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Decart 發布 Oasis 3 用於即時駕駛模擬
💡透過即時世界模型 API 模擬複雜駕駛場景，加速自動駕駛開發。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Oasis 3 可生成逼真的即時駕駛環境。
為什麼重要
此發布降低了開發人員創建自動駕駛高保真合成數據的門檻。這可能顯著減少對昂貴的實體道路測試在邊緣案例場景中的依賴。
下一步行動
註冊 Decart API，將 Oasis 3 整合到您的自動駕駛車輛模擬流程中，以進行邊緣案例的壓力測試。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Oasis 3 可生成逼真的即時駕駛環境。
- •該模型專為自動駕駛車輛測試而設計。
- •開發人員可透過全新的 API 使用模擬功能。
- •此發布旨在加速自動駕駛 AI 的訓練與驗證。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 22 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Oasis 3 是 Decart 針對實體 AI 的世界模型產品線之一，與用於沉浸式體驗的 Lucy 模型以及優化堆疊 DOS 並行發展。
- •Decart 將 Oasis 3 定位為基礎設施產品，透過 API 存取，旨在讓其他科技公司在其基礎世界模型上進行開發，而非與終端模擬平台競爭。
- •Oasis 3 的 API 存取定價為每秒 0.02 美元，企業級定價則根據具體使用案例而異。
- •該模型建立在 Decart 即時視訊模型 Lucy 的基礎之上，專為大規模模擬罕見和危險駕駛情境而設計。
- •Decart 聲稱，由於其全棧 AI 優化方法，其模型運行成本比其他視訊和世界模型低 100 倍。
📊 競品分析▸ Show
| 產品/公司 | 主要功能 | 定價 | 基準測試 |
|---|---|---|---|
| Decart Oasis 3 | 即時生成逼真駕駛環境，專為自動駕駛測試設計，透過 API 存取。 | 每秒 0.02 美元 (API)，企業級定價依使用案例而異。 | 20 FPS (Oasis 1版本) |
| Siemens Simcenter Prescan | 先進的基於物理的模擬平台，用於 ADAS 和自動駕駛系統的開發與驗證，支援場景驅動模擬、高保真感測器建模、數位孿生技術。 | 未公開 | 未公開 |
| Ansys Autonomous Vehicle Simulation | 高保真模擬和多物理場能力，支援環境建模、感測器模擬和全面虛擬原型設計。 | 未公開 | 未公開 |
| NVIDIA DRIVE Sim | GPU 加速模擬和 AI 驅動的自動駕駛驗證，提供真實、數據豐富的測試環境。 | 未公開 | 未公開 |
| Applied Intuition | 車輛軟體、模擬、驗證和自動駕駛 AI 堆疊的開發者，提供 ADAS 和自動駕駛開發工具。 | 未公開 | 未公開 |
| Foretellix | 數據自動化平台，用於 AI 驅動的自動駕駛車輛堆疊，最大化和豐富數據以實現高效安全的開發。 | 未公開 | 未公開 |
| Cognata | 模擬和自動駕駛驗證與訓練平台，結合真實世界數據與合成環境。 | 未公開 | 未公開 |
🛠️ 技術深入
- Oasis 3 基於 Decart 先進的 Diffusion Transformer 模型。
- 其架構包含一個空間自動編碼器和一個潛在擴散骨幹，兩者均基於 Transformer（自動編碼器基於 ViT，骨幹基於 DiT）。
- 模型以自迴歸方式生成幀，每個幀都根據用戶輸入進行條件化，以實現即時互動。
- 它僅從數據中學習物理、環境行為和控制，早期版本曾透過數百萬小時的 Minecraft 遊戲數據進行訓練。
- 該系統（早期版本如 Oasis 1）在單個 NVIDIA H100 GPU 上以 20 幀/秒的速度運行，延遲接近零。
- Decart 專有的優化堆疊 (DOS) 提升了效率，實現了更快的訓練和即時推斷。
- 公司正在努力改進模型的記憶長度，因為每個幀會生成大約 8,000 個 token，導致上下文窗口迅速填滿。
- Oasis 已針對 Etched 的 Transformer ASIC (Sohu) 進行優化，預計將支援 4K 解析度並擴展到 100B+ 參數模型。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Decart 針對 Oasis 3 的 API 優先策略將促進世界模型的新開發者生態系統。
透過提供便捷的 API 存取，Decart 旨在讓開發者在其基礎世界模型上構建多樣化應用，類似於 OpenAI 對語言模型的影響。
Oasis 3 的成本效益和即時性能將顯著加速自動駕駛車輛的開發和驗證週期。
大幅降低的模擬成本以及即時測試複雜、罕見情境的能力，將使自動駕駛開發者能夠更快、更安全地進行迭代。
Decart 的「實體 AI 世界模型」方法將超越自動駕駛，擴展到其他機器人技術和實體 AI 應用。
Decart 明確表示計劃將 Oasis 擴展到機器人技術和其他實體 AI 應用，利用其生成互動式、物理精確環境的能力。
⏳ 時間線
2023
Decart 由 Dean Leitersdorf 和 Moshe Shalev 創立。
2024-10
Decart 籌集 2100 萬美元種子輪資金；發布 Oasis（首個體驗式、即時、開放世界 AI 模型，靈感來自 Minecraft）。
2024-12
Decart 以 5 億美元估值完成 3200 萬美元 A 輪融資。
2025-08
Decart 籌集 1 億美元資金，估值達 31 億美元。
2026-01
Decart 推出 Lucy 2，一款用於沉浸式體驗的即時世界模型，以 1080p 30fps 運行。
2026-05
Decart 籌集 3 億美元 C 輪資金，總融資額超過 4.5 億美元，估值近 40 億美元；同時宣布 DOS 2.0 以及新一代 Lucy 和 Oasis。
2026-06
Decart 透過 API 發布 Oasis 3，用於即時駕駛模擬。
📎 來源 (22)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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