世界模型技术正加速突破物理与空间的边界，推动人工智能向通用化、场景化方向迈进。英伟达、谷歌DeepMind等头部企业通过构建多模态生成与交互能力，在自动驾驶、机器人及3D空间智能等领域展开深度探索；国内厂商昆仑万维等紧追技术前沿，加速国产模型商业化落地。技术迭代与应用场景的协同突破，标志着AI复杂场景的规模化应用已进入关键窗口期。
技术突破：从视频生成到物理世界模拟
世界模型的核心目标在于构建对物理世界的动态理解和预测能力。英伟达将世界模型定义为“理解现实世界动态的生成式AI模型”，其通过文本、图像、视频等多模态输入生成视频，并预测物理属性如运动、应力等。Sora的发布进一步验证了这一路径的可行性。尽管其对物理规律的理解仍存在争议，但其生成的视频在多数场景下具备高度一致性，表明视频生成模型的规模化扩展是构建世界模拟器的有效路径。
在应用层面，自动驾驶与机器人成为技术落地的核心领域。基于扩散模型的视频生成技术可减少信息丢失，提升建模效率，目前已应用于自动驾驶场景的虚拟环境构建。同时，世界模型的预测能力为机器人处理复杂任务提供了关键支持。例如，Grok3生成的航天器3D动画已能精准描述飞船与行星的位置关系，这为机器人执行空间任务奠定了基础。
技术迭代的加速亦催生了新的研究方向。近期发布的o3-mini模型可模拟四维超立方体内小球的弹射轨迹，标志着AI对高维物理现象的建模能力显著提升。此类突破为后续开发具身智能、增强现实等场景提供了技术储备。
厂商竞逐：3D交互与低成本推理成焦点
全球科技巨头围绕世界模型展开多维布局。英伟达推出的Cosmos模型聚焦自动驾驶与机器人开发，其基于2000万小时真实场景数据训练，涵盖工业、驾驶等多领域动态建模。李飞飞创立的WorldLabs则以3D空间智能为核心，通过大型世界模型（LWM）将AI从2D平面扩展至完整3D环境，目前已获英伟达、AMD投资，估值超10亿美元。
谷歌DeepMind发布的Genie2采用自回归潜在扩散架构，通过视频数据集训练实现高精度帧预测，其无分类器指导技术进一步提升了模型的可控性。国内厂商昆仑万维则推出Matrix-Zero模型，支持3D场景生成与交互式视频合成，其ActionModel技术可实时响应用户输入生成动态内容，为工业设计、虚拟现实等领域提供新工具。
技术成本的下探为商业化提供了支撑。微软数据显示，硬件性价比每代提升2倍，叠加算法优化，模型推理成本年均降低10倍。这一趋势使得算力密集型场景（如多模态训练、端侧决策）的规模化部署成为可能，加速世界模型在智能制造、智慧城市等领域的渗透。
本文源自：金融界
