Speaker A
2026年将会是世界模型全面爆发的一年。
全面解析世界模型的定义、发展、技术路线及其与大语言模型的区别，探讨其对AGI和AI未来的影响。
Key Takeaways
- 世界模型是AI从语言模型向具身智能转变的关键。
- 大语言模型和世界模型在目标、数据和输出上有本质区别。
- 世界模型通过内部模拟未来状态，提升AI的决策和行动能力。
- 当前世界模型研究聚焦于构建动态、可交互的虚拟世界。
- 未来世界模型与大语言模型结合，将推动AGI的实现。
What the video covers
- 2026年将是世界模型爆发之年，AI虽强但缺乏对世界的理解与预测能力。
- 世界模型起源于认知科学中的心智模型，强调内部模拟和预测未来。
- 2018年Google Brain提出世界模型框架，包含视觉、记忆和控制三大模块。
- 世界模型核心特质包括表示世界、预测未来和规划行动。
- 世界模型与大语言模型区别明显，前者侧重动态世界的感知与交互，后者侧重语言生成。
- Yann LeCun等专家批评大语言模型路线，强调自主学习和真实世界建模的重要性。
- 世界模型和大语言模型将互补，共同推动通用人工智能的发展。
- 世界模型的研究分为三层结构：思维范式、表现形式（如视频生成、3D建模）、智能体训练。
- 视频生成和3D空间生成是当前世界模型的两大技术路线，代表项目有OpenAI的Sora和谷歌的Genie。
- 世界模型的发展得益于多模态数据、算力提升和对真实世界交互的需求，成为AI下一轮竞赛核心。
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Speaker B
World models.
Speaker C
World models.
Speaker D
World models.
Speaker A
如今的AI看起来似乎无所不能，它能写深奥的论文，复杂的代码，做出顶级的画面和视频。
Speaker A
但是它仍然缺乏理解世界、预测世界以及在世界里推演并行动的能力。
Speaker A
为了解决这个问题，OpenAI、谷歌、微软等大公司，Yann LeCun、李飞飞等顶尖学者都开始抢着研究同一件事情，那就是世界模型。
Speaker A
很多人认为啊，随着多模态走向普及和成熟，如果这条技术线完全跑通，它将彻底重塑整个AI格局。
Speaker A
但是呢，我们也注意到啊，“世界模型”的爆火也带来了新的问题，那就是仿佛整个AI圈一夜之间都变成了“世界模型”。
Speaker A
做视频生成的是世界模型，做机器人的是世界模型，做自动驾驶的是世界模型，做游戏开发的是世界模型，AR/VR是世界模型，Agent、仿真、训练环境，只要跟“世界”沾点边，几乎都是世界模型。
Speaker A
它们看起来完全不一样，但现在全都被叫做同一个名字。
Speaker E
我觉得这个也是很多人在神化世界模型的一个事情。
Speaker E
其实很多现在世界模型，它就是一个视频模型。
Speaker F
业界看到的这个世界模型呢，其实它更多的是世界模型的表现形式。
Speaker G
如果一个World Model我们真的已经Solve掉了，那我们现在科研的方向似乎就没有意义了。
Speaker A
那么世界模型到底是什么？
Speaker A
它跟大语言模型有什么样的区别呢？
Speaker A
这些看起来完全不同的路线是在做同一件事情吗？
Speaker A
世界模型的到来，又会给各行各业以及整个社会带来什么样的改变？
Speaker A
以及呢，它会是人类通往AGI的终极密码吗？
Speaker A
大家好，我是硅谷101的陈茜，那今天这期视频，就让我们一起走进世界模型。
Speaker A
什么是世界模型呢？
Speaker A
关于它的定义啊，其实目前依然还没有一个非常清晰的、被所有人都认可的说法。
Speaker A
但是呢，我们可以先来聊一聊这个概念的起源以及呢，它究竟想要去解决什么样的事情。
Speaker A
那么，先从一个再简单不过的问题开始。
Speaker A
什么是世界模型？
Speaker A
你是怎么知道一杯水放在桌边，它可能会掉下去的呢？
Speaker A
科学家们认为啊，人类之所以能够预测杯子会掉落，门往哪开，球会顺着斜坡滚，是因为从很小的时候，我们就在脑子里面构建了一个“世界怎么运作”的模型。
Speaker A
我们能够预判下一秒会发生什么，能够想象“如果我这么做，会怎么样？”
Speaker A
并且在脑海中提前排演各种可能性。
Speaker A
在认知科学中，这被称为心智模型（Mental Model）。
Speaker A
早在上个世纪，科学家们就已经开始研究人类的心智模型了。
Speaker A
1943年，Kenneth Craik在其著作《解释的本质》中就提出，人在对现实做出反应之前，会先在大脑中构建一个“小规模的世界模型”。
Speaker A
用它来模拟可能发生的过程，再据此选择行动。
Speaker A
也就是说啊，我们每个人的脑子里面都有一个看不见的“小世界”。
Speaker A
那么既然人智能依赖于这样的内部世界，很多AI研究者也开始追问说，机器要想具备真正的智能，是否也需要一个属于自己的世界呢？
Speaker A
于是，在AI和强化学习的早期研究中啊，这个思想以不同的名字反复出现。
Speaker A
比如说在1991年，Richard Sutton、Doina Precup和Satinder Singh在论文中提出了后来被称为Dyna架构的设计思路。
Speaker A
Dyna的核心在于啊，智能体在学习行动策略的同时，也要学习model of the world，也就是说，当我采取某个动作之后，世界会如何变化。
Speaker A
这也是第一次将“世界模型”明确确立为智能体内部的一项基础能力。
Speaker A
在此之后啊，世界模型并没有沿着单一路线发展，而是在不同研究领域中被不断拆解、强化和改写。
Speaker A
比如说在强化学习和机器人中，它体现为Forward Model，在自动控制和工业系统中，则是发展出了Model Predictive Control（模型预测控制）。
Speaker A
这些理论的名字虽然不同，但是背后其实共享着同一个核心假设，那就是智能体之所以能够做出更好的决策，不是因为反应更快，而是因为它能在行动之前，在内部世界中先“看到未来”。
Speaker A
在此后很长一段时间当中啊，世界模型更多停留在偏理论、偏算法的层面。
Speaker A
直到深度学习和表示学习逐渐成熟，在2018年，Google Brain的David Ha和深度学习元老级教父Jürgen Schmidhuber共同发表了论文《World Models》。
Speaker A
这篇论文正式提出了“世界模型”World Models这个精炼化的名称，同时呢，还给出了一个比较简洁的世界模型理解框架。
Speaker A
世界模型等于观察世界（V）加预测世界（M），再加在内部世界中学习行动（C）。
Speaker A
对应的是视觉（Vision）、记忆（Memory）和控制（Controller）三个核心模块。
Speaker A
我们用一个简单的例子来解释一下。
Speaker A
想象一下，你是一个从未打过乒乓球的新手。
Speaker A
当你站在球台前啊，眼睛接收到的是大量复杂的视觉信息。
Speaker A
视觉模块V并不会记住每一个像素，而是会自动地提取出对决策真正重要的部分。
Speaker A
它将原本上百万像素的画面压缩成仅有几十个数字的精华编码。
Speaker A
记忆模块M接收到这些编码之后，便立即开始内部模拟，经过多次练习啊，你的大脑已经建立起对乒乓球运动规律的理解。
Speaker A
记忆模块就像你内心的“物理引擎”，能够预测“如果我这样做，会发生什么”。
Speaker A
所以当球飞来的时候，视觉模块提取特征，记忆模块模拟方案。
Speaker A
而控制模块C就主要是在记忆模块M所创造的“内部世界”中进行训练。
Speaker A
你并不需要真的挥拍一百次试错，而是在记忆模块的“梦境”中找到最佳策略之后，再在现实中只执行一次最优解。
Speaker A
而这种“想象、规划、行动”的认知过程，正是人类智能的核心特征。
Speaker A
在这篇论文当中啊，他们也做出了一个有意思的Demo，让模型在完全虚拟的小世界当中，学会了玩一款赛车游戏。
Speaker A
证明了AI可以像人类一样，通过内部世界的想象来进行学习。
Speaker A
那么总结下来，世界模型到底是什么呢？
Speaker A
研究者们普遍认为，它们应该具有三大特质。
Speaker A
第一呢，表示世界（Representation），也就是说模型能够理解所处的环境里面有什么，物体在哪儿。
Speaker A
以及呢，物与物之间是什么关系。
Speaker A
第二呢，是预测未来（Prediction），它能够对事件进行模拟和生成。
Speaker A
如果我推一下杯子，打开一扇门，往前走两步，世界会发生什么样的改变？
Speaker A
那第三啊，是在世界里规划和行动（Planning & Control）。
Speaker A
能够预测接下来会发生什么之后，我应该如何采取行动。
Speaker F
因为它是一个把你把一个世界抽象到一个潜在的空间里，然后它是被压缩过的。
Speaker F
然后在在这个潜在空间里呢，你能够通过学到的物理规律，然后呢，去做对未来的预测，然后形成一个对真实世界的一个模拟器。
Speaker F
相当于它是一个模拟系统，有点像是一个缩小的平行宇宙。
Speaker F
这感觉就是你如果有一个真正的AI大脑，它将能够就是它有自己的一个AI的世界观。
Speaker F
然后呢，因为你可以做预测，所以你就可以去做未来的推演，然后你可以做决策。
Speaker A
世界模型的本质，就是想让AI从一个只会回答问题的语言机器，走向能够真正像人类一样，会观察、会推理、会行动的真正智能体。
Speaker A
但是问题来了，作为一个上个世纪就开始被研究的概念，为什么突然在最近一段时间火起来了呢？
Speaker A
它跟我们现在所熟悉的大语言模型，又有什么样的区别或是联系呢？
Speaker A
为什么要研究世界模型？
Speaker A
让我们把世界模型和大型模型来做个对比。
Speaker A
从主要任务和预测目标来看啊，大语言模型的目标是生成在语言维度上最合理的序列。
Speaker A
预测的是下一个词或者token，比如说你问杯子会从桌子上掉下来吗，它回答会。
Speaker A
因为这是在无数文本里面出现过的正确答案。
Speaker A
而世界模型的任务是预测“下一秒世界会变成什么样子”，预测的是下一帧画面、下一步动作、下一次的状态变化。
Speaker A
它需要理解物理规律、空间关系和动态变化。
Speaker A
从训练数据上来看啊，大语言模型主要依赖文本数据，也包括一些图像和视频。
Speaker A
数据特点是以静态内容为主。
Speaker A
而世界模型啊，则主要依赖视频等动态数据，包括摄像头看到的画面。
Speaker A
机器人的传感器反馈、动作的结果、环境的变化。
Speaker A
数据特点是动态的、时序性的。
Speaker A
从输出的结果来看啊，大语言模型输出的是语言或者图像等内容。
Speaker A
世界模型输出的是对未来状态的预测，对行为的模拟以及可执行的行动方案。
Speaker A
从学习方式来看，大语言模型是通过语言间接理解世界，更像是一个“知识容器”。
Speaker A
而世界模型是通过交互和推演直接理解世界，不仅能“看见”，还能“预测”和“干预”。
Speaker A
因此，大语言模型更适合对话、写作、翻译、问答，而世界模型对应的，则是机器人、自动驾驶、物理模拟和决策系统这些必须进入真实世界的任务。
Speaker A
此前呢，李飞飞也曾经在采访当中啊，精炼地总结过两者在目的和训练模态上的不同。
Speaker H
One is about saying things, the other one is about seeing and doing things.
Speaker H
So, so they are very fundamentally different modality.
Speaker H
The large language models, the basic unit are lexicons.
Speaker H
Whether it's a letter or a word.
Speaker H
And in our model, the world models, we use the basic units are pixels or voxels.
Speaker H
So, they are very different language.
Speaker A
虽然大语言模型和世界模型是两条不一样的技术路线，但是它们的终极目标其实是一致的，那就是要实现通用人工智能。
Speaker A
那么我们现在为什么要突然这么去关注世界模型呢？
Speaker A
是因为大模型这条路线已经走不动了吗？
Speaker A
其实呢，关于这个问题，研究界目前依然存在着不同的观点。
Speaker A
一些研究者们旗帜鲜明地提出，大语言模型是死路。
Speaker A
这派的代表人物之一就是Yann LeCun，离开工作了12年的Meta后。
Speaker A
这位65岁的图灵奖得主，深度学习先驱并没有选择退休，而是回到巴黎创立了一家名为Advanced Machine Intelligence的公司。
Speaker A
他要做的事情，与硅谷主流的大模型路线截然不同。
Speaker A
他在最近的采访当中就表示啊，AI领域的Moravec悖论一直存在。
Speaker A
所谓的Moravec悖论呢，就是指AI可以轻松地处理对人类极其困难的高智力任务，比如说下棋、微积分、读论文。
Speaker A
但是直觉性的感知、社交等人类和动物轻松能够完成的初级技能，对机器却极为的困难。
Speaker A
Yann LeCun就认为这个悖论至今未解决，就是因为我们研究AI的路线错了。
Speaker A
人类智能的核心在于不依赖海量数据就能够自主学习。
Speaker A
现在的LLM就是在拟合语言的统计相关性，对现实世界几乎没有直接建模能力。
Speaker A
如果继续沿着LLM路线去“堆量”，最多只能做出一个更会说话、更会写字的模型。
Speaker A
他甚至放言称啊，再过五年，GPT之类的大语言模型就不会再有人用了。
Speaker A
而关于大家都在憧憬AGI很快到来，他也认为是一种幻想。
Speaker A
最乐观也要5到10年，机器人的智能才能勉强接近一只狗。
Speaker I
So you have those people blowing AGI.
Speaker I
It's completely deluded.
Speaker I
It's just complete delusion.
Speaker I
Because the real world is way more complicated.
Speaker I
You're not going to get it, you're not going to get anywhere by tokenizing the world and using LLMs.
Speaker I
It's just not going to happen.
Speaker A
而除了Yann LeCun之外呢，学术界当中有不少的大佬级人物也都持有类似的观点。
Speaker A
比如说图灵奖的获得者，强化学习之父Richard Sutton。
Speaker J
So large language models are trying to get by without having a goal or a sense of better or worse.
Speaker J
That's just, you know, it's exactly starting in the wrong place.
Speaker A
李飞飞最近也在密集地发声，她说啊，大语言模型依然是“黑暗中的文字匠人”。
Speaker A
能言善辩却缺乏经验，知识渊博却脱离现实。
Speaker A
所以呢，大模型这条路线是不是真的走不通了呢？
Speaker A
严格来说，现在还没有标准的答案。
Speaker A
但是呢，有几件事啊，大家开始有了越来越多的共识。
Speaker A
首先，单纯把模型做得更大，已经不会再像过去那样带来立竿见影的突破了。
Speaker A
规模继续上去当然可以变强，但是在算力、数据、能源、成本这些硬约束下，它的性价比正在迅速地下降。
Speaker A
其次，AI需要更加直接地去接触“真实世界”，语言世界太干净了。
Speaker A
它无法提供现实世界里面那种混乱、连续、充满不确定性的因果经验。
Speaker A
AI想继续往前走，需要新的输入方式，需要多模态感知。
Speaker A
需要去和环境互动。
Speaker A
此外呢，大家普遍认为说，世界模型和大型模型将会是一个互补的关系。
Speaker A
陈羽北就在访谈当中提到说，世界模型它并不需要完全将大语言模型推翻重来，而是在为大语言模型去补上“现实世界”的维度。
Speaker G
在语言中我们有了GPT的话，就是说预训练，当预训练的好处达到一定程度的时候，它可以被快速地变成任何的downstream application。
Speaker G
那么世界模型的话，你可以认为是一个大号的GPT，它包含了感知，包含了控制。
Speaker G
然后如果我们也在这能获得根本上的成功的话，那么在未来我们所有的机器人，所有的智能体，都可能以这样预训练和后训练的方式来产生。
Speaker G
这有可能会彻底地解锁一些AI的应用场景。
Speaker A
既然世界模型如此的重要，为什么最近的一段时间，它才突然被行业普遍地讨论和关注呢？
Speaker A
第一个原因就是我们刚才所讨论的，大模型的原生能力遇到了天花板。
Speaker A
但人们对AI在现实生活中的期待却越来越高。
Speaker A
另一个原因，是随着多模态时代的到来，让我们第一次有能力训练真正的世界模型。
Speaker A
训练世界模型需要海量的视觉与动作数据。
Speaker A
多模态传感器输入，大规模视频模型能力以及足够强的算力。
Speaker A
来支持“世界推演”。
Speaker A
这些条件直到最近几年才逐步成熟。
Speaker A
总的来说，因为大模型的天花板已经显现。
Speaker A
因为全行业都在迈向具身智能，因为我们现在有了让AI看世界、理解世界的技术基础。
Speaker A
世界模型就顺理成章地成为了下一轮AI竞赛的核心舞台。
Speaker A
而这些尝试很快就在行业里面分成了几条不同的技术流派。
Speaker A
世界模型三层结构。
Speaker A
Chapter Three。
Speaker A
虽然世界模型的最终目标看起来是相对清晰的。
Speaker A
但是落实到实践探索层面，却常常会让人感到困惑。
Speaker A
比如说有的在做视频生成，有的在做3D场景，有的在做机器人，有的在做智能体。
Speaker A
它们都叫做世界模型，但是做的事情似乎完全不同。
Speaker A
那么我们究竟应该怎么去理解现在整个行业到底在做些什么呢？
Speaker F
关于这个问题啊，我们的嘉宾一起就结合世界模型的理论知识以及她在Meta的一些实践观察。
Speaker A
在采访当中提出了一个我们认为非常有帮助于大家理解的框架。
Speaker A
就是把整个世界模型领域拆成了“三层结构”。
Speaker A
在这个架构中啊，底层是世界模型的思维与范式，也就是我们之前所讨论的。
Speaker A
世界模型的抽象、预测、规划特征以及它要解决的问题。
Speaker A
这一层涉及到目前很多研究层面的创新。
Speaker A
第二层是世界模型的当前“表现形式”，是指模型到底是用什么方式来表示世界和预测世界。
Speaker A
世界应该如何被生成出来的。
Speaker A
第三层是世界模型的“目的”层，也就是智能体训练。
Speaker A
让AI最终能在这个世界里面行动，做任务，完成决策。
Speaker F
三个结合起来就是我们说的底层的世界模型核心的层级，但是它这个东西都是抽象的，也看不到。
Speaker F
那你，要让人和AI看到，你需要有一个表现形式，那么这个表现形式现在我们是需要AI去给我们生成出来。
Speaker F
所以说它就是这个生成的这个层级就是会比它这个Layer稍微高一点。
Speaker F
生成完了以后，我AI大脑里有了世界观，然后我可以看到这个世界，那接下来我这个世界里面就要有东西了。
Speaker F
我就有人，有东西，然后人和AI我都活在里面，所以我们就会有Agent，就是智能体在里面存在的方式就是。
Speaker F
我终于有了一个宇宙了，所以我要在里面玩啊，我在里面学习啊，然后我要对这个世界造成影响。
Speaker F
就我和这个世界它有一个交互，然后世界对我有影响，我世界有影响。
Speaker A
如果我们把当前产业界的主要尝试放在这个框架当中去看的话，它们其实很多都是聚焦在第二层级。
Speaker A
也就是世界生成，这也是目前整个领域最热闹的地方。
Speaker A
为什么要先做世界生成？很多研究者就认为，构建世界模型的第一步，不是让AI直接“推理”或“行动”。
Speaker A
而是让它能够去“生成世界”。
Speaker A
这看似简单，却是世界模型的根基。
Speaker A
所谓“理解世界”，本质上是理解世界如何随时间和行为变化，物体如何移动，光线如何变化。
Speaker A
风吹过的树叶会发生什么？
Speaker A
而要获得这种对“世界演化”的直觉，最直接的方式就是让模型能够先生成一个可以连续变化的世界。
Speaker A
此外，强大的世界生成模型能为智能体提供廉价的训练场。
Speaker A
比如说训练一个机器人倒咖啡，让它在现实中倒几万次。
Speaker A
打碎几千个杯子，显然性价比太低。
Speaker A
而地震、火灾、车祸这些边缘场景，也可以在虚拟世界中自由进行反事实推理的实践。
Speaker A
因此，世界生成既是世界模型的外壳，也是整个体系的入口。
Speaker A
而在世界生成这件事情上，目前主要有两大技术路线。
Speaker A
第一类是用“视频生成”的方式去重建世界，包括OpenAI的Sora、谷歌的Genie等。
Speaker A
第二类则是用“3D空间生成”的方式去显式建模世界。
Speaker A
其中的代表就是李飞飞的World Labs。
Speaker A
视频生成应该是目前最具代表性的，也是最为大众所熟悉的世界模型路线。
Speaker A
它的目标很直观，就是尝试让AI直接生成一个能动起来的世界。
Speaker A
并让这个世界随着时间流动、演化、变化。
Speaker A
OpenAI在发布Sora之初，他们就将其定义为一个“世界模拟器”。
Speaker A
Sora并不是简单地把一段视频用静态图像一张张“拼出来”。
Speaker A
而是让画面里面的事物能够随着时间连续地演化。
Speaker A
这些视频细节之所以让人震撼，是因为人们发现，模型似乎开始真的“了解”了事物变化的背后规律。
Speaker A
它知道光线在材质上如何变化，知道一个物体在受到外力之后该怎样移动。
Speaker A
而目前与Sora类似的还有Seedance、Veo、Kling等一系列视频生成模型。
Speaker A
如果说Sora等模型是能够去“播放一个世界”。
Speaker A
那么Google的Genie系列模型，则是让我们能够去“探索一个世界”。
Speaker A
Genie 3当中，模型能够根据用户的文本或者图像提示，实时生成可供用户及智能体进行互动的虚拟环境。
Speaker A
相比前代产品啊，Genie 3的核心突破在于其“实时交互性”和“长时间一致性”。
Speaker A
用户可以跟模型进行长达数分钟的互动，Genie 3和传统的视频生成模型，不同的点就在于。
Speaker A
它生成出来的内容，你是可以去跟它实时交互的，我说是黑板上写了字，然后呢。
Speaker A
我又走到别的地方去回来，这个字还在黑板上，就说明虽然说它还是有一个frame by frame的这种生成方式。
Speaker A
但是它其实是已经能够记住它世界里面的这些状态。
Speaker A
Genie 3的这种可控性意味着模型内部不再只是预测下一帧是什么，而是已经在模拟“未来的世界状态”。
Speaker A
它让视频生成从“播放”走向“交互”，开始从“电影式生成”走向“游戏式模拟”。
Speaker A
更接近一个真正的“世界引擎”。
Speaker A
也更接近智能体你将来需要使用的环境。
Speaker A
就在今年1月啊，谷歌还推出了基于Genie 3打造的实验室原型Project Genie，首次将Genie 3的能力第一次封装成了一个人人都可直接上手体验的产品形态。
Speaker A
它的强大在于多模态的深度协同，由Gemini提供逻辑支撑，生成高精度的场景与角色。
Speaker A
再由核心引擎Genie 3将静态设计“激活”为可互动的3D世界，依托TPU V5的算力。
Speaker A
Project Genie实现了720P/24fps的实时环境渲染。
Speaker A
同时允许用户对同一个世界进行“重新混剪”，具有长达60秒的强一致性记忆。
Speaker A
Project Genie的发布呢，意味着世界模型或许开始真正从PPT走进现实，它不再只是个会“变魔术”的算法。
Speaker A
而是呢，一个通过一句话就能“变”出一个可运行的小型游戏世界的生产力工具。
Speaker A
从行业视角来看，视频生成路线有一个非常明显的优势，那就是它的结果“看得见”。
Speaker A
我们能直接观察世界模型是否具备物理一致性，是否理解时空结构。
Speaker A
而且它能够快速商业化落地，影视、广告、教育、游戏都能立刻使用。
Speaker A
从技术角度上来看，视频生成的优点也也很突出，首先，训练数据相对容易获得。
Speaker A
互联网上有大量真实世界的视频，为模型学习世界规律提供了训练空间。
Speaker A
其次，它对Scaling Law非常敏感。
Speaker A
模型规模越大，数据越多，视频的一致性和物理合理性就呈指数级的提升。
Speaker A
此外，视频数据天然包含多样化场景，模型泛化能力也更强。
Speaker A
正因为这种“可观察性”和“可规模化训练”的组合，让视频生成路线在过去一两年成为了世界模型最引人注目的方向。
Speaker A
但是视频生成的局限也同样明显，最重要的一点是，虽然它的输出是“显式”的，但是内部对世界的理解是“隐式”的。
Speaker A
我们无法直接读取，也无法移植到机器人或者决策系统当中。
Speaker A
视频生成路线其实和大型语言模型很像，两者都是典型的“scale-driven模型”。
Speaker A
语言模型通过学习互联网文本掌握语言统计规律，视频模型通过学习海量视频掌握视觉统计规律。
Speaker A
那区别在于啊。
Speaker A
视频数据天然包含物理运动、加速度、重力等物理特征，因此呢，视频模型能够更加直接地看到真实世界的运作方式。
Speaker A
但是和语言模型一样，视频模型理解的世界规律依然藏在权重里。
Speaker A
比如说你让Sora生成一辆车的行驶视频，造型和光影可能很逼真。
Speaker A
但是如果你问“这辆车的长宽高是多少？被挡住的轮胎在哪里？”它答不上来。
Speaker A
因为Sora并没有构建一个3D的几何车辆模型，它只是学到了像素组合的概率分布。
Speaker A
所以呢，视频生成虽然是目前最直观，最能够应用落地的一步，但是它目前也只是画出了世界的一层皮啊。
Speaker A
它告诉我们世界可以被生成，但是还缺少有血有肉的框架。
Speaker A
那么如何才能够勾勒出世界表层下的框架呢？
Speaker A
李飞飞提出来的思路是3D生成，也就是空间智能。
Speaker A
与视频生成相比，3D生成路线走的是一条截然不同的技术选择。
Speaker A
不是把世界画出来，而是把世界建出来。
Speaker A
这也是李飞飞领导创建的World Labs目前的技术路线。
Speaker A
它们不追求画面有多逼真或电影级的连续性。
Speaker A
而是更关注世界的结构，包括物体在哪里，空间的几何关系是什么。
Speaker A
物体之间如何互相影响，生成的世界是否能够被“进入”与“操作”。
Speaker A
World Labs最新发布的模型叫做Marble，它的特点是给它一个语言指令，一张照片或者视频。
Speaker A
就能够通过高斯泼溅技术，重建出完整的3D场景结构。
Speaker A
简单来说，Marble就像是建筑师，看到图片的时候不只是看到“像素”，而是能够看到背后的三维结构。
Speaker A
比如说你同样问它图片里面汽车的长宽高，它能回答出是长4.5米，宽1.8米。
Speaker A
还能输出3D网格文件。
Speaker A
那么为什么李飞飞如此强调3D呢？
Speaker A
因为它认为啊，真实的世界就不是2D的，而是3D的，AI呢必须理解空间，才能够理解世界。
Speaker A
人类能够抓住物体，避开障碍，记住空间，是因为我们天生具备构建3D模型的能力。
Speaker A
机器人要抓取物体，需要知道形状、体积、位置。
Speaker A
自动驾驶要理解空间和距离，这些都不是二维像素能够表达的。
Speaker A
AI要真正进入现实世界，首先要知道“世界的三维结构”。
Speaker A
从技术层面上来看，3D生成路线有个巨大的优势。
Speaker A
与视频模型的“隐式物理直觉”不同，它生成的是显式结构。
Speaker A
模型知道每个物体的具体位置，因此物理模拟、规划、控制都更容易实现。
Speaker A
此外，3D生成在游戏、影视制作、室内设计等场景也能够快速落地。
Speaker A
让它能够在商业转化上具有优势。
Speaker A
不久之前，World Labs宣布了最新一轮10亿美元的融资，估值达到了50亿美元。
Speaker A
短短一年半时间，它的估值飙升了5倍之多。
Speaker A
一定程度上也反映了市场对于3D生成这条路线潜力的认可。
Speaker A
虽然3D生成对世界模型的发展有着巨大的战略意义。
Speaker A
但是它的实现难度也要比视频生成大很多。
Speaker A
首先是训练数据稀缺。
Speaker A
互联网是巨大的2D视频矿山，但是3D数据却很少。
Speaker A
高质量3D数据主要靠LiDAR、结构光扫描仪等专业设备采集。
Speaker A
不仅设备贵，流程还繁琐。
Speaker A
标注成本也比2D高出一个量级。
Speaker A
其次是几何结构难建。
Speaker A
3D模型需要确保生成的物体封闭、无穿模、无破损，而预测柔体、流体、链式碰撞等复杂3D动态交互，则难度更大了。
Speaker A
此外，3D生成对算力需求很大。
Speaker A
无论是训练中的3D渲染，还是实时物理模拟，计算量都远超2D模型。
Speaker A
直接推高了研究门槛。
Speaker E
比如说我们如果生成一张图片，那一张图片大家可能知道也就是比如说1024乘1024大概是1 million，就是100万个像素。
Speaker E
但是你如果要生成一个3D模型的话呢，最大的挑战就是你多出来一个新的维度。
Speaker E
那你不太可能直接用1024乘1024，再乘上一个1024，这样的一种表示去做3D的这种生成。
Speaker E
要不然计算量确实是太大了。
Speaker E
所以在这个里面大家就发明了很多新的创造性的方法，就比如说我们Meshy在用的技术路线。
Speaker E
还是基于diffusion或者auto-regressive model去生成这个模型。
Speaker E
可能会先生成一个比较低的分辨率的版本，然后我们再去把它upscale。
Speaker E
然后在做这个upscale的过程中呢，我们就会发现其实有一些区域，它不属于我们关心的范围。
Speaker E
所以在这种情况下呢，我们就可以把计算量集中在我们特别关心的这个区域。
Speaker A
总结来说，3D生成路线能够更加真实地去还原世界。
Speaker A
但是它实现难度更大，成本也更高。
Speaker A
不过我们以上讨论的，其实都还是如何把世界给生成出来。
Speaker A
但是光有生成还远远不够，因为世界模型真正的目标不是去生成一个世界，而是要让AI在这个世界里面行动。
Speaker A
而这，就是世界模型目的的层。
Speaker A
就是智能体训练。
Speaker A
如果世界生成是为了让AI看见世界、重建世界，那么智能体训练就是要让AI能够在这个世界里“做事”。
Speaker A
从世界长什么样，走向我能在这个世界里做什么，目前业界主要有两种探索路线。
Speaker A
那第一条路线啊，就是直接把世界生成模型当成“训练环境”。
Speaker A
让AI在虚拟生成的世界里不断去犯错、探索、总结，最终学会一套可以迁移到真实世界的能力。
Speaker A
这一类的代表就是Google SIMA。
Speaker A
SIMA的思路就非常的直接。
Speaker A
那就是既然现实世界太复杂，真实的训练太昂贵，那我们就用虚拟世界来教AI如何去行动。
Speaker A
而游戏成为了它最佳的训练场。
Speaker A
视频游戏作为复杂、可交互、实时反馈的环境，一直都是AI发展的摇篮。
Speaker A
从早期的Atari到AlphaStar在《星际争霸II》中打到世界前0.2%。
Speaker A
DeepMind一直用游戏训练更智能的AI，而SIMA的训练方式。
Speaker A
就是把AI放进很多不同类型的游戏环境中去“练级”，那最新的SIMA 2还将Gemini嵌入内核。
Speaker A
首次使用Genie 3生成的游戏世界进行了训练。
Speaker A
SIMA 2是展现出了几个令人瞩目的能力突破。
Speaker A
首先，它不仅能够“跟指令做事”，还能够“自己思考”，它能够理解复杂、多步、抽象的任务。
Speaker A
在陌生环境中自主探索、规划行动、寻找解决方案。
Speaker A
其次，它具有强大的“泛化能力”，能够在从未见过的游戏环境中表现出色。
Speaker A
此外，SIMA 2被设计为能跨游戏、跨环境执行任务的通用智能体。
Speaker A
这也为将来的具身机器人迁移奠定了基础。
Speaker A
但SIMA想做的事情，显然比玩游戏本身要更大。
Speaker A
游戏呢，只是现实世界的缩影，它最终想要实现的是让AI能够在任何3D世界里面行动、探索、推理、还有解决问题。
Speaker A
然而呢，对于这个目标，不是所有的研究者都认为“要行动，就必须先生成一个世界”。
Speaker A
比如说就以Yann LeCun为代表的另一派，就选择了一条完全不同的路线，直接学习世界的抽象结构JEPA。
Speaker A
JEPA不预测图像，不预测像素，也不重建视觉内容。
Speaker A
它做的事情是把真实世界压缩成一个抽象的、高维的潜在表示。
Speaker A
然后在这个潜在空间里进行预测。
Speaker A
预测的目标可以是空间上被遮挡的区域，也可以是时间上的后续状态。
Speaker A
哪些变化与任务和决策相关，它学习的是未来的结构，而不是未来的画面。
Speaker A
JEPA的基本结构可以拆成三件事。
Speaker A
首先，用Encoder将视觉和动作压缩成抽象表征。
Speaker A
然后用Predictor预测这些抽象状态在未来如何变化。
Speaker A
最后，将预测结果与真实未来状态的编码进行对齐，让模型学会捕捉世界的关键因果结构。
Speaker A
基于JEPA架构，Yann LeCun在Meta也先后发布了I-JEPA和V-JEPA，前者让AI理解静态图像的结构。
Speaker A
后者则是让AI学习视频中世界随时间变化的规律。
Speaker A
JEPA的路线背后啊，有非常重要的技术动机。
Speaker A
首先，生成像素既昂贵又低效，而绝大多数的像素信息与行动决策无关。
Speaker A
JEPA不画世界，因此呢，计算成本更低。
Speaker A
其次，由于只保留关键结构信息，JEPA更容易捕捉因果关系，也更具跨场景、跨任务的泛化能力。
Speaker A
更重要的是，这种抽象、结构化的世界表示，更接近机器人和具身智能真正需要的“可操作世界”。
Speaker A
比如说对于机器人来说啊，它不需要知道物体的光影纹理，它只需要知道物体的可达性。
Speaker A
跟自己的位置关系以及下一步该做什么。
Speaker A
而JEPA输出的，就是这种结构化的抽象信息。
Speaker A
其实早在几年前啊，Yann LeCun就已经在为JEPA路线摇旗呐喊了。
Speaker A
但是它至今依然没有能够成为世界模型的研究主流，背后的原因是因为JEPA路线在实际推进中面临了很多现实的问题。
Speaker A
首先，它是“不可见的”。
Speaker A
Sora能用逼真的画面震撼所有人，Genie可以生成可探索的游戏世界，World Labs能够用3D场景告诉你“我理解了的空间结构”。
Speaker A
但是JEPA学到的所有东西都藏在一个抽象的潜在空间里，这意味着我们难以直接看到和验证模型到底理解了什么。
Speaker A
其次，它的自监督目标极难设计。
Speaker A
JEPA不像视频生成那样有现成的目标，你给它一帧，让它预测下一帧。
Speaker A
JEPA想预测的是“未来的结构”，但什么才是结构？
Speaker A
哪些因素该保留，哪些该忽略，目前仍然没有统一的答案。
Speaker A
最后，缺乏统一的评估和规模化推进体系。
Speaker A
JEPA的表征质量藏在潜在空间里，研究社区多依赖下游任务或者行为表现来评估模型。
Speaker A
缺乏类似图像生成或语言模型那样统一的Benchmark，这也使得不同设计路线之间的效果比较变得更加困难。
Speaker A
而正是因为这些限制啊，JEPA更像是一个世界模型的前沿叶原型，方向很可能是对的。
Speaker A
但是距离成熟落地，还依然有一段距离。
Speaker A
到这里，我们把世界模型最核心的几条技术路线。
Speaker A
都以及梳理了一遍了。
Speaker A
有人用视频把世界“画”出来，有人用3D把世界“搭”出来。
Speaker A
有人在虚拟世界里训练行动智能，也有人干脆不画世界，想让AI直接学习世界的结构。
Speaker A
当然，还有一些我们没有展开的路线，比如说Dreamer这一类。
Speaker A
以动力学为核心的世界模型，更加专注于控制与想象。
Speaker A
有的试图从物理规律出发，用可微分模拟器去逼近真实世界。
Speaker A
也有越来越多工作正在模糊世界模型、预测模型与决策模型之间的边界。
Speaker A
这些路线看起来方向不同，但是它们正在指向同一个未来。
Speaker A
那就是让AI不再只是“输出信息”，而是真正地去理解世界、推理世界、在世界里行动。
Speaker A
一起就表示啊，因为目前世界模型在落地层面还在早期的阶段，并没有看到哪一条路线具体的商业应用形式。
Speaker A
所以包括Meta在内的大厂们，实际是在各个路线上都在做布局和研究。
Speaker F
Meta在这个世界模型的路线上，因为它不同的技术路线全部都做了，主要原因是因为用户场景啊，还有它的那个不同的这个垂直场景，它需要的不同嘛。
Speaker F
所以说为游戏服务的，我们就做了这个AI的这个游戏引擎，叫Meta Horizon Studio。
Speaker F
然后为了内容创作来服务的话呢，我们就会做这个纯视频方向的。
Speaker F
然后你说我们是为了这个数字重建，3D重建的话呢，我们就做了高斯泼溅的方式。
Speaker A
不过呢，可以预见的是，当世界模型真正成熟，对产业带来的改变，绝对不会只是让“视频生产效率更高”这么简单。
Speaker A
它将是一次横跨软件、硬件、制造、娱乐等等，众多行业的系统性冲击。
Speaker A
即将被改写的行业。
Speaker A
机器人。
Speaker A
如果说哪个行业会最直接地被世界模型撬动，那就一定是机器人行业了。
Speaker A
过去几十年，机器人的发展受制于硬件、算力和应用场景等多重因素，但更深层也更关键的瓶颈在于，它们还不“懂”世界。
Speaker A
因此难以实现跨环境的迁移和泛化。
Speaker A
今天的绝大多数机器人看起来都很厉害，但它们做的一切，本质上都是“被编程好的动作”。
Speaker A
所以只要环境稍微变化，它们就能够立刻“失能”。
Speaker A
机器人行业过去一直难以扩张的原因就在于，每一项新任务都意味着一次新的工程项目。
Speaker A
而世界模型带来的，是让机器人拥有“世界的内部模型”，它们能看到现在，也能预测未来。
Speaker A
知道物体怎么动，也能够推断自己的动作会产生什么样的后果。
Speaker A
它能先在脑子里模拟，再决定要不要执行。
Speaker A
比如说它可以模拟箱子会不会翻倒，门把的角度能否顺利地转动，路径是否足够安全，抓取是否会失败。
Speaker A
过去要花工程师几十个小时调参的任务，现在机器人在模拟世界里面自主练习就能掌握。
Speaker A
更重要的是，机器人开始具备迁移能力。
Speaker A
它不需要每次换一个物体、换一个场景、换一个任务都重新示教一遍。
Speaker A
它能把虚拟世界里学到的规律，迁移到现实世界，尽管仿真到现实的迁移至今仍是一个开放难题。
Speaker A
世界模型有望大幅降低这道门槛，让机器人面对从未见过的物品时。
Speaker A
仍能做出合理的决策，这对于机器人来说是一次范式级的改变。
Speaker A
无论是家庭服务机器人、仓储机器人、工厂协作机器人、餐饮零售机器人，还是专业级的巡检、建筑、医疗辅助手臂。
Speaker A
世界模型都可能成为它们跨过智能门槛的那把钥匙。
Speaker A
自动驾驶。
Speaker A
大约从5年前开始啊，马斯克就开始讲L5要来了。
Speaker A
但是为什么时到今日，L5级的自动驾驶依然没有全面普及呢？
Speaker A
背后原因之一就在于，系统虽然“看得见世界”，却还难以真正预测世界。
Speaker A
我们现在常说的L2、L3自动驾驶，本质上依赖的仍然是“感知、预测、规划”的分层体系。
Speaker A
识别车、人、车道线、交通灯，再通过规划系统给车辆下指令。
Speaker A
特斯拉更强调用大规模真实道路数据，通过端到端方式不断逼近人类驾驶。
Speaker A
而Waymo则是长期在高度结构化的系统中，追求可验证的安全性。
Speaker A
但是无论是哪种路线，都面临着一个共同的问题。
Speaker A
它们对“现在”的感知已经很强，但却很难稳定地理解“接下来会发生什么”。
Speaker A
再加上极端天气、突发事故、不规范行人等长尾场景，在真实道路中极其稀少，也成为制约自动驾驶规模化的关键瓶颈。
Speaker A
而这，正是世界模型开始真正进入工程体系的地方。
Speaker A
比如说Waymo在最近的技术博客中就提出啊，他们正在将自动驾驶系统的核心。
Speaker A
构建成为一个Foundation Model。
Speaker A
它采用了“分段式端到端”的架构。
Speaker A
内部可以进行端到端训练和反向传播，同时又保留了对世界的结构化表达。
Speaker A
这个模型不只是完成单一任务，而是学习“世界如何运转”。
Speaker A
它被要求输出物体、语义属性和道路结构等中间表征，让系统在出错的时候。
Speaker A
能够定位问题出在世界理解的哪一层。
Speaker A
这些结构化世界信息也支撑起更高质量的仿真系统。
Speaker A
不仅还原场景，还能够在不同假设下预设交通参与者的行为。
Speaker A
并且在内部同时推演大量可能的决策路径，从中筛选出最安全、最稳定的一条。
Speaker A
这不再只是“识别”，也不只是“反应”，而是让自动驾驶系统开始具备一种接近人类驾驶的预判能力。
Speaker A
也正因为如此，世界模型被认为是推动自动驾驶从局部可用，走向可验证、安全的、大规模商业化落地的核心技术之一。
Speaker A
穿戴设备。
Speaker A
如今我们所熟知的可穿戴设备，本质上还是停留在记录层面。
Speaker A
看上去很智能，但实际上却不能理解你周围的环境。
Speaker A
世界模型会让这一切发生质变，它能够让设备真正地读懂你的3D世界。
Speaker A
实时推断空间结构、物体关系和潜在风险，把数字内容自然融合进现实环境。
Speaker A
另一方面，它的预测和规划能力，会让可穿戴设备从工具变成你的“数字伙伴”。
Speaker A
理解你在什么环境，看什么，可能要做什么。
Speaker A
比如说提前提醒路面湿滑。
Speaker A
在厨房识别缺少的食材。
Speaker A
甚至在你开口前就意识到你需要帮助。
Speaker A
从更长远来看，这不只是设备升级，而是一种新的人机关系。
Speaker A
世界模型会让可穿戴设备从“信息终端”变成随身的“世界理解引擎”，眼镜、耳机、手机、手表都可能进化为与你共同生活、共同行动的智能体。
Speaker A
而这，也可能会是下一代计算平台的起点。
Speaker A
内容创作。
Speaker A
如果说机器人、自动驾驶等等具身智能是世界模型在现实世界的落地。
Speaker A
那么内容相关的产业，就是世界模型在“想象世界”里的爆发奇点。
Speaker A
如今我们已经看到视频生成模型所带来的一些震撼效果。
Speaker A
而世界模型的到来，可以让未来的内容创作，只需要给一个世界观、一个任务、一个初始状态。
Speaker A
模型就能自动“长出一个世界”。
Speaker A
比如说在影视行业啊，一个导演不需要去反复地搭景、重拍、做模型。
Speaker A
只要定义“这是一座被雨水淹没的城市”，AI就能够生成整个城市的状态变化。
Speaker A
而在游戏行业，世界模型带来的改变更是颠覆性的。
Speaker A
过去的游戏世界需要一砖一瓦搭建地形、天气、物理引擎、NPC行为、任务链。
Speaker A
我们需要数百人的团队，花费几年时间才能够做出一个开放世界。
Speaker A
但是世界模型意味着游戏世界不需要“制作”，而可以自动生成和进化。
Speaker A
一个设计师只需要规定规则、生态、冲突，AI就能够生长出森林、河流、生物、文化、经济系统。
Speaker A
甚至是NPC的性格、记忆和演化方向。
Speaker E
大家以前玩的游戏都是这种静止的游戏。
Speaker E
所谓静止游戏就是我这个游戏所有规则都是提前被写好的，然后有一个游戏设计师和游戏程序员去实现这些规则。
Speaker E
但是如果说我们能用现在这种生成式AI的技术，放到这种游戏场景当中去，我就可以实现我所有的内容是on the fly生成的。
Speaker E
然后每次玩都不一样。
Speaker E
然后包括像你看像谷歌的Genie 3，你就是按上下左右键，它就可以on the fly去生成你下一秒看到的东西。
Speaker E
我们现在做的事情就是。
Speaker E
我们先用3D的这个model，我们自己再做一个多模态的大模型。
Speaker E
然后这个大模型可以先去生成这个角色，它的appearance。
Speaker E
后面呢，我们其实可以给它加上它的logic，它的性格，它的各种各样的形式的逻辑。
Speaker E
我们通过这条路径，其实也可以实现一个世界模型。
Speaker A
所以对于整个内容行业来说，世界模型带来的不仅仅是制作效率的提升。
Speaker A
而是一场叙事方式、创作方式、内容形式的全面重写。
Speaker A
AI智能体。
Speaker A
世界模型的到来，还会加速AI Agent的进化。
Speaker A
当我们今天再聊AI Agent的时候呢，很多讨论其实都集中在Agent能不能更聪明，规划能力够不够强，工具调用做得够不够好。
Speaker A
但是如果我们退一步去看，会发现一个更底层的问题，一直没有被真正地解决，那就是Agent到底是在什么环境里面学“行动”的？
Speaker A
Meet ChatGPT agent。
Speaker A
从强化学习的视角看，Agent的一切能力都来自于与环境的交互。
Speaker A
执行动作、接收反馈，但是真实世界太昂贵、太缓慢、也太危险。
Speaker A
几乎不可能支撑大规模试错。
Speaker A
而世界模型解决的正是“环境”本身的问题。
Speaker A
它通过学习真实系统的数据，在模型内部构建一个可运行的世界。
Speaker A
当Agent采取行动的时候，世界模型可以直接推演这个动作可能带来的结果。
Speaker A
这样一来，Agent就可以在世界模型中进行大规模训练。
Speaker A
如果这个世界足够接近真实，那么在虚拟环境中学到的能力就可以稳定地迁移到现实系统中。
Speaker A
世界模型并不是让Agent立刻变得更聪明，而是第一次为Agent提供了一个可训练、可试错、接近真实的“内在世界”。
Speaker A
这层世界底座，才是真正决定AI Agent能否走向现实世界的关键。
Speaker A
所以世界模型它改变的，不只是某一个行业、某一个产品、某一种形态。
Speaker A
而是整套人与世界互动的方式，陈羽北在采访当中就谈到说。
Speaker A
如果世界模型真的从根本上走通了，甚至有可能创造出一种新的文明。
Speaker G
如果你能实现World Model，逻辑推演的所有问题都解决了，然后你已经包罗万象，把这个世界所有的规律都已经掌握了。
Speaker G
而且可以泛化，泛化到能产生新的数据，产生新的意识，超越人类的程度，不是简单的外延。
Speaker G
然后能够再比较根本的程度上来泛化了，那么这个模型似乎已经具备了建立一种新的文明的能力。
Speaker A
世界模型的潜在风险。
Speaker A
当然，任何足以改变技术版图的突破，都会带来新的风险。
Speaker A
而世界模型的风险，不再只是“胡说八道”那么简单。
Speaker A
首先，是更隐蔽、也更危险的模型幻觉。
Speaker A
无论哪条路线，世界模型本质上都是在给AI构建一个高度逼真的“梦境”。
Speaker A
让它在其中模拟和推演。
Speaker A
但是虚拟世界永远无法完全覆盖真实世界，始终存在Sim-to-Real Gap。
Speaker A
语言模型的幻觉是编造事实。
Speaker A
视觉模型的幻觉是画面错误。
Speaker A
而世界模型的幻觉，出现在整个“世界结构”里。
Speaker A
比如说误判物体重量、高估动作可行性、低估碰撞后果，甚至构建了错误的因果关系。
Speaker A
这些问题不一定立刻会被察觉，却会直接影响智能体的决策与行动。
Speaker A
进而导致机器人失常、自动驾驶偏离，甚至关键系统被系统性误导。
Speaker A
所以当世界模型出现幻觉、错误，将是“系统级”的。
Speaker A
这也是更难发现、更难对齐的风险。
Speaker A
其次是世界模型带来的权力集中问题。
Speaker A
未来可能只有极少数机构具备构建和运行世界模型的能力，而成熟的世界模型意味着前所未有的预测能力。
Speaker A
对市场、社会行为、群体反应的高精度推演，可能带来新的信息垄断。
Speaker A
也可能会被用于更高效的社会操纵与商业操纵。
Speaker A
而更重要的是，当世界模型越来越真实。
Speaker A
虚拟与现实的边界也会越来越模糊。
Speaker A
“自主智能体”的到来，也加大了AI不受控的风险。
Speaker A
一旦AI真正理解并且模拟世界，深度伪造和虚假场景将进入“超真实”阶段。
Speaker A
AR/VR世界可能与现实几乎无差，甚至更具吸引力。
Speaker A
与此同时，当越来越多真实系统开始依赖这些模型，现实世界本身也可能反过来对“齐”模型的假设。
Speaker A
而当世界模型变成决策底座，内部状态难以审计，推理过程不可见，我们甚至很难判断它究竟“理解”了什么，在朝什么方向演化。
Speaker A
这也意味着它所带来的监管挑战，将远高于今天的大模型。
Speaker A
所以，世界模型潜力巨大。
Speaker A
但是带来的风险，也比我们过去面对的任何AI技术都更加的危险。
Speaker A
它不只是内容层面的风险。
Speaker A
而是会真正地影响到现实世界，当AI不只是看世界、画世界，而是开始在现实中推演、行动、做决定。
Speaker A
我们需要从系统、对齐、伦理、监管所有的层面去重新地讨论这件事。
Speaker A
AI的下一段旅程。
Speaker A
在过去一两年啊，我们看到AI在语言、图像、视频上的极速爆发。
Speaker A
仿佛一夜之间AI已经无所不能了。
Speaker A
但是当你开始思考AI是否真的理解世界，能否真的预测未来，是否能够像人类一样在世界中行动。
Speaker A
你会发现，现在的模型其实依然还停留在“表层智能”的一个阶段。
Speaker A
而世界模型向我们提供了真正能够走向“深层智能”的可能性，它让AI从“看到世界”走向“理解世界”。
Speaker A
从“预测句子”走向“预测未来”。
Speaker A
从“生成画面”走向“在世界里行动”。
Speaker A
这不仅会改变机器人、制造业、自动驾驶、内容产业。
Speaker A
也会改变我们和数字世界的关系，甚至改变我们对智能本身的理解。
Speaker A
当然，世界模型的道路还很漫长。
Speaker A
它面临巨大的技术挑战，也伴随着新的风险。
Speaker A
目前，我们依然不知道哪一条路线会最终的胜出，但是我们知道的是。
Speaker A
当AI能够真正理解世界、模拟世界，在世界里面试错和行动的时候，它距离通用智能，也就是我们一直在寻找的那个终极目标。
Speaker A
又会近了一大步。
Speaker A
而这，也许就是AI时代真正的拐点。
Speaker A
而我们现在正在见证它的开端。
Speaker A
最后，我们还想补充的是，因为世界模型本身还是一个没有被学界和产业完全统一的定义。
Speaker A
所以我们这一期的内容并不是想给世界模型下一个“标准答案”啊。
Speaker A
而是希望呢，从我们的视角为大家梳理出一个理解世界模型的框架。
Speaker A
那不同的团队，不同方向的每一条路线背后，其实都牵涉到大量具体的具体细节、方法选择。
Speaker A
以及呢，仍然在快速演化的新尝试，那么接下来呢，我们也会持续地围绕着这个主题。
Speaker A
做更深入的拆解和系列内容。
Speaker A
也感谢大家收看本期视频。
Speaker A
以上就是这期的全部内容了，你们的点赞、关注和评论是支持我们硅谷101做好深度科技和商业内容的最佳动力。
Speaker A
我是陈茜，那我们就下期视频再见啦，拜。
Topics:世界模型人工智能AGI大语言模型多模态视频生成3D建模智能体强化学习认知科学
