details auf Bodenebene (Straßenebene) ist das klare nächste Ziel (Technischer Bericht §6). Es eignet sich derzeit eher für Simulationsaufgaben, die auf der „Perspektivplanung für Luftaufnahmen“ basieren.
• UAV- und Tiefflug-Wirtschaftsteam: Zur Unterstützung der Routenplanung und des Luftraummanagements ist eine dreidimensionale Karte erforderlich, die die gesamte Stadt abdeckt. Die globalen Abdeckungsfähigkeiten und die Erzeugungsgeschwindigkeit auf Minutenebene von ABot-Earth lösen das Problem der „Abdeckungs-Totpunkte“ herkömmlicher Lösungen.
• Forschungs- und Bildungseinrichtungen: Benötigen groß angelegte 3D-Stadtdaten für die akademische Forschung (Urban Computing, Fernerkundung, verkörperte Intelligenz). Technische Berichte und GitHub-Repositories liefern vollständige theoretische Grundlagen und Reproduktionshinweise.

Abgeraten/auf Personen nicht anwendbar:

• Solo 3D Asset Creator: Für Teams, die keine Szene auf Stadtebene, sondern nur ein einzelnes Gebäude oder Objekt benötigen, ist ABot-Earth nicht das richtige Werkzeug. Solche Anforderungen eignen sich besser für generative Modelle auf Objektebene wie TRELLIS und Hunyuan3D.
• Vermessungsprojekte, die eine Genauigkeit im Zentimeterbereich erfordern: Die generativen Szenen von ABot-Earth funktionieren auf dem „visuell angemessenen“ Niveau gut, können aber hinsichtlich der absoluten geometrischen Genauigkeit nicht den Zentimeterstandard des Laserscannens oder der Schrägfotografierekonstruktion erreichen. Szenarien wie Ingenieurvermessungen und Bestandsmessungen erfordern immer noch traditionelle Messmethoden.
• Projekte, die stark auf bestimmten Kunststilen basieren: Die von ABot-Earth generierten Szenen spiegeln den „Stil echter Satellitenbilder“ wider. Wenn das Projekt einen bestimmten Kunststil erfordert (Cyberpunk, Tintenstil, niedriges Polygon), ist eine zusätzliche Bearbeitung nach der Stilisierung erforderlich.
• Einzelne Benutzer ohne GPU-Ressourcen: Während Web Studio Inferenz in der Cloud ausführen kann, erfordern lokale Bereitstellung und Batch-Builds immer noch eine GPU der Verbraucherklasse. Ohne GPU ist das Benutzererlebnis eingeschränkt.

Zusammenfassung und Ausblick von ABot-Earth 0.5

ABot-Earth 0.5 reduziert den technischen Aufwand und die Kosten der 3D-Stadtmodellierung um zwei Größenordnungen. Es ist kein „schnelleres 3D-Modellierungstool“, sondern definiert den Weg, „wie man eine 3D-Stadt erhält“ neu – von „Kartierung + Rekonstruktion“ zu „Beschreibung + Generierung“. Der Hauptunterschied liegt in drei Punkten: Die native 3DGS-Darstellung bietet den Vorteil eines gebrauchsfertigen Formats, die endogene LOD-Struktur löst das Echtzeit-Rendering-Problem von Szenen auf Billionenebene und die Möglichkeit, basierend auf Satellitenbildbedingungen eine allgemeine Abdeckung aller Koordinaten auf der ganzen Welt zu erreichen.

Aktuelle Einschränkungen und Unsicherheiten:

• Unsicherheit in der internen Testphase: Web Studio befindet sich in der internen Testphase. Die Geschwindigkeit der Anwendungsgenehmigung, die Generierungsquote und das Service-SLA basieren alle auf dem offiziellen tatsächlichen Prozess. Es gibt noch keine öffentlichen kommerziellen Bedingungen.
• Generierungsqualität hängt von der Eingabe ab: In Gebieten mit geringer Satellitenbildauflösung, Bewölkung und starkem Schatten nimmt die Generierungsqualität erheblich ab. Während der internen Testphase wird empfohlen, zunächst mit qualitativ hochwertigen Satellitenbildgebieten (städtische Kerngebiete) zur Auswertung zu beginnen.
• Ökologische Reife des 3DGS-Formats: Obwohl 3DGS in der akademischen Gemeinschaft schnell an Popularität gewinnt, befindet sich die native Unterstützung für gängige Spiele-Engines (Unity, UE) noch im Aufbau. Für den Import in herkömmliche Pipelines sind möglicherweise zusätzliche Formatkonvertierungs-Plugins oder Laufzeitbibliotheken erforderlich.
• Kommerzielle Autorisierungsgrenzen sind nicht klar: Die kommerziellen Nutzungsrechte, das Urheberrecht und die Weiterverbreitungsregeln der generierten Assets wurden während der internen Testphase nicht bekannt gegeben. Der Umfang der Berechtigung muss vor der kommerziellen Nutzung durch Amap bestätigt werden.
• Bodennahe Details fehlen vorübergehend: Die aktuelle Version basiert hauptsächlich auf der Luft-/Satellitenansicht (schräge Luftaufnahme), und bodennahe Straßendetails sind das nächste klare Ziel.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung:

• Kurzfristig (0–6 Monate): Es wird empfohlen, dass Spielestudios und Digital-Twin-Teams Erfahrungen über den internen Betakanal beantragen. Konzentrieren Sie sich auf die Überprüfung der Generierungsqualität, der Engine-Kompatibilität und der Verbesserung der Iterationseffizienz in Ihren eigenen Geschäftsszenarien. Verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf Produkte in Ihrer Produktionspipeline, die sich noch in der Betaphase befinden.
• Mittelfristig (6–12 Monate): Achten Sie darauf, ob AutoNavi API/SDK öffnet, Preise für Unternehmensversionen einführt und wie die native 3DGS-Unterstützung in Unity/UE voranschreitet. Wenn ABot-Earth einen klaren Kommerzialisierungspfad verfolgt (z. B. Preisgestaltung basierend auf der erzeugten Fläche, Bereitstellung einer privatisierten Bereitstellung), kann es in Projekten mit geringem und mittlerem Risiko vollständig übernommen werden.
• Langfristig (über 12 Monate): Mit Verbesserungen der bodennahen Details, der Ausgabe mit höherer Auflösung und den Funktionen zur Szenenbearbeitung hat ABot-Earth das Potenzial, zum Standard-„3D-Szenen-Basislayer“ für digitale Zwillinge und Spieleentwicklung zu werden. Vor dem Kauf müssen Unternehmen Folgendes bestätigen: das geistige Eigentum an den generierten Daten, die Verfügbarkeitsverpflichtung im kommerziellen SLA und die langfristige Verpflichtung von AutoNavi zu diesem Produkt.

Verwandte Tools: midjourney, stable-diffusion

Versionsinfo

• ABot-Erde 0,5 ：Unterstützt die Generierung einzelner Bilder/Texte von 3D-Städten, 10 Minuten verbrauchertaugliche GPU-Inferenz und Ausgabe im 3DGS-Format für mehr als 190 Länder. （~2026-06）
• ABot-Earth-Vorschau ：Frühe Vorschauversion, Überprüfung der grundlegenden Funktionen zur 3D-Stadtgenerierung. （~2025-06）