让AI像人一样“脑补”：世界模型正在改变智能世界

站在桌边看到一杯水放在桌沿，我们不必真的推倒它，就能判断它可能会摔碎。这种与生俱来的“脑补”能力，对人类而言习以为常，却是人工智能迈向更高层次智能的关键挑战。世界模型正是让AI具备类似能力的技术：它能观察环境、预测未来状态，并据此提前做出合理决策，从而让机器在行动前“先想一想”。

简单来说，世界模型可以理解为AI用于模拟环境状态变化的系统。它不仅要识别眼前发生了什么，还要根据当前状态预测下一秒可能发生什么，从而提前做出更合理的决策。例如，自动驾驶汽车看到前方车辆减速、旁边车辆靠近车道线，就不仅仅是“看见”这些画面，还要推测对方是否可能急刹或变道。

过去很多AI系统更像“训练有素的反应机器”，主要依赖输入和输出之间的对应关系，只能有限预判；而世界模型通过更深层的内部推演，结合物理规律和因果逻辑，让系统在行动前先模拟多种可能结果，从而选择风险更小、效率更高的方案。这也是它与自动驾驶、机器人、视频生成和具身智能密切相关的原因。

世界模型的价值已渗透到多个核心场景。在自动驾驶领域，英国自动驾驶公司Wayve的GAIA-1和特斯拉FSD都在构建世界模型，使汽车能够预测其他车辆的变道轨迹和动作，从而提前做出反应；在机器人操作上，DeepMind的Dreamer系列（如Dreamer V2）可以让机器人在现实中操作几分钟，再在内部模拟多次练习，从而提升学习效率；视频生成方面，Sora和字节Seedance 2.0也属于视觉世界模型，能够根据当前帧预测未来帧，用模拟方式生成连续逼真的画面。

2026年4月，中国厂商在世界模型方向推出了多款产品，显示出在工程化和应用场景上的集中推进。4月16日，阿里云发布HappyOyster，定位为“世界模拟器”，支持1分钟连续实时位移和3分钟以上高清画面生成，与谷歌Genie 3同属“生成式视频派”，在交互时长上有所改进；同日，腾讯开源混元3D世界模型2.0，生成的3D资产可直接导出二次编辑，适配游戏开发等B端场景。4月17日，群核科技登陆港交所，其相关产品在空间智能和工程应用上展示了商业落地潜力。

图源：HappyOyster

目前业内可以大致观察出三种主要发展方向：生成式视频、抽象预测和空间智能。这一划分主要基于公开产品与研究论文的技术路线整理，并非官方统一标准。

生成式视频派以谷歌Genie 3、阿里HappyOyster为代表，通过视频生成模拟世界演化，画面逼真、商业化路径清晰，但对物理规律理解仍停留在表面；抽象预测派由Meta的V-JEPA 2主导，以杨立昆为代表的一些研究者对这一技术路线持肯定态度，认为其在规划和决策任务中有潜力，但商业化场景有限；空间智能派以腾讯HY-World 2.0、群核科技为核心，聚焦3D空间理解，输出可编辑3D资产，工程化落地效率较高。

字节跳动的Seedance 2.0，也是当前视频类世界模型中较受关注的代表。据其2026年4月发布的技术论文，这款模型采用多模态联合生成架构，支持文本、图像、音频、视频四类输入，在文生视频、图生视频、参考生视频等任务中表现突出。论文实验评测显示，在5分制主观评测中，其运动质量和音画同步均达3.75分，领先对比模型至少0.65分；物理建模能力相比前代提升超过1.5分，一定程度缓解了视频生成中穿模、流体异常等问题。它已接入豆包、火山引擎等产品和平台，在商业广告、游戏动画等场景中具备应用价值，可降低部分内容制作成本。

图源：Seedance 2.0技术论文

不过，世界模型的发展仍面临诸多挑战。目前多数模型对物理规律理解尚不深入，例如Sora生成的视频可能出现穿模，Seedance 2.0存在轻微形变、音频失真；3D理解仍处于早期，多数模型仍停留在二维像素空间，难以完全模拟三维世界；同时，模型层次化推理能力和持续更新能力也还不及人类。

在技术路线方面，学界和产业界提出不同关注重点。以杨立昆为代表的一些研究者强调，光靠语言模型难以通向更高层次智能，必须结合多模态建立对物理世界理解，其JEPA架构探索抽象预测能力；NVIDIA的Jim Fan团队认为，通用机器人的底层需要基础世界模型以支持连续控制；Dreamer系列研究则更务实，关注在连续控制任务中提升效率。三条路线核心分歧在于：生成式视频方向重视视觉逼真度和内容产出，抽象预测方向强调因果理解和规划能力，空间智能方向则注重3D场景理解与工程落地能力。

值得关注的是，世界模型正在成为生成式AI和决策式AI的交汇点。过去，生成式AI主要关注内容创作，强化学习主要关注决策执行，二者长期应用场景各自独立；而世界模型可用生成能力构建仿真环境，再在其中训练决策，使视频生成不仅用于内容创作，也辅助机器人和智能体学习。

目前，中国厂商在工程化能力和应用场景方面取得显著进展。例如，阿里的“云+模型”、腾讯开源生态、群核科技的垂直场景应用及字节的产品落地，展现多元化竞争格局。但需要认识到，核心底层架构创新仍以美国为主，中国厂商在核心技术上仍需持续突破，才能在长期竞争中占据主动。

图源：钛媒体App

从实验室技术概念到自动驾驶、机器人、内容创作和空间设计的产业实践，世界模型正让AI从“看到什么就反应什么”推向“先预测、再决策、后行动”的阶段。它未必在短期直接带来通用人工智能，但确实让AI更接近人类理解世界的方式。未来，谁能让模型更准确理解物理规律、更稳定模拟复杂环境、更高效服务实际应用，谁就更可能在这条赛道中获得优势。

作者：重庆理工大学 汪芷丞

来源：科普中国