世界模型_物理世界的重塑_AGI的终极拼图_62页_8mb

报告摘要

世界模型：物理世界的重塑，AGI的终极拼图

核心内容概述

世界模型作为构建智能体感知、记忆与决策闭环推演系统的关键技术，正逐步从实验室走向产业化应用。其核心价值在于对物理世界的动态模拟与预测，从而提升智能体在复杂场景下的决策效率与安全性。世界模型的发展经历了五个阶段，从理论奠基到多模态融合，再到产业探索，逐步形成通用底座型、垂直专用型与跨域复用型三大技术路径。

世界模型主要应用于智能驾驶、人形机器人和视频生成三大领域。在智能驾驶中，其可提升长尾场景泛化能力、未来场景推演能力及决策效率；在人形机器人领域，世界模型能提升物理交互精度、复杂动作规划能力及动态场景适配性；在视频生成中，世界模型有助于提升生成内容的真实感与交互性，推动技术向工业级应用发展。

主要观点

技术架构分类

世界模型在捕捉动态方面主要分为三种架构：

隐式世界建模：通过直接映射多模态输入至动作输出，适用于高层任务规划与语义交互，如家庭服务机器人。
潜在动态建模：利用编码器将高维输入转化为低维潜态，借助RNN、Transformer等模型捕捉时序演化规律，适用于长程规划与复杂交互。
视频生成式建模：直接生成像素级视觉输出，用于模拟、动作预测与视觉规划，适用于自动驾驶仿真等场景。

世界模型与VLA模型的协同

世界模型与VLA模型在智能体中形成互补关系：

世界模型：侧重环境动态预测，通过物理规律评估不同决策路径的风险，适用于安全验证与长程规划。
VLA模型：侧重端到端控制，将视觉与语言指令转化为动作，适用于标准化场景下的快速响应。

二者协同可提升决策效率与安全性，如DriveWorld-VLA模型通过统一潜在空间实现一体化推演，显著提升复杂路况下的驾驶表现。

关键信息

产业应用路径

智能驾驶：L2级渗透率近70%，城区NOA加速普及。世界模型通过生成式仿真、安全验证与博弈重构，提升长尾场景泛化能力与决策效率，但需突破实时响应、物理真实、轻量化部署与时间一致性等能力边界。
人形机器人：行业正从VLA驱动智能化、跨界赋能提效、商业化门槛下降的趋势发展。世界模型可提升交互精度、复杂动作规划能力与动态场景适配性，但仍需在高精度建模、跨形态泛化、仿真对齐与多模态融合方面持续突破。
视频生成：技术从像素拟合转向物理规律建模，提升生成内容的真实感与一致性。世界模型通过生成式物理引擎与长时序推演，推动技术向工业级应用发展，但需解决高保真连续性、物理对齐、成本控制与可控生成等瓶颈。

商业化驱动因素与瓶颈

驱动因素：
- 数据、算力与工程化能力持续完善，从真实采集扩展至仿真混合与合成数据。
- 产业准入与合规框架逐步落地，降低商业化门槛与合规风险。
- 成本端通过减少实物验证与提升数据复用效率实现降本，收入端以Robotaxi、人形机器人量产及开放平台服务打开增量空间。
现实约束：
- 高质量物理交互数据缺口巨大。
- 长尾场景泛化能力不足。
- 算力与硬件成本高企。
- 端侧部署精度与实时性矛盾突出。

技术发展现状

国际主流模型：
- 通用底座型：英伟达Cosmos 3、Meta V-JEPA 2、Google Genie 3。
- 自动驾驶专用型：Waabi Copilot4D、Wayve GAIA、蔚来NWM。
- 具身智能专用型：1X World Model、WorldScape 0.2、高德ABot-PhysWorld。
- 跨域复用型：特斯拉FSD World Simulator、小米MiMo-Embodied。
国内主流模型：
- 通用底座型：腾讯HY-World 2.0、阿里HappyOyster。
- 自动驾驶专用型：部分厂商正在探索世界模型与VLA模型的融合。
- 具身智能专用型：阿里达摩院WorldVLA、百度开发者中心等。
- 跨域复用型：特斯拉FSD World Simulator、小米MiMo-Embodied。