来源AI工业2026 年春天“世界模型”这个词已经从强化学习领域一个相对小众的角落走到了机器人基础模型讨论的绝对中心。但随着这个术语迅速走红它的含义也变得越来越模糊。正如研究员 Chris Paxton 最近所说这个术语“相当令人沮丧”因为不同的人用它指代的是完全不同的东西而这些东西各自又有截然不同的优势与弱点。本文基于 humanoidsdaily 翻译整理而来仅供参考。如需查看英文原版及更多资料可在文末获取。如果想理解为什么几乎所有主要 AI 实验室如今都在构建世界模型我们就必须穿透这个“性感但容易误导的名字”去看清行业巨头们究竟在押注哪些具体的技术路线与战略方向。核心问题机器人为什么需要一个“世界”传统机器人系统长期以来都依赖手工编写的启发式规则和显式运动学模型。在受控的工厂环境中这套方法能够工作但一旦进入人类家庭这种“混乱而开放”的真实场景它就会迅速失效。这种失败根源上与“符号落地问题”有关。也就是计算系统内部那些任意的符号究竟如何获得与现实世界对应的真实含义。现代世界模型试图通过将抽象概念锚定在连续的视觉与物理数据之中来解决这个问题。它的目标是让系统通过观察与交互把物理规律“内化”为自身能力而不是仅仅执行一套刚性的脚本。三种战略押注认知、仿真与空间战略分析师兼投资人 Natasha Malpani 认为当前被统称为“世界模型”的项目实际上代表了 AI 生态中三种完全不同的价值累积方向。1. 认知架构押注Yann LeCun / AMI Labs这是时间跨度最长、最偏长期主义的一种路线。由图灵奖得主 Yann LeCun 领衔的 AMI Labs最近完成了 10.3 亿美元种子轮融资这本身就是产业界对联合嵌入预测架构JEPA的一次重注。JEPA 的思路不是去预测每一个像素——LeCun 认为这件事“在数学上很困难而且往往并不重要”——而是去预测未来的“潜在状态”。通过忽略诸如灯光闪烁这类不可预测的噪声模型可以把注意力集中在高层规划与推理真正需要的因果物理结构上。最近这一理论也在 LeWorldModelLeWM中得到了具体体现据称它的规划速度可比传统基于像素的模型快 48 倍。2. 仿真基础设施押注NVIDIA / Waymo在这一路线中**世界模型本质上是一条“仿真护城河”。**通过构建高保真、可交互的环境企业可以生成大规模合成数据用来训练机器人而这在现实世界中几乎不可能做到。例如NVIDIA 的 DreamDojo 汇集了 4.4 万小时的人类视频用来模拟灵巧操作任务。类似地Waymo World Model 借助 Google DeepMind 的 Genie 3“梦出”龙卷风、洪水等罕见但与安全高度相关的场景从而测试其自动驾驶系统在极端情况下的表现。3. 空间智能押注李飞飞 / World Labs这一路线认为真正的世界理解必须建立在世界原生的三维几何结构之上。像 PointWorld 这样的模型会把环境表示为“3D 点流”。这样一来机器人就能以几何层面的精度去预测形变、关节运动以及稳定性从而为复杂操作提供一种更扎实、更贴近物理现实的建模方式。技术层级世界模型是如何运作的从技术角度看Chris Paxton 将世界模型划分为三种主要的架构类型每一种都有各自不同的工作流。其中世界动作模型World Action ModelWAM已逐渐成为一种极具潜力的综合性路线。通过在异构机器人数据上进行训练WAM 不仅能够从多样化轨迹中学习还可以实现跨形态迁移——例如从人类视频中学习再把所学能力转移到机器人身上以提升机器人表现。更务实的挑战者“从零训练”与统一大脑当一些实验室仍在关注表征学习时另一些组织则采取了更明确、更面向目标的务实路线。Generalist AI它们的 GEN-1 模型拒绝依赖微调而是主张直接在 50 万小时的人类交互数据上“从零训练”。据称这一路线在某些任务上取得了 99% 的成功率而此前最先进模型只能达到 64%。TeslaTesla 则放弃模块化思路把汽车与 Optimus 人形机器人都视作同一项“Physical AI”使命的一部分。其统一的“神经世界模拟器”能够根据机器人的动作生成高保真视频从而让系统在不冒真实硬件风险的前提下对模型进行“对抗性场景”验证。局限与“反应性鸿沟”尽管热度很高但世界模型仍面临显著障碍。最核心的问题之一就是所谓的“反应性鸿沟”。也就是大模型需要先“梦出”未来机器人才能采取行动而这中间的延迟可能会让系统错失真实世界中的反应时机。生成式视频模型的计算开销非常高。如果机器人必须等待数秒才能让一个 140 亿参数的模型预测出下一个状态那么它就无法应对现实环境中的实时变化。2026 年的一些突破已经开始试图弥合这道鸿沟。例如 AGIBOT 的 Genie Envisioner 2.0就尝试把“动作”视作一等变量纳入系统核心从而实现分钟级稳定仿真并减少短时 AI 生成视频中经常出现的“漂移”问题。随着行业走向 2020 年代后期这几类路线之间的边界很可能会逐渐模糊并最终融合成“混合模型”——既具备快速推理能力又拥有稳健的物理先验。无论是通过 LeCun 所代表的“认知架构”路线还是 Tesla 所代表的“苦涩教训”式规模化路径整个行业追求的目标其实是一样的构建一个像人类一样理解世界的“通用助手”。阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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