2026年的世界模型技术已经突破像素预测的局限，迈向物理仿真的新纪元。本文深度解析三大流派架构——自回归Transformer、自回归扩散Transformer和空间原生3D引导流派的技术突破与应用场景，揭秘Google Genie 3、Tencent Hunyuan1.5和Marble等顶尖模型如何重新定义AI对世界的理解与生成。

第一章：主流世界模型的架构演进——从像素预测到物理仿真

1. 范式转换：为什么视频生成不等于世界模型？

在2024年，公众曾普遍将OpenAI的Sora视为世界模型的雏形。然而到了2026年，学术界与工业界已达成高度共识：“能画出视频”不代表“理解世界”。Sora1.0做的虽然是长视频，但同时他兼负着向物理AI世界进发的责任。传统的视频生成器本质上是基于概率的像素采样器。它们的目标是在像素层面上模仿人类视网膜捕捉到的“视觉统计特性”，即让画面看起来“像”。但这种方式存在一个致命的缺陷：缺乏状态持久性。当你控制相机在视频生成的环境中转动360度后，原来的物体往往会发生形变、位置偏移甚至彻底消失。这是因为模型并没有在内部构建一个稳定的“物理实体”，它只是在不断“续写”像素。

相比之下，2026 年定义下的世界模型必须满足三个核心硬指标：

1. 交互性： 模型必须能够实时响应来自外部的动作指令。
2. 因果连贯性： 任何动作产生的后果必须符合物理逻辑。
3. 几何稳定性： 环境必须具有三维层面的持久性，即“所见即所得，且去而复返”。

为了达成这些目标，2026 年的世界模型演化出了三大截然不同的底层架构流派。

2. 三大流派架构深度对比：因果、视觉与几何的博弈

目前，全球顶尖实验室在构建世界模型时，主要在以下三种数学范式中进行权衡。它们分别代表了人类模拟现实的不同哲学路径。下图展示了一些主流的世界模型以及他们的架构类型，下文会对其中几个模型的架构进行拆解。

自回归 Transformer 流派 (AR-Transformer) —— “世界即语言”

代表作：Google Genie 3

这一流派继承了LLM的衣钵。它将视频帧和动作指令序列化，转化为一组离散的视觉 Token。他的运作机制就像LLM预测下一个词一样，根据历史帧 Token和当前的动作向量，预测下一时刻的Token。其优势在于极高的逻辑密度。因为它采用纯自回归路径，非常擅长捕捉动作与结果之间的因果链条。例如，在模拟游戏环境时，它能精准记住某个开关被触发后，远处的门应该开启。但同样村咋一定的局限性，受限于分词器（Tokenizer）的压缩损耗，其视觉细节往往存在“数码感”，且在长时间预测后容易产生像素级的“幻觉漂移”。

自回归扩散 Transformer 流派 (AR-DiT) —— “世界即演化”

代表作：Tencent Hunyuan1.5

结合了 Transformer 的序列处理能力与扩散模型（Diffusion）的精细重构能力。它不再预测离散的 Token，而是在潜空间（Latent Space）中通过“去噪”过程还原出连续的视觉分布。这一流派是视觉真实感的巅峰。它能完美还原光影的菲涅尔反射、流体的湍流运动以及微小材质的纹理。通过蒸馏技术，2026 年的 AR-DiT 已经能在消费级 GPU 上实现 24 FPS 的实时渲染。但在物理逻辑上有时会显得绵软。虽然看起来极其真实，但有时物体的碰撞会像橡皮泥一样缺乏刚性，且计算成本依然高居不下。

空间原生/3D 引导流派 (Spatial-Native) —— “世界即实体”

代表作：World Labs Marble、NVIDIA Gen-3C。

这一流派跳出了“二维视频”的思维，试图在神经网络内部直接维护一套 3D 表示（如高斯泼溅 GS、点云或体素）。这类模型生成的是一个持久的 3D 场。当用户移动相机时，模型只是在对这个已有的 3D 场进行重新采样和局部更新。是空间稳定性的终极方案。因为它生成的不仅是像素，更是“几何”。这使得它在具身智能（机器人训练）和 XR 创作中具有无可比拟的地位，因为它支持资产导出和亚像素级的精确编辑。但也有一定的局限性：数据需求极其严苛，需要带有深度、相机参数的高质量 4D（3D+时间）数据进行训练。

第二章：Genie 3 (Google DeepMind) —— 自回归时空演化与交互控制的终极范式

1. 核心架构思想：将世界视为一种“语言”

Genie 3 的核心突破在于它将“世界模拟”彻底转化为了一个序列预测（Sequence Prediction）问题。在 2026 年，主流的视频生成器大多采用扩散模型路线，通过不断消除噪声来“拼凑”出连贯的画面。但这种方式在实时交互中存在致命伤：计算开销巨大且响应延迟高。Google DeepMind 在 Genie 3 中坚定地选择了纯自回归 Transformer（AR-Transformer）路径。

底层逻辑是： 如果我们将一个三维空间及其随时间的变化，压缩成一组具有逻辑关联的“视觉词汇”（Tokens），那么生成世界就变成了像 ChatGPT 写文章一样——根据过去发生的“剧情”，预测下一组“视觉词汇”。Genie 3 拥有 110 亿参数，这让它不仅能记住画面，更能通过概率分布学习到物理法则。

2. 关键组件深度拆解

Genie 3 的技术方案由三个紧密耦合的子系统组成，它们共同完成了从“理解动作”到“预测现实”的闭环。

1）分层时空分词器 (Hierarchical Spatiotemporal Tokenizer)

这是 Genie 3 能够处理 720p 高清视频的基石。传统的图像分词器只能处理静态图片，而 Genie 3 采用了 3D 卷积分词技术。

• 多维度压缩： 它不仅在宽和高上压缩像素，还在时间轴上进行压缩。它会将连续的 8 帧或 16 帧画面看作一个“视频立方体”，将其折叠成一个高维的特征向量，最后映射到一个庞大的数字词典中。
• 分层策略： 这里的“分层”是其深度所在。Genie 3 将视觉信息拆分为“宏观结构层”和“微观细节层”。结构层负责锚定场景的大轮廓（如山川、墙壁、地平线）。细节层则负责捕捉动态变化（如飞溅的水花、树叶的颤动）。这种分层处理确保了模型在快速运动时，背景大环境不会发生崩坏或漂移。

2）潜动作模型 (Latent Action Model, LAM)

这是 Genie 3 区别于所有视频模型的最核心组件，也是它具备“可交互性”的源头。最神奇的是，它是通过自监督学习完成的，不需要人类手动标注。

• 从变化中学习： 在训练阶段，LAM 观察海量的视频数据。它通过对比“当前帧”和“下一帧”之间的像素位移和物体形变，自动推断出导致这种变化的原因——这就是“动作”。
• 动作空间： 它会自动构建一个 8 维或 16 维的控制向量空间。虽然没有明确告诉它什么是“跳跃”，但当模型发现画面中的角色向上快速位移时，它会为这个变化分配一个特定的编码。
• 控制映射： 当你按下键盘上的“W”键时，Genie 3 实际上是将你的按键信号映射到了它自学出的这个“动作空间”里，从而驱动下一步画面的演化。

3）动力学 Transformer (Dynamics Transformer)

这是世界的“大脑”，一个巨大的、仅包含解码器（Decoder-only）的 Transformer 网络。

• 因果因果模拟： 它接收三样东西：过去的画面序列、当前的潜动作向量、以及用户的文本指令。
• 长程记忆缓冲区： 它利用了 128k 甚至更长的上下文窗口。这在技术上解决了“转身即忘”的问题。通过 KV-Cache（键值缓存）优化，模型可以将之前生成过的场景特征保存在隐藏层中。当你走出房间再转回来，模型会优先从缓存中检索这些特征，确保门后的那把椅子依然在原地。

第三章：混元 1.5 (WorldPlay) —— 视觉真实感与几何一致性的实时巅峰

在 2026 年的世界模型格局中，混元 1.5 (HY-World 1.5) 凭借其核心引擎WorldPlay，成功破解了世界模型领域长期存在的“实时性”与“几何一致性”无法兼得的技术悖论。作为AR-DiT路径的代表，它采用“下一帧预测（Next-Frames-Prediction）”的视觉自回归任务进行深度训练，实现了高达 24 FPS 的长程流式生成。

混元 1.5 的成功并非偶然，而是源于对底层动作表征、记忆机制、蒸馏方案以及强化学习反馈逻辑的系统性重构。

1. 双分支动作表征：实现亚像素级的精准控制

传统的交互式模型通常面临一个选择题：是采用离散的按键指令，还是采用连续的物理相机位姿？混元 1.5 提出了双分支动作表征 (Dual Action Representation)方案，将两者深度融合。

• 连续与离散的合流：模型同时注入连续的 3D 相机位姿（坐标、旋转角）与离散的控制逻辑。
• 空间先验的释放：相比纯指令输入，这种设计利用精确的空间位置作为先验，确保了生成的画面与操作物理逻辑严丝合缝。
• 缓解尺度漂移：相比纯位姿输入，引入离散指令有效解决了因场景尺度（Scale）不一导致的训练不收敛与控制信号“漂移”问题，使模型在多样化场景下均能保持极高的受控精度。

2. 上下文记忆重构：对抗“时间遗忘”与“几何漂移”

长程一致性是世界模型的命门。为了确保玩家在漫游过程中环境不发生坍塌，混元 1.5 建立了上下文记忆重构机制 (Reconstituted Context Memory)。

• 双层记忆结构：短期时序记忆：专注于相邻帧间的微观动态，确保物体的运动平滑无抖动。长期空间记忆：基于视野重叠（FOV）和相机距离采样，将那些即使在视觉中暂时消失、但在空间逻辑中依然存在的关键帧存储起来，防止长距离移动后的几何结构扭曲。
• 时间重构 (Temporal Reframing) 算法： 传统的旋转位置编码（RoPE）存在一个缺陷：历史帧的影响力会随距离增加而单调递减。混元 1.5 通过动态分配 RoPE，将那些空间关联度极高的重要历史帧在时间维度上“拉近”到当前时刻。这种“时间折叠”技术赋予了模型极强的长序列外推能力，确保关键参照点永远处于模型的有效感知范围内。

3. Context Forcing：专为记忆模型设计的蒸馏方案

扩散模型要走向实时交互，必须经过蒸馏（Distillation）。然而，传统的分布匹配蒸馏（DMD）在面对具有长上下文记忆的自回归模型时，往往会导致学生模型“丧失记忆”，产生模式崩溃。混元团队发现，这种失效源于教师与学生模型之间“上下文机制不匹配”导致的概率分布偏差。为此，他们提出了 Context Forcing 策略：

• 记忆上下文对齐：在蒸馏过程中，强力对齐教师与学生模型的记忆状态。
• 分布精准匹配：这种对齐确保了学生模型在大幅提升生成速度（实现实时推理）的同时，完整继承了教师模型的长程记忆能力。这不仅解决了速度问题，还显著减轻了长视频生成中的误差累积现象。

4. WorldCompass RL：基于 3D 空间奖励的强化学习框架

传统的监督学习（SFT）仅能让模型学会像素间的统计规律，却难以约束复杂的三维几何逻辑。为此，混元 1.5 引入了后训练框架 WorldCompass RL。

• 3D 基础模型作为“裁判”：利用预训练的 3D 视觉大模型生成奖励信号，直接对生成的视频进行几何一致性和动作跟随准确性的闭环优化。
• 分段渐进式 Roll-Out 策略：针对自回归模型的特性，在相同历史背景下进行重复采样与评估。这种分段策略不仅提高了训练的稳定性，还让模型在每一个细微的生成步骤中都能精准修正几何偏差。
• 稠密奖励机制：为了克服视觉生成中强化学习的效率难题，WorldCompass 放弃了传统的 PPO 算法，转而采用 On-policy Distillation（在线策略蒸馏）。这种更稠密的反馈方式，让视觉生成任务的 RL 训练变得更加稳定且高效。

第四章：从像素模拟到几何造物——Marble 与 Gen-3C 的空间智能革命

在 2026 年的世界模型演进史中，如果说前三章讨论的是如何优化“视觉续写”的概率，那么本章则标志着世界模型进入了“物理实体化”的阶段。

以 Marble 为首的“空间原生（Spatial-Native）”派与以Gen-3C为代表的“物理辅助（Physics-Informed）”派，彻底改变了神经网络生成世界的逻辑：它们不再仅仅预测下一帧长什么样，而是先构建出下一帧“在哪里”。

1. 架构范式的分水岭：为什么“像素预测”遇到了天花板？

在 2025 年之前，即便是最强的扩散模型，也面临着一个幽灵般的难题——空间坍塌。当相机在一个纯像素生成的房间里转动 360 度后，原先在那里的桌子往往会发生几厘米的偏移，或者纹理发生了细微改变。这是因为模型缺乏一个显式的“三维底座”。Marble 与 Gen-3C 的出现，正是为了给神经网络装上一副“三维骨架”，让生成的每一颗像素都锚定在真实的地理或几何坐标上。

2. Marble (World Labs)：RTFM 架构与“生成即资产”

由李飞飞教授领导的 World Labs 推出的 Marble，其核心使命是赋予AI“空间理解力”。它推出的 RTFM (Real-Time Frame Model) 架构，实现了从视频生成向3D资产生成的跨越。

1）核心技术：基于 3D 高斯泼溅 (3DGS) 的生成潜空间

Marble 彻底抛弃了传统的二维像素解码器。

• 空间表征： 它在推理过程中生成的不是像素点，而是成千上万个具有颜色、不透明度、位置和旋转属性的“高斯椭球体”（3D Gaussians）。
• 神经渲染： 每一帧图像都是通过对这些 3D 高斯点进行实时差值和投影（Neural Rendering）得到的。
• 技术价值： 这种架构意味着“世界是实体存在的”。由于物体是锚定在 3D 空间坐标上的，无论相机视角如何剧烈晃动，物体的几何结构都不会发生形变。这从物理底层解决了长程一致性问题。

2）Chisel 模式：打破“黑盒生成”的强交互

Marble 引入了一个名为 Chisel (凿刻) 的交互层，允许用户像雕刻师一样控制世界生成。

• 几何强约束： 用户可以在 3D 空间中画一个框，指定这里必须有一张“明式条案”，模型会围绕这个三维边界进行填充，而不是随机生成。
• 工业级兼容性： 因为 Marble 生成的是点云和高斯数据，它可以直接导出为 USD 或 PLY 格式，无缝接入虚幻引擎（UE5）或数字孪生软件。它不再是一个单纯的视频模型，而是一个自动化的 3D 建模工具。

3. NVIDIA Gen-3C (Cosmos)：3D 缓存引导的物理仿真巅峰

英伟达（NVIDIA）推出的 Gen-3C则走了一条极具工程美感的路径：用点云缓存来约束扩散模型。

3D Cache 机制：为预测装上“骨架”

Gen-3C 的核心突破在于其动态的 3D Cache (三维状态缓存) 机制。

• 同步深度感知： 模型在生成视觉 Token 的同时，会运行一个并行的深度预测分支。
• 点云投射与存储： 每一帧生成的像素会被立即投射到 3D 空间，形成一个实时更新的点云模型。这个点云就是“记忆的实体化”。
• 重投影引导 (Reprojection Guidance)： 当用户控制相机移动时，Gen-3C 会先根据上一帧的点云缓存，计算出新视角下的“几何轮廓”。扩散模型只需在这个轮廓（骨架）上填充纹理。
• 技术价值： 这种“先建骨架，再填肉”的方法，确保了模型对相机位姿（Pose）极其敏感，支持亚像素级的精准控制，是具身智能训练的绝佳环境。

第五章：共生与大一统——2026年后世界模型的行业终局

通过前四章的深度拆解，我们见证了 Genie 3 对因果逻辑的掌握、混元 1.5 对视觉与几何的平衡，以及 Marble 与 Gen-3C 对空间实体的重构。站在 2026 年的时间节点，世界模型已不再是单一的技术演示，它正在成为驱动通用人工智能（AGI）迈向物理世界的底层操作系统。

世界模型的最终形态将是一个“通用物理模拟器（General Physics Simulator）”。它不仅能模拟肉眼可见的日常场景，更能深入微观（分子运动）与宏观（城市运行）。当喧嚣散去，我们发现，人类正在用代码编织一个与现实平行的数字宇宙。这个宇宙不仅是娱乐和游戏的终点，更是人工智能理解现实、超越现实、并最终安全地服务于物理现实的基石。世界模型不仅是在模拟世界，它是在为 AGI 构建一个可以思考、可以行动、且永远不会坍塌的地基。