作者丨张岂萍
编辑丨幸丽娟
Awomo-0.5 是一款仅 40 亿参数的“概念世界模型”，在物理推理、机器人操作等 6 项国际评测中登顶。依托自主智能实验室 AutoLab 的三年研究积累，西湖大学旨在通过校级研究中心整合跨学科力量，攻坚通用物理智能。
40亿参数“概念世界模型”，瞄准通用物理智能
西湖大学团队发布的 Awomo-0.5 定位为通用物理世界模型，旨在让 AI 学习可跨场景复用的物理规律，理解物体关系并预测真实世界变化。
该模型采用“概念世界模型”（Concept World Model）技术路线。不同于主流通过生成未来视频模拟环境变化的做法，西湖大学团队选择在模型内部建立物理概念的表示。这与 Yann LeCun 推动的 JEPA 同属隐空间路线，但更进了一步：将潜空间内容定义为可组合的物理概念，使每个概念同时对应语言描述和物理现象。
具体而言，物体属性、空间关系、材质等信息被转化为隐空间中可复用的物理概念，用于推演后续状态。例如，模型不仅预测杯子滑向桌边的下一帧画面，更判断其是否掉落及受力变化。
施一公指出，世界模型赋予 AI “格物致知”的智慧，核心目标是实现物理知识的跨任务、跨领域复用，即泛化能力。
评测数据显示了 Awomo-0.5 在泛化方面的表现：
- RoboTwin-c2r：在环境布局打乱的 50 项双臂操作任务中，成功率达 80.6%，验证了其应对新环境的能力。
- MolmoSpaces：在 AI2 推出的零样本操作基准测试中，面对未见过的场景和物体，取得 73.4% 的成绩，体现了较强的迁移能力。
尽管目前成果主要集中在机器人仿真领域，但团队选择通用路线主要基于三点考量：
- 解决单场景迁移难题：避免自动驾驶、机器人等场景重复训练高昂成本，通过沉淀底层物理规律实现知识迁移。
- 高校定位差异：高校侧重长周期基础技术研究，如蛋白质结合等复杂空间结构推演，为企业难以短期转化的通用能力提供支撑。
- 抢占全球竞争高地：通用物理世界模型是待突破的重要方向，需集中力量扎实攻关。
为支撑研发，团队已清洗超 50 万小时具身物理数据，构建近干卡规模的跨地域算力平台。
高校入局世界模型，意义何在？
当前，产业界多聚焦具体场景交付，对长周期基础问题投入有限。北京、江苏、浙江等地政府已将世界模型列为重点支持技术，并通过实验室建设、专项资金和产业联盟推动发展。
在此背景下，研究型大学成立专门中心具有独特意义：
首先，弥补基础研究短板。世界模型的架构、物理规律学习和泛化能力需要长期投入，非单一创业公司能快速攻克。
其次，发挥创新体制优势。西湖大学作为“小而精”的新型研究型大学，自 2023 年起便支持团队探索世界模型，即便当时并非行业热点。这种前瞻性支持为技术积累提供了土壤。
最后，整合跨学科资源。成立校级研究中心有助于打破实验室局限，吸纳校外科研与产业资源，建立长期合作机制。
西湖世界模型中心背后的团队
西湖世界模型研究中心主任由西湖大学工学院助理教授于开丞担任。他拥有英特尔、阿里达摩院等工作经历，2023 年加入西湖大学后组建 AutoLab 实验室，并于 2026 年初创办西湖数智（Awomo），形成“校内基础研究+校外工程研发”的模式。
鉴于通用世界模型涉及多学科交叉，中心升级为校级交叉科研平台：金耀初担任首席科学家，提供演化计算与通用人工智能学术支撑；林涛负责模型加速优化。中心还设有产业转化副主任，推动科研成果对接企业需求。
运行机制上，由西湖大学与西湖数智共同投入，学校提供人才与设施，企业提供数据与算力，共同推进基础模型研发与应用验证。
在全球竞争中争得一席之地
于开丞明确表示，团队目标是与国际顶尖团队竞争。Awomo-0.5 仅是起点，其背后是 50 万小时数据管线和近千卡算力构成的工程底座。
西湖大学的科研体制有望成为独特支点：通过将不同学科的真实问题引入研发，检验物理知识的复用性。若能将跨学科研究转化为模型持续 Scaling 的动力，拓展至生物、材料等领域，西湖大学团队有望在全球通用世界模型竞争中占据重要位置。