当世界模型成为通往AGI的共识，一个核心问题随之而来：AI究竟该以何种方式在脑海中构建和推演未来？目前，业界并未形成大一统的标准答案，而是分化出多条各具特色的技术路线。这些路线在底层逻辑上的分野，折射出对“智能”本质的不同理解。
生成式视频派
这一流派的核心逻辑是“能够生成逼真视频就意味着理解了物理规律”。代表产品如Google的Genie系列和OpenAI的Sora，它们通过Diffusion Transformer等架构，直接生成视觉上一致、时序连贯的视频序列。
其优势在于直观、易理解，且商业化路径清晰，可直接应用于内容创作与交互仿真。但短板同样明显：它试图在充满不确定性的物理世界中精确预测每一个像素，不仅算力消耗极其恐怖，且往往只学到了世界的“皮相”，缺乏对底层物理规律的真正理解，难以支撑机器人训练等硬核场景。
JEPA认知派
由图灵奖得主Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构（JEPA），是生成式路线的“反叛者”。JEPA的核心思想是：放弃像素级的细节重建，专注于在抽象的表征空间中预测未来状态。
打个比方，人类开车时不需要在脑子里实时渲染路边每片树叶的轨迹，只需抽象出“前方有障碍物，需要减速”的核心信息。JEPA正是模拟这种人类认知方式，将视觉信息压缩为高度概括的数学表征，再进行因果推演。Meta发布的V-JEPA 2便是该路线的代表，它不仅计算效率极高，还能让机器人实现零样本控制。其劣势在于放弃了可视化生成，人类难以直观看到其思考过程，商业化落地尚需时日。
空间智能派
如果说JEPA关注“时间预测”，李飞飞创立的World Labs则盯上了“空间重建”。该流派认为，真正的智能需要对三维世界有显式的理解，包括几何结构、深度关系与物体相对位置。
通过3D高斯溅射（3DGS）或NeRF等技术，World Labs的Marble模型能直接从文本或照片生成可漫游、可编辑的3D环境。这种做法的优势是视觉直观，且与现有游戏引擎工作流无缝对接，工程化落地快。但挑战在于，维持高分辨率3D场景的渲染参数演化复杂度呈指数级爆炸，且同样面临物理规律内化不足的难题。
硬核物理与科学计算派
这一阵营由计算物理学家和传统图形学家组成，他们坚信牛顿、纳维等先贤推导出的物理方程是不可亵渎的。与其让神经网络用海量数据去“瞎猜”物理规律，不如直接把方程当作硬约束写死在系统里。
其核心逻辑是“引擎负责确定性物理，神经网络只负责计算不确定性”。通过将可微分物理引擎作为硬先验嵌入网络，无论神经网络如何发散，底层的重力参数都被死死锁定。这种路线在科学计算和工业仿真中展现出极高的严谨性，但通用性和泛化能力相对受限。
结语
从像素级的生成式预测，到抽象空间的JEPA推演，再到显式的3D空间重建与硬核物理约束，每条路线都在搭建不同功能的“地基”。当前，一个明确的趋势正在凝聚：工业界开始放弃单模型包揽一切的想法，探索将系统拆分为负责底层物理推演的“推理器”与负责视觉渲染的“生成器”的前后端分离架构。
通往更高阶智能的道路，必须向下扎根。当这些流派最终走向融合，AI将真正拥有理解时空、因果和物质连续性的“物理直觉”，在说出答案之前，先在内心的微型剧场里让水泼出、让球落地。
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编辑：Luyee
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