每經(jīng)記者｜李宇彤    每經(jīng)編輯｜董興生    

“世界模型”正成為全球人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)演進(jìn)中新的高頻詞。

3月29日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在中關(guān)村論壇“AI未來論壇：躍遷·投資·共生”專題論壇上注意到，這場(chǎng)以“AI源生創(chuàng)新與投資風(fēng)向標(biāo)”為主題的收官圓桌論壇，成為透視世界模型發(fā)展路徑的窗口。

本場(chǎng)圓桌論壇由金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎擔(dān)任主持人，與星連資本管理合伙人張鳴晨、耀途資本創(chuàng)始合伙人白宗義、奧迪中國(guó)研發(fā)副總裁Ivo Muth、流形空間創(chuàng)始人兼CEO武偉、清華大學(xué)副教授章明星、破殼機(jī)器人創(chuàng)始人兼清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授許華哲展開深度交流。

圖片來源：每經(jīng)記者 李宇彤 攝

此前，李飛飛、楊立昆等學(xué)界領(lǐng)軍人物將世界模型定義為“通向AGI（通用人工智能）的真正道路”，但行業(yè)仍面臨諸多現(xiàn)實(shí)困境，資本與產(chǎn)業(yè)仍在遠(yuǎn)期的技術(shù)敘事與當(dāng)下的落地關(guān)切之間尋求平衡。

世界模型的技術(shù)終局與落地現(xiàn)實(shí)之間，究竟橫亙著多遠(yuǎn)的距離？2026年的AI演進(jìn)，又該錨定怎樣的方向？

世界模型發(fā)展路徑仍存兩個(gè)核心分歧

世界模型賽道快速升溫，背后離不開兩筆重磅融資的推動(dòng)。2026年2月，由華人AI科學(xué)家李飛飛創(chuàng)辦的World Labs宣布完成新一輪融資，獲英偉達(dá)等機(jī)構(gòu)10億美元投資，用于世界模型相關(guān)研發(fā)，其估值也增至50億美元。3月，圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆創(chuàng)立的通用世界模型公司AMI Labs，完成10.3億美元種子輪融資，投資方包含貝索斯基金等，公司估值達(dá)到35億美元。

在圓桌討論中，耀途資本創(chuàng)始合伙人白宗義坦言：“說句玩笑話，現(xiàn)在不講世界模型，融資難度比較大，但是一講世界模型，估值都是幾億美元起。”

然而，隨著世界模型的熱度攀升，也開始出現(xiàn)一定的概念泛化。

流形空間創(chuàng)始人武偉發(fā)出提醒：“一個(gè)要警惕的事情就是現(xiàn)在世界模型的定義一直被擴(kuò)大和模糊化，會(huì)造成以前定義元宇宙時(shí)相似的情況。我們比較堅(jiān)持的是要說清楚自己要做的世界模型是哪一類?！?/p>

他進(jìn)一步將世界模型分為兩類：第一類是在數(shù)字世界的世界模型，主要用于構(gòu)建更實(shí)時(shí)的交互界面；第二類則是用于物理世界，成為可預(yù)測(cè)的機(jī)器人大腦。

他認(rèn)為，這兩類世界模型的基礎(chǔ)能力并不一致，數(shù)字世界中的模型需要更多迎合創(chuàng)作者的偏好，而非嚴(yán)格遵循物理規(guī)律。而用于物理世界的模型，則必須完整復(fù)刻真實(shí)的物理環(huán)境和機(jī)器人操作邏輯。當(dāng)前，流形空間則是偏向后者。

從學(xué)界視角來看，清華大學(xué)副教授章明星指出，世界模型的發(fā)展路徑存在兩個(gè)核心分歧。其一，關(guān)于語言是否足以建模物理世界。其二，關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，究竟是用游戲等數(shù)字模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，還是采用物理空間的遙測(cè)或第一人稱視角數(shù)據(jù)。

章明星認(rèn)為，從橫向比較來看，世界模型仍處于普遍發(fā)展階段，未來物理空間的推理究竟屬于何種模態(tài)、又該如何突破，仍有諸多問題待解。

數(shù)據(jù)與算力成核心破局點(diǎn)

而在技術(shù)落地的現(xiàn)實(shí)面前，所有的路線選擇，都繞不開數(shù)據(jù)與算力的雙重命題。

“去年AI領(lǐng)域普遍認(rèn)為Scaling（規(guī)?；┧钄?shù)據(jù)已觸及天花板，大語言模型是否已回歸研究時(shí)代，今年算法層面能否迎來突破？”面對(duì)朱嘯虎提出的這一問題，章明星回應(yīng)稱，前年（2024年）下半年業(yè)界對(duì)Scaling的信心確實(shí)曾有所動(dòng)搖，但從當(dāng)前業(yè)界整體態(tài)勢(shì)來看，對(duì)Scaling的堅(jiān)信程度反而達(dá)到了一個(gè)新高度。

他指出，Agent（智能體）能力的主要差距在于數(shù)據(jù)層面，只要補(bǔ)足更多場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)與模型，模型自然能演化出更強(qiáng)的操作能力。并且在這樣的場(chǎng)景下，AI如今已不再需要海量數(shù)據(jù)。針對(duì)特定場(chǎng)景，關(guān)鍵在于覆蓋多樣化的場(chǎng)景與案例，每個(gè)場(chǎng)景可能僅需幾個(gè)或幾十個(gè)小規(guī)模樣本即可。

章明星認(rèn)為，當(dāng)前真正的瓶頸反而卡在算力上。無論是提升數(shù)據(jù)效率、在同等數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)更好效果，還是降低未來模型的推理成本，都成為架構(gòu)創(chuàng)新的主要驅(qū)動(dòng)力。

星連資本管理合伙人張鳴晨同樣對(duì)世界模型的Scaling law（規(guī)模定律）演進(jìn)保持著明確的樂觀判斷。他認(rèn)為，世界模型的Scaling law很快就將摸到清晰的發(fā)展軌跡，核心要解決的，就是數(shù)據(jù)墻的突破，以及支撐Scaling law落地的技術(shù)體系構(gòu)建。

世界模型落地大考：2026年自動(dòng)駕駛與工業(yè)場(chǎng)景將率先迎來雙拐點(diǎn)

盡管技術(shù)路線還在繼續(xù)探索中，但世界模型究竟能在哪些場(chǎng)景落地仍是行業(yè)最關(guān)心的問題。

在白宗義看來，世界模型的終局，必然是跨本體的通用端到端模型，數(shù)據(jù)也將來自低成本、高覆蓋率的生成式數(shù)據(jù)。但中短期看，仍需在模型、數(shù)據(jù)等諸多方面做出妥協(xié)，商業(yè)化層面只能退而求其次，聚焦特定場(chǎng)景、解決特定問題。與其追求通用能力，不如先把特定場(chǎng)景做透，盡量避免涉及通用模型、機(jī)器人本體或復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景。

白宗義進(jìn)一步給出判斷，2026年自動(dòng)駕駛、工業(yè)垂直場(chǎng)景兩大領(lǐng)域?qū)⒂瓉砩虡I(yè)化與資本化的雙拐點(diǎn)。

他認(rèn)為，從世界模型、通用人工智能的終局視角看，頭部公司憑借較大融資規(guī)模已形成一定技術(shù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。但其內(nèi)部也判斷，該賽道相較大語言基礎(chǔ)模型、GPU（圖形處理器）等領(lǐng)域，資金投入門檻顯著更低，目前仍處于技術(shù)收斂的摸索階段，優(yōu)秀早期團(tuán)隊(duì)仍有可觀的投資機(jī)會(huì)與成長(zhǎng)價(jià)值。

而在汽車這個(gè)消費(fèi)級(jí)智能終端場(chǎng)景，奧迪中國(guó)研發(fā)副總裁Ivo Muth也對(duì)世界模型與空間智能的落地做出了分析。

他表示，空間智能與世界模型的落地布局，聚焦三大領(lǐng)域：一是汽車核心業(yè)務(wù)，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)、智能座艙等智能技術(shù)與整車智能體系深度融合，是企業(yè)核心戰(zhàn)略方向；二是企業(yè)組織層面，借助AI與世界模型打通信息壁壘，把企業(yè)的知識(shí)與能力轉(zhuǎn)化為核心競(jìng)爭(zhēng)力；三是用戶服務(wù)，通過智能體技術(shù)優(yōu)化用戶全觸點(diǎn)交互體驗(yàn)，這也是技術(shù)落地的最終落腳點(diǎn)。

對(duì)于AI上車的核心挑戰(zhàn)，Ivo Muth表示：“我們的首要重點(diǎn)是利用這一技術(shù)來強(qiáng)化奧迪一貫秉承的核心價(jià)值：高端體驗(yàn)、無與倫比的安全性以及以客戶為中心的創(chuàng)新。在將世界模型應(yīng)用于車端時(shí)，實(shí)時(shí)性能、成本和數(shù)據(jù)安全都是重大挑戰(zhàn)——但數(shù)據(jù)安全始終是最高優(yōu)先級(jí)，也是大規(guī)模部署的根本性前提?！?/p>

而在家庭場(chǎng)景，破殼機(jī)器人創(chuàng)始人許華哲也給出了落地路徑。他認(rèn)為，家庭機(jī)器人落地的核心，是先明確產(chǎn)品邊界，定義好家庭場(chǎng)景中要做與不做的事，再反向迭代系統(tǒng)，而非盲目采集無明確目標(biāo)的泛化數(shù)據(jù)。他表示，短期內(nèi)完全的通用泛化能力無法實(shí)現(xiàn)，與其追求全場(chǎng)景覆蓋，不如聚焦核心任務(wù)做到極致，再實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景泛化。