大语言模型（LLM）的辉煌成就掩盖不了其致命短板——它能言善辩却无法理解物理世界的基本规律。世界模型（World Model）的出现，正试图为AI补上这缺失的一环，让机器从‘语义符号的迷宫’走向现实世界的理解与交互。本文将深入探讨这项技术革命如何重塑AI的未来，从生物进化、人类文明的认知密码，到大语言模型的局限与世界模型的突破，揭示AI从‘会说话’到‘会做事、懂世界’的关键一跃。

当我们惊叹于大语言模型（LLM）能写出堪比人类的诗歌、论文，甚至通过司法考试时，却不得不面对一个荒诞的现实：它连 “把杯子里的水倒进另一个杯子” 这样简单的物理动作都无法完成。它能罗列骑自行车的一百个技巧，却不懂身体前倾才能保持平衡的底层逻辑。

这种“能言善辩却手足无措”的割裂，恰是当前人工智能的核心困境 —— 它被困在“语义符号的迷宫”里，从未真正走进过现实世界。而世界模型（World Model）的出现，正试图为AI补上“理解现实、交互现实”的关键一课。它不仅是技术的突破，更是AI从语言工具向具身智能进化的里程碑，就连深度学习领域的先驱杨立坤也断言：“缺乏对世界的建模能力，人工智能永远只能是概率鹦鹉，无法成为真正的智能体。”

本文将从起源、缺陷、定义、应用、挑战、未来六个维度，全面拆解世界模型 —— 这个被认为是 AI 下一个十年核心战场的技术革命，看它如何让 AI 从“会说话”走向“会做事、懂世界”。

第一章 世界模型的起源：藏在生物进化与人类文明里的 “认知密码”

要理解世界模型，我们不必先陷入复杂的技术术语，不妨把目光投向生命进化的长河与人类文明的进程。因为“建模世界”的能力，从来不是人类的专利，而是所有生物生存与发展的底层逻辑，世界模型，本质上是对这种 “自然认知逻辑” 的技术复刻。

一、生物进化：空间智能是生存的 “第一本能”

5 亿年前，寒武纪生命大爆发后，原始动物开始面临残酷的生存竞争。要活下去，就必须具备两项核心能力：一是感知空间，二是预判变化。这便是空间智能的雏形，也是世界模型最原始的逻辑。

一只猫不需要学习力学公式，却能精准预判掉落的毛线球会滚向哪里，然后瞬间扑过去接住；就连家里的狗，也知道飞盘扔出去会落地、撞墙会疼、主人的脚步声意味着即将开饭。这种对物理世界的直觉，正是生物通过千万年进化沉淀的世界模型。

杨立昆在解释世界模型时，曾多次用“狗的智商”做类比。他说：人类总觉得语言是智能的核心，但其实最难的智能，是狗的智商。一只狗不会说话，但它能理解这个世界的基本规则，这种对物理现实的感知与预测能力，比写诗、写代码更接近智能的本质。

对生物而言，“建模世界” 不是可选的能力，而是生存的 “第一本能”。这种能力不需要复杂的语言，却能让生物在与环境的交互中，形成 “感知-预测-行动” 的闭环，这也正是技术层面世界模型的核心逻辑。

二、人类文明：空间智能是进步的 “核心引擎”

当人类从动物中分化出来，“建模世界” 的能力被推向了新的高度。如果说生物的世界模型是 “生存导向”，那么人类的世界模型则是“改造世界导向”。纵观人类文明的每一次飞跃，背后都离不开“空间智能”与“模型思维”的支撑：

• 古希腊的 “宏观建模”：公元前 240 年，学者艾拉托色通过测量影子长度，结合两地的距离，用几何推理精准计算出地球周长。这是人类首次用 “模型思维” 量化宏观世界，打破了 “天圆地方” 的认知局限。
• 工业革命的 “工具建模”：18世纪，詹姆斯・哈格里夫斯通过调整纺锤的布局，发明了珍妮纺纱机，让纺织效率飞升，直接推动了纺织业的爆发，拉开了工业革命的序幕。这种对 “空间结构” 的优化，本质是对“生产工具世界”的建模。
• 现代科学的 “微观建模”：20 世纪 50 年代，沃森和克里克通过构建“双螺旋结构模型”，完美解释了 DNA 的复制机制与遗传信息传递规律。而这个3D模型，正是对“生物分子世界”的精准复刻。

这些跨越千年的案例，揭示了一个共性：人类的进步，本质上是 “建模能力” 的进步。从宏观的地球到微观的分子，从生产工具到科学理论，我们始终在通过“构建模型”来理解世界、改造世界。而人工智能领域的“世界模型”，正是试图让机器拥有这种能力——它不是凭空出现的技术概念，而是对生物进化与人类文明底层逻辑的继承与革新。

第二章 大语言模型的致命短板：为什么AI需要走出符号世界？

当前的大语言模型无疑是AI领域的明星产品。它能生成流畅的文本、回答复杂的问题、模仿人类的思维逻辑，甚至在某些专业领域展现出超越人类的知识储备。但在杨立昆、李飞飞等顶尖学者眼中，LLM 是瘸腿的智能，它精通语义却不懂物理，擅长推理却缺乏实践。

这种致命短板，本质上是符号世界与现实世界的割裂。LLM的所有能力，都源于对海量文本数据的统计拟合，它能掌握文字之间的关联，却无法理解文字背后的现实。这种割裂，体现在三个核心维度：

一、缺乏物理约束：AI 是“不接地气的理论家”

LLM 的世界里，没有重力、没有摩擦力、没有 “易碎”“坚硬” 这些物理属性，它只知道文字的概率关联。比如，当我们问 “把玻璃杯从 10 楼扔下去会怎么样”，LLM 能回答“会碎”，但它不知道为什么会碎：它不知道重力会让杯子加速下落，不知道地面的硬度会超过杯子的结构强度，更不知道碎片会向哪些方向飞溅。

它的回答，本质上是因为“玻璃杯”“10 楼”“扔下去”“碎”这些文字在海量文本中经常同时出现，它掌握的是相关性，而非因果性。就像杨立昆说的：LLM 就像在背诵“波浪的描述”，却不理解背后的流体力学方程。它能说出“海浪会拍打岸边”，但不知道海浪是怎么形成的，也不知道拍打岸边的力度有多大。

这种“缺乏物理约束”的缺陷，让LLM的所有决策都“悬浮在空中”。它能写出如何造一座桥的步骤，却无法理解桥的承重结构需要符合力学原理；它能生成机器人倒咖啡的指令，却不知道 “水烧开后会烫手”“咖啡不能洒在电路上”这些现实世界的隐性规则，从来不会出现在文本数据里，却恰恰是这个世界的核心。

二、缺失空间认知：AI 是“没有三维感知的平面人”

人类认知世界的基础是三维空间，但 LLM 的世界是二维文本。它能理解“桌子在椅子左边”这种文字描述，却无法在脑海中构建出“桌子、椅子、房间”的三维空间模型，它不知道桌子的高度、椅子的宽度，更不知道 “从门口走到桌子需要几步”。这种空间认知缺失，让 LLM 无法处理任何需要空间推理的任务。

比如，让它规划“从客厅到卧室的最短路线”，它能罗列“穿过走廊、左转”等文字，但无法考虑“走廊里有沙发挡住”“左转时需要绕过花盆”这些实际空间障碍；让它设计 “一个合理的厨房布局”，它能写出“冰箱在水槽旁边、灶台在窗户下方”，却无法理解 “冰箱门打开时不能挡住水槽”“灶台需要远离窗帘避免火灾”这些空间逻辑。

李飞飞在谈及空间智能时曾说：空间认知是人类理解世界的脚手架。没有空间认知，我们就无法判断距离、无法规划路径、无法与物体互动。而当前的 AI，恰恰缺少这座脚手架。

三、没有行动自主性：AI 是“只会喊口号的指挥家”

LLM 的输出永远停留在文本层面，它无法将想法转化为连续的行动。比如，让它“泡一杯热咖啡”，它能输出步骤：“1. 接水，2. 烧水，3. 放咖啡粉，4. 冲泡，5. 倒出” 但它无法规划出 “接水时水龙头开多大、烧水时水温要到多少度、冲泡时咖啡粉和水的比例是多少”这些具体动作细节 ，更重要的是，它无法处理“意外情况”：如果水烧开后溢出来了怎么办？如果咖啡粉结块了怎么办？

这种行动自主性缺失，源于 LLM 没有世界模型作为支撑。人类之所以能自主行动，是因为我们的大脑里有一个“虚拟模拟器”：做任何事之前，都会先在脑海中模拟动作的过程与结果，再根据模拟结果调整行动。而 LLM 没有这个模拟器，它只能根据文本中的固定步骤输出答案，无法应对任何超出文本描述的突发状况。

杨立昆将这种缺陷称为 “语义与现实的割裂”。他说：纯语言模型是语义的囚徒，它们被困在文字的世界里，永远无法理解行动的意义。智能的本质是与环境的交互，而 LLM 从来没有真正接触过环境。

四、总结：LLM 的天花板——它是“工具”而非“智能体”

大语言模型的核心价值，是高效处理语义信息，它能帮我们检索知识、生成文本、辅助决策，但它永远无法成为“能独立应对现实世界的智能体”。因为它缺少了智能最核心的一环：对现实世界的理解与交互能力。

而世界模型的出现，正是为了补上这一环。它不是要替代LLM，而是要为 LLM 搭建一座“从符号世界走向现实世界的桥梁”，让 AI 既能会说话，又能会做事；既懂语义逻辑，又懂物理规律。

第三章 世界模型：AI 认知现实的底层逻辑与核心架构

如果说LLM是AI领域的文字大师，那世界模型就是让AI从“读懂文字”走向“读懂世界”的认知工程师。它并非单一技术的革新，而是一套重构 AI 与现实交互方式的底层范式。核心是让机器像人类一样，主动感知物理规律、理解空间关系、预判事物变化，最终形成“感知-预测-行动”的闭环认知能力。

从技术本质来看，世界模型是AI对现实世界的“数字化映射与动态模拟器”，它融合了物理、几何、语义、动态等多维度信息，为 AI 搭建起理解现实的认知框架，让智能不再停留在符号层面，而是落地到真实场景的交互中。

一、世界模型的本质：不止是“模拟”，更是“理解”

很多人会把世界模型简单等同于虚拟仿真工具，但这恰恰忽略了其核心价值。模拟只是手段，理解才是目的。世界模型的本质，是让AI通过对世界的虚拟建模，自主提炼出底层规律（比如重力、因果、空间关系），再将这些规律应用到现实决策中，这和人类认知世界的逻辑如出一辙。

举个最直观的例子：当我们说“把玻璃杯从桌子上拿到茶几上”，大语言模型能输出步骤，但它无法理解 “玻璃杯易碎”“拿起时需要控制力度避免滑落” 这些隐性信息。而拥有世界模型的AI，会先在虚拟大脑中构建场景：桌子和茶几的空间位置，玻璃杯的物理属性，手部动作的发力逻辑，甚至会预判 “如果手滑，杯子会因重力坠落并摔碎”。

这种对“隐性规律”的捕捉与运用，就是世界模型的核心，它不止能复刻场景，更能吃透规律。杨立昆在解释世界模型时曾强调：智能的本质是对环境的预测与误差修正。世界模型让AI能像人类一样，通过预测世界的变化来学习规律，再通过行动验证预测，形成认知闭环。

而这种能力的底层，是 AI 通过海量数据（包括真实场景数据、虚拟模拟数据）自主学习到的世界运行法则，而非人类手动编程的规则，这也是世界模型区别于传统仿真系统的关键：它具备自主学习规律的智能性，而非被动执行预设指令。

二、世界模型的三大核心特征：构建 AI 的现实认知力

世界模型之所以能让 AI “读懂世界”，关键在于它具备三大核心特征，这三大特征共同构成了 AI 的 “现实认知力”，也是其与大语言模型的本质区别：

1. 物理与几何的一致性：遵循现实的“底层规矩”

世界模型的首要特征，是严格遵循物理规律和几何逻辑，虚拟建模的场景必须和现实世界同频。比如模拟“水流”时，要符合流体力学规律；模拟“物体碰撞”时，要遵循力学原理；模拟“空间布局”时，要符合几何逻辑。

这种“一致性”是 AI 信任模型的基础。就像Meta发布的世界模型GEPATO，给它看跳水动作，它能精准识别“向前翻腾 1.5 周转体”，核心就是它理解了人体运动的物理轨迹和空间角度；让它控制机械臂挪杯子，它能自主规划路径，避免碰撞，本质是它掌握了空间几何与物体运动的规律。如果模型不遵循现实规矩，AI 的决策就会 “脱离实际”，比如让机器人 “倒水” 时，水往高处流，这样的模型毫无价值。

2. 多模态信息的融合：像人类一样多感官协同

人类认知世界从来不是单靠一种感官：我们用眼睛看空间、用手摸质感、用耳朵听声音，多感官信息在大脑中融合成统一认知。世界模型也复刻了这种逻辑，它打破了以语言为核心的传统AI范式，将文本、图像、动作、触觉等多模态信息平等处理，最终形成统一的世界认知。

比如自动驾驶场景中，世界模型会同时处理摄像头捕捉的图像（路边的小孩、红绿灯、车辆）、雷达检测的距离数据（与前车的间距、行人的移动速度）、语音指令（“靠边停车”），甚至车辆的自身状态（速度、剩余电量），然后融合这些信息做出决策：看到小孩靠近路边，预判可能冲过马路，结合当前车速和与小孩的距离，需要提前减速至 20km/h，同时观察后方车辆，准备靠边避让”。

这种多模态融合能力，让 AI 的认知不再片面，它不会像大语言模型那样只依赖文本，也不会像单一视觉模型那样只关注图像，而是像人类一样，通过“多感官协同”全面理解场景，这也是世界模型能适配复杂现实场景的关键。

3. 预测与规划的自主性：从被动响应到主动决策

世界模型最核心的价值，在于赋予AI预测未来、规划行动的自主能力，它能基于对世界的认知，预判做某件事会产生什么结果，再规划出达成目标的最优路径，这是AI从工具走向智能体的核心一步。

这种能力在具身智能和自动驾驶中体现得尤为明显：

• 机器人“叠衣服”时，世界模型会预判“先叠袖子再叠领口更平整”“用力过猛会让衣服起皱”，然后规划出“拿起衣服—铺平—叠袖子—叠领口—摆放整齐”的动作序列；
• 自动驾驶遇到“路边小孩伸手够球”时，世界模型会预判“小孩可能突然冲过马路”，然后规划出“减速—鸣笛—观察后方车辆—准备避让”的决策链；

这种“预测-规划”能力，本质是AI对因果关系的理解，它知道A动作会导致B结果，所以会选择能达成目标且避免不良后果的路径。而大语言模型之所以做不到这一点，核心是它只懂“语义关联”（比如小孩和过马路经常一起出现），不懂因果逻辑（比如小孩伸手够球是可能过马路的原因）。

三、世界模型的认知闭环：AI 如何学会理解世界？

世界模型不是天生就懂世界，它的认知能力来自一套“感知-预测-行动-反馈”的闭环学习机制，这一机制完美复刻了人类的学习过程：

1. 感知输入：通过传感器或数据获取现实信息，比如“桌子上有一个玻璃杯”“杯子是透明的、圆柱形”“桌子旁边有一张茶几”；
2. 模型建模：在虚拟空间中构建对应的场景模型，还原物体的物理属性、空间关系、动态特征；
3. 预测推演：基于模型预判不同动作的结果，比如“伸手拿杯子会怎么样”“如果手滑会发生什么”；
4. 行动执行：在现实中执行最优动作（比如“平稳拿起杯子”）；
5. 反馈修正：将现实结果与预测结果对比，如果出现偏差（比如“杯子有点滑，差点掉落”），就修正模型参数，让下次预测更精准。

这个闭环会不断重复，让世界模型的认知越来越贴近现实。比如机器人第一次倒咖啡可能洒出来，反馈后模型会修正“拿水壶的力度”“倒水的角度”，下次就能更精准；自动驾驶第一次遇到突发横穿马路可能反应稍慢，反馈后模型会优化预判逻辑，下次能更早识别风险。

杨立昆在其“联合嵌入预测架构（JEPA）”中，进一步优化了这一闭环：模型不会纠结于像素、文本等细节，而是在“抽象潜空间”中学习核心特征（比如物理规律、因果关系），过滤无用信息，让学习效率更高。这就像人类开车时不会关注路边每一棵草的摆动，只会关注“道路、车辆、红绿灯”等关键信息，抓住核心，才能高效理解世界。

四、世界模型的边界：它不是万能的，但能补AI的致命短板

需要明确的是，世界模型不是替代大语言模型，也不是万能的，它的核心作用是补全AI理解现实、交互现实的短板，而LLM的优势依然不可替代。未来的智能系统，更可能是“世界模型+大语言模型”的融合：世界模型负责理解现实、规划行动，大语言模型负责语义交互、知识调用。

同时，世界模型也有其当前的局限：它需要海量的多模态数据、巨大的计算资源，且建模复杂场景时的精准度仍需提升。但这些局限是技术发展中的问题，而非方向错误，就像大语言模型从GPT-2到GPT-4的进化，世界模型也会随着数据、算力、算法的进步不断完善。

归根结底，世界模型的核心价值，是让AI从符号世界走进现实世界。它不只是技术的革新，更是AI发展理念的转变，从“让 AI 会说话”到“让 AI 会做事、懂世界”。当 AI 真正具备这种能力，自动驾驶、具身机器人、沉浸式 VR 等领域的终极形态才会到来，而这也是世界模型成为AI下一个十年核心战场的根本原因。

第四章 世界模型的应用图景：从创意设计到科学研究的革命性变革

世界模型的价值，最终要落地到具体的应用场景中。它不是实验室里的空中楼阁，而是能切实改变各行各业的生产力工具。从短期的创意设计，到中期的机器人、自动驾驶，再到长期的科学研究、医疗教育，世界模型正在重构人类与技术的交互方式，释放出巨大的应用潜力。

一、创意设计领域：让“灵感”变成“可交互的现实”

在建筑设计、工业设计、影视创作等创意领域，将抽象灵感转化为具象作品是最耗时的环节。而世界模型的出现，让这一环节的效率呈指数级提升，它能将设计师的文字描述或草图，直接转化为符合物理规律和空间逻辑的 3D 虚拟模型，甚至能模拟模型的动态效果。

• 建筑设计：建筑师只需输入“一栋适老化的东北地区居民楼，抗震等级8级，采光充足，有无障碍通道”，世界模型就能生成 3D 建筑模型。不仅能展示外观，还能模拟冬季供暖效果，不同时间段的采光角度，地震时的受力情况，无障碍通道的坡度是否符合老年人需求。设计师可以在虚拟场景中漫游、修改，甚至邀请客户一起体验，大幅缩短设计周期。
• 工业设计：设计一款新型电动汽车时，世界模型可模拟“空气动力学表现”、“车门开启的力学反馈”、“车内空间布局的舒适性”。设计师无需制作物理原型，就能在虚拟环境中完成大部分测试，降低研发成本。
• 影视与游戏创作：影视团队要拍摄未来城市的追逐戏，只需输入场景描述，世界模型就能生成可探索的虚拟城市，导演可以在其中规划镜头轨迹、模拟车辆碰撞效果；游戏开发者能快速生成游戏地图，不仅有视觉效果，还能模拟“地形对角色移动的影响”，让游戏更具真实感。

对创意从业者而言，世界模型就像“灵感加速器”，它让设计师从繁琐的建模工作中解放出来，专注于创意本身，同时让创意的可行性得到提前验证，避免后期返工。

二、机器人领域：破解 “数据稀缺” 的痛点，加速具身智能落地

训练机器人是个耗时耗力的过程。真实场景的数据集往往稀缺且昂贵，比如让机器人叠衣服，需要收集不同材质、不同款式衣服的叠放数据，还要考虑各种意外情况，这在现实中几乎不可能完成。而世界模型的出现，让机器人可以在“虚拟场景中进行大规模训练”，再将学到的能力迁移到现实中。

杨立昆在谈及具身智能时曾举例：“让机器人在虚拟世界里摔十万次跤，它在现实中就能走得很稳。” 世界模型正是实现这一愿景的关键，它构建了无限的虚拟训练场景，让机器人的“感知-行动” 循环训练效率呈指数级提升：

• 工业机器人：在虚拟工厂里，机器人可以练习“组装零件”上万次，学习各种可能的故障与应对方式，训练完成后，再部署到真实工厂，就能快速适应工作环境；
• 家用服务机器人：在虚拟家庭场景中，机器人可以练习“倒咖啡”“叠衣服”“打扫卫生”等动作，模拟不同的家居布局、物品摆放位置，甚至突发状况，训练完成后，就能在真实家庭中灵活应对各种情况；
• 医疗机器人：在虚拟手术室里，机器人可以练习“微创手术”，模拟人体器官的结构、手术器械的受力反馈，甚至 “术中出血” 等紧急情况，大幅降低真实手术的风险。

世界模型不仅解决了机器人训练的数据稀缺问题，还能让机器人的学习能力更强，它能自主学习不同场景的规律，而非只能执行预设动作。这也让通用机器人的落地成为可能。

三、自动驾驶领域：从 “被动反应” 到 “主动预判”，让出行更安全

当前的自动驾驶技术，本质上是“被动反应式”的，它通过传感器感知环境，然后根据预设规则做出决策（比如看到红灯就停车、看到行人就避让）。但这种方式无法应对突发状况，比如路边小孩突然冲出来、前车突然急刹车、路面结冰打滑等。而世界模型的出现，让自动驾驶从被动反应升级为主动预判，真正接近老司机的驾驶水平。

拥有世界模型的自动驾驶系统，能像人类司机一样，读懂场景背后的逻辑：

• 看到路边小孩伸手够球，会预判“小孩可能突然冲过马路”，提前减速并做好避让准备；
• 看到前车司机频繁变道、急加速，会预判“前车可能在找路或分心驾驶”，主动拉开安全距离；
• 看到路面有积水，会预判“轮胎抓地力下降”，自动降低车速并调整刹车力度。

这种主动预判能力，正是当前自动驾驶的终极短板。而世界模型通过对“行人行为、车辆运动、路面状况” 的建模，让自动驾驶系统具备了这种能力。同时，世界模型还能模拟各种极端场景，让自动驾驶系统在虚拟环境中进行大规模训练，提升应对复杂情况的能力。

杨立昆曾说：自动驾驶的核心不是看得更清楚，而是想得更明白。世界模型就是让自动驾驶系统想明白的关键。当自动驾驶真正具备“主动预判”能力，交通事故率将大幅降低，出行也会变得更安全、更高效。

四、科学研究领域：模拟 “不可能的实验”，加速探索未知

在科学研究中，很多实验因物理条件限制或成本过高无法开展，而世界模型的出现，让这些不可能的实验成为可能 —— 它能构建高精度的虚拟场景，模拟复杂系统的运行规律，为科研人员提供全新的研究工具。

• 材料研发：在虚拟环境中，科研人员可以测试上万种材料的 “强度-重量比”“耐高温性”“导电性”，模拟材料在不同环境下的性能变化，加速新型复合材料、超导材料的发现；
• 生物医药：世界模型可以构建“人体细胞模型”，模拟药物分子与人体细胞的相互作用，预测药物的疗效、副作用，甚至“药物在体内的代谢路径”，大幅缩短新药研发周期；

这种虚拟实验的方式，打破了物理条件、时间成本的限制，让科研人员能在更广阔的维度上探索未知。正如李飞飞所说：世界模型让科学研究从“依赖实验设备”走向“依赖认知模型”，这是科研范式的革命性变革。

第五章 世界模型的挑战：通往“真智能”的路上，还有哪些坎要跨？

尽管世界模型的前景光明，但它的发展并非一帆风顺。作为一项颠覆性的技术，它面临着数据、算力、算法、等多方面的挑战。这些挑战不是方向错误，而是成长的必经之路，只有跨越这些坎，世界模型才能真正走向成熟，成为AI的核心范式。

一、数据挑战：多模态、高质量数据的 “稀缺性”

世界模型需要海量的“多模态数据”，包括文本、图像、点云、动作、触觉等，而且这些数据必须 “高质量、高一致性”。但当前的数据集，远远无法满足需求：

• 具身数据稀缺：机器人的具身数据非常少，而且不同机器人的形态、传感器都不同，数据无法通用；
• 多模态数据对齐难：文本、图像、动作等不同模态的数据，需要精准对齐，但当前的技术很难做到这一点；
• 真实场景数据覆盖不全：现实世界的场景千变万化，很难收集到覆盖所有场景的数据，导致模型在 “未见场景” 中表现不佳。

为了解决这一问题，行业内正在探索两种路径：一是“合成数据生成”，用世界模型生成高质量的虚拟多模态数据，再用这些数据训练模型；二是 “小样本学习”，模型通过少量真实数据，就能泛化到更多场景。但这两种路径都还处于探索阶段，需要更多的技术突破。

二、算力挑战：对计算资源的 “极致需求”

世界模型的建模过程极其复杂，它需要处理多模态数据、模拟物理规律、进行实时预测与规划，这对算力的需求远超当前的大语言模型。

• 训练阶段：构建一个覆盖城市级场景的世界模型，需要模拟海量的物体、动态变化、物理交互，这需要上万张 GPU 同时工作数月甚至数年，成本极高；
• 推理阶段：自动驾驶、机器人等实时场景，要求世界模型在毫秒级时间内完成 “感知-预测-规划” 的闭环，这对硬件算力提出了极高的要求；
• 边缘设备部署难：很多应用场景需要在边缘设备上运行世界模型，但边缘设备的算力有限，无法承载复杂的模型。

为了解决算力问题，一方面需要硬件技术的进步；另一方面需要算法的优化，杨立昆的 JEPA 架构，正是通过 “抽象潜空间学习” 减少了对算力的需求，让模型能更高效地学习核心规律。

三、物理建模挑战：让 “虚拟” 无限接近 “现实”

世界模型的核心是“物理与几何的一致性”，但现实世界的物理规律极其复杂，从宏观的天体运动到微观的粒子交互，从流体力学到热力学，要在虚拟场景中精准复刻这些规律，难度极大。

• 复杂物理现象建模难：比如模拟 “火焰燃烧”，需要考虑燃料、氧气、温度、气流等多种因素，而且燃烧过程是动态变化的，很难用数学模型精准描述；
• 非线性物理规律难捕捉：很多物理现象是非线性的，微小的初始条件变化会导致完全不同的结果，这让模型的预测变得极其困难；
• 多物理场耦合难处理：现实场景中往往涉及多个物理场的交互，要同时模拟这些物理场的耦合效应，技术难度极高。

当前的世界模型，只能在特定场景下实现较好的物理建模，但在复杂场景下的精准度仍需提升。这需要跨学科的合作 ——AI 科学家需要与物理学家、工程师紧密配合，将物理规律更好地融入模型设计中。

四、算法架构挑战：让 “感知、预测、规划” 高效协同

世界模型是一个复杂的系统，它需要融合感知、预测、规划等多个模块，而且这些模块要高效协同 。感知模块提供准确的环境信息，预测模块基于环境信息预判变化，规划模块根据预测结果制定行动方案。但当前的算法架构，很难实现这种 “高效协同”：

• 模块间信息传递效率低：感知模块输出的信息往往是 “原始数据”（比如图像像素、点云坐标），需要经过复杂的处理才能传递给预测模块，导致延迟较高；
• 因果推理能力不足：模型能学习到 “相关性”，但很难学习到深层的 “因果关系”，这会影响预测和规划的准确性；
• 长期规划能力弱：当前的模型能进行短期预测，但很难进行长期规划，这需要模型具备更强的记忆能力和逻辑推理能力。

为了解决这些问题，需要算法架构的创新，比如杨立昆提出的“分层预测编码”架构，将决策过程分层为 “长期规划-中期策略-短期动作”，让不同模块各司其职、高效协同；同时，需要引入因果推理技术，让模型能更好地理解因果关系，提升预测和规划的准确性。

第六章 世界模型的未来：AI 从工具到伙伴，人类文明的新可能

尽管面临诸多挑战，但世界模型的发展趋势不可逆转。它不仅是AI技术的升级，更是人类对智能本质认知的深化。智能不再是会说话、会推理，而是能理解世界、能与世界交互。从短期来看，世界模型将在特定领域实现突破；从中长期来看，它将重塑 AI 的发展方向，甚至改变人类文明的进程。

一、短期趋势：特定领域的规模化应用

未来1-3年，世界模型将在技术相对成熟、需求迫切的领域实现规模化应用，这一阶段，世界模型的核心价值是降本增效，它不会完全替代人类，而是成为人类的高效助手，让人类从繁琐的重复性工作中解放出来，专注于更有创造性的任务。

二、中期趋势：通用智能体的雏形出现

随着数据、算力、算法的进步，世界模型将逐渐具备 “跨场景适应能力”，同一个模型能适配不同的场景，通用智能体的雏形将出现。这一阶段，AI将从专用工具进化为通用助手，它能自主应对各种复杂场景，与人类的交互也将更自然、更智能。杨立昆预言：5-10年，我们将看到具备“狗的智商”的AI智能体，它们能理解物理世界，能预测和规划，成为人类生活中不可或缺的伙伴。

三、长期趋势：AI与人类的共生共荣

从更长远的角度看，世界模型将让AI真正具备“类人智能”，它不仅能理解物理世界，还能理解人类的情感、意图、价值观，成为人类的平等伙伴。这一阶段，AI将不再是被动执行指令，而是能 主动提出建议、参与决策、创造价值。人类与AI将形成共生共荣的关系，AI弥补人类的不足（比如体力、算力、记忆力），人类为AI提供价值观、创造力、情感支持。正如李飞飞所说：世界模型不仅是AI的革命，更是人类文明的新契机。它让我们有机会探索更广阔的世界，实现更远大的目标。

四、行业博弈与开源的重要性

当前，世界模型的发展面临着闭源与开源的博弈。以 OpenAI、Google 为代表的公司，倾向于闭源发展，将技术藏在黑盒里，通过产品化实现商业价值；而以杨立昆的 AMI 公司为代表的团队，坚持开源路线，将技术公开，让学术界和产业界共同验证、迭代。

杨立昆之所以坚持开源，是因为他认为：世界模型是一项关乎人类未来的技术，需要全球科学家的共同努力。闭源会导致技术自嗨，只有开源，才能让更多人参与进来，发现问题、解决问题，推动技术更快进步。

从行业发展的角度看，开源将是世界模型的主流趋势，只有通过开源，才能实现数据共享、技术互通、标准统一，避免重复劳动，加速技术的成熟。同时，开源也能让更多中小企业、创业者参与进来，激发行业的创新活力，让世界模型的价值惠及更多人。

结语：当 AI 开始 “理解” 世界，人类的未来会怎样？

5 亿年前，生物进化出空间智能，改变了地球的生态。今天，人类正在用技术赋予AI建模世界的能力，这一变革的影响，可能远超我们的想象。

世界模型的发展，不仅是AI技术的升级，更是人类对智能本质的重新定义，智能不再是符号的游戏，而是与世界的交互。当 AI 真正具备理解世界、与世界交互的能力，它将不再是人类的工具，而是人类的伙伴，它能帮我们探索未知、创造价值、改善生活，让人类文明迈向新的高度。

杨立昆曾说：世界模型是AI的成人礼，它让AI从纸上谈兵走向知行合一。这场变革或许才刚刚开始，但它所指向的，是一个人类与智能机器共生共荣的全新未来。在这个未来里，AI将帮我们突破自身的局限，探索更广阔的世界而这，正是技术发展的终极意义：让人类变得更强大，让世界变得更美好。

我们正站在这场变革的入口，而世界模型，就是打开未来之门的钥匙。