世界模型：2026年多模态技术的关键突破口
我们相信2026年将是多模态技术爆发之年，其中视频生成将加速走向规模化应用，而世界模型（World Model）有望实现从科研突破迈向工程落地的关键跃迁。
长期以来，世界模型概念较为模糊；近半年来，随着具身智能与真实交互场景中出现初步落地案例，其技术路径逐渐收敛，轮廓日益清晰。
与语言模型相比，世界模型解决的是更底层的时空理解与预测问题——不仅预测“下一个token”，更要预测“下一帧”与“下一个动作”；与视频生成模型相比，世界模型需在交互性、实时性、长时记忆和物理合理性四方面实现更高要求。
行业正据此分化为两条主流技术路线：一是以实时视频生成为核心的“空间路线”，面向文娱、游戏等C端消费场景；二是以显式3D结构建模为核心的“时间路线”，服务于机器人、自动驾驶等AI agent领域。
世界模型是什么？
目前业界对世界模型尚无统一定义。Yann LeCun将其类比为人脑内部表征，可模拟未来行动并预测其对世界的改变；NVIDIA则定义为能理解物理规则与空间特性的神经网络[2]。
本文将其定义为：**能理解时间和空间规律，并基于当前环境与动作，模拟未来世界演化的模型**[2]。
世界模型重要性日益凸显，源于三大趋势：
- 语言作为有损压缩已逼近能力边界，空间智能成为下一代智能的重要来源；
- Autoregressive Transformer与Diffusion模型融合加速，生成模型开始呈现智能层面的scaling law；
- 具身智能发展倒逼高保真虚拟世界需求，现实世界数据采集难以满足指数级扩展要求[2]。
世界模型 vs 视频生成：四大关键进阶方向
世界模型与视频生成高度相关，但需在以下四方面实现质的提升[3]：
1. 长时记忆：构建持续一致的世界演化能力
当前视频生成模型通常仅支持十秒级片段生成；理想的世界模型应具备无固定时长限制的持续生成能力，并保障全局时空一致性——数十秒前生成的物体状态需稳定延续，避免凭空消失或位置突变[3]。
受限于Transformer序列长度，简单延长上下文会导致内存爆炸与推理延迟上升。业界正探索引入NeRF、Gaussian Splatting等显式3D结构作为“外部记忆库”，通过周期性重建与存储实现“生成–重建–再生成”的闭环机制[3]。
长时记忆仍是公认的核心难题：隐式记忆易失真，显式记忆在动态4D场景中又面临表示与维护成本过高的挑战，突破将决定世界模型能否迈向开放世界级持续模拟[3]。
2. 交互性：支持任意时刻的动作注入与响应
世界模型必须支持在任意帧动态接收外部动作信号（如玩家按键、机器人指令），并据此影响后续演化[3]。
DeepMind Genie系列提出“潜在动作空间（Latent Action）”概念，使模型能从纯视频中无监督学习隐含动作因子，让海量无标签互联网视频参与训练[3]。
游戏引擎数据因具备明确动作标签，亦是重要训练来源。无论何种路径，支持动作条件控制的视频生成能力，都是构建可玩世界模型的必要前提[3]。
3. 实时性：满足交互场景的低延迟硬约束
直播可容忍约1秒延迟，游戏需低于0.1秒，VR等沉浸式应用理想延迟应控制在0.01秒内。而扩散模型每帧需数十步去噪，常规优化难以突破30FPS及亚秒级延迟[3]。
当前主流解法包括：DMD（Distribution Matching Distillation）将50步扩散压缩至4步；Self-Forcing、APT2等训练策略让模型在训练阶段即模拟自身推理过程，单卡实现17FPS、亚秒级延迟且保持高画质[3]。
Self-Forcing是一种自回归视频扩散模型训练范式：训练时让模型基于自身生成输出而非真实帧进行下一步预测，从而消除训练–推理分布不匹配问题，显著提升长序列生成质量、稳定性与实时性[3]。
4. 物理合理性：从视觉可信迈向物理可信
娱乐应用只需“视觉上过得去”，但自动驾驶、机器人等高风险场景要求生成结果严格符合物理规律，否则可能误导AI决策[3]。
当前模型虽在常规物理现象（如动力学）上有一定隐式理解，但在极端条件（如超高速碰撞、复杂关节力学）下仍易产生物理幻觉[3]。
主流改进方向包括：后处理物理校正，或直接耦合可微物理引擎。例如NVIDIA Cosmos在扩散生成后，利用PhysX引擎修正帧间运动，确保符合碰撞与重力规律[3]。
两种主流技术路线：空间优先 vs 时间优先
在尚未大规模scale up的当下，学界与业界正沿着不同目标分化探索——实时性与物理准确性难以同步兼顾，由此形成两大主干路径[4]：
- 视频世界模型路线：聚焦实时性、交互性与长时记忆，物理合理性次之，适用于文娱、游戏等to C场景；
- 3D/4D结构化路线：以物理准确性为首要目标，兼顾交互性、持久性与实时性，面向机器人、自动驾驶等for AI agent领域[4]。
路线一：实时视频世界模型
该路线以Minecraft等第一视角游戏数据为主要训练源，核心目标是达成毫秒级响应与用户可干预生成流程[4]。
典型应用场景包括：
- 互动内容创作与新型引擎：替代传统3D建模流程，转向“绘图+行走采集”；引擎核心由3D实时渲染转向视频原生的生成式推理，驱动世界模拟与内容生成；
- 直播与虚拟形象：基于人脸/角色素材，实时驱动虚拟形象表情与动作，输入源为摄像头或动捕设备；
- AR/VR：作为动态背景生成器，实时更新用户所处虚拟环境，视角与交互动作由头显/控制器提供[4]。
商业化节奏上，未来1–3年将以SDK/API形态服务MCN、游戏工作室与独立开发者；3–5年内可能出现video-native engine平台公司，或以爆款新形态内容直达终端用户[4]。
路线二：3D/4D结构化世界模型
该路线普遍采用NeRF或3D Gaussian Splatting等显式3D表征建模场景，再训练模型直接输出3D结构，最后渲染生成图像。斯坦福李飞飞团队的World Labs即属此列——其输出非视频帧序列，而是可自由旋转视角的3D场景表示[4]。
优势在于3D一致性极强：多视角下物体形状与空间位置稳定，几何拓扑关系清晰，对机器人导航、AR数字孪生等任务尤为关键；同时便于叠加质量、碰撞等物理属性，提升真实性与可交互性[4]。
劣势在于数据获取与计算成本高：高质量3D标注数据远少于2D视频；模型参数量大、推理复杂，依赖专用硬件。适用场景多为强几何约束仿真，如室内机器人导航，要求门窗、墙体位置精确可靠[4]。
NVIDIA Cosmos是融合经典物理模拟的代表：内置PhysX物理守护机制，自动过滤穿模、能量守恒违规等不合理现象，定位为开放平台，支持开发者微调适配特定机器人或仿真需求[4]。
市场玩家四象限格局
依据技术路径差异，我们将主要玩家划分为四象限：[5]
- 横轴：左为视频像素生成（Video-based），右为显式3D/物理结构表示（如3D Gaussian Splatting）；
- 纵轴：上为服务人类用户（文娱、游戏、XR），下为服务AI agent（仿真、训练、评估）[5]。
典型分布如下：
- Decart、Odyssey等偏娱乐与游戏的视频生成模型位于左上象限；
- World Labs等强调可漫游空间体验与3D内容生成的公司位于右上象限；
- General Intuition等视频导航类世界模型位于左下象限；
- Cosmos、Tesla世界模型等机器人世界模型位于右下象限[5]。
1. World Labs：3D一致性的标杆
World Labs是当前估值最高的世界模型初创公司之一，立足李飞飞“空间智能（Spatial Intelligence）”理论，主张真正智能必须具备三维空间中的感知、推理、行动与建模能力[5]。
其核心技术聚焦3D一致性与持久性：区别于Sora等模型可能出现的物体“morphing”漂移，World Labs致力于构建具有内部几何结构与物体恒常性的“世界”[5]。
技术架构：LWM与RTFM
核心技术为大型世界模型（Large World Models, LWMs）与实时帧模型（Real-Time Frame Model, RTFM）[5]。
- 端到端学习物理规律：RTFM是自回归Diffusion Transformer，无需人工编写光线追踪代码，通过海量视频数据自主学习光照、阴影、透视等物理现象；
- 隐式3D表征：不构建显式3D模型，而是将2D图像转化为高维神经激活状态（KV Cache），隐式编码场景3D结构；
- 空间记忆：引入“姿态帧（Posed Frames）”概念，每帧携带空间坐标，用户漫游时可检索邻近帧作为上下文[5]。
RTFM模糊了三维重建与生成的传统边界：视点密集时表现为高质量重建（类似NeRF），稀疏时平滑过渡为生成模式，利用先验知识“脑补”未见区域[5]。
产品：Marble
Marble是基于浏览器的交互式3D世界生成平台，支持文本、图像、视频或多视角全景输入，生成可交互、可漫游的三维场景[5]。
不同于仅输出视频流的模型，Marble输出完整3D环境，支持导出为高斯点云、网格或视频格式；用户可通过Chisel工具构建空间结构后再由AI填充细节，实现AI原生编辑[5]。
其生成世界支持自由视角移动，光影反射随视角实时变化，物理真实感强；已开放免费与订阅制，按月生成次数与功能权限分级定价，服务游戏开发、影视创作与VR搭建等场景[5]。
截至目前，World Labs融资总额约2.3亿美元，估值超10亿美元。投资方包括a16z、NEA、Radical Ventures、NVIDIA（NVentures）、AMD Ventures、Adobe Ventures，以及Geoffrey Hinton、Jeff Dean、Eric Schmidt等个人投资者[5]。
2. General Intuition：游戏数据驱动的时空推理
作为游戏短视频平台Medal的衍生公司，General Intuition定位为公益型公司（Public Benefit Corporation），不直接销售世界模型，而是利用海量游戏数据训练具备时空推理能力的agent，服务于NPC、机器人等领域[5]。
其最大优势在于Medal独有的数据生态：年处理约20亿游戏视频片段，覆盖1000万MAU、数万款游戏，包含大量失败、Bug与物理碰撞等边缘场景，为训练AI物理鲁棒性提供关键支撑[5]。
公司认为：视频游戏是训练AGI的最佳合成数据源——天然具备“状态–动作–奖励”闭环，而YouTube等被动视频缺乏动作标签，无法支撑agent训练[5]。
技术架构：像素到动作的端到端学习
模型训练聚焦视觉输入到动作输出的映射：agent仅“看”屏幕像素做决策，不访问游戏底层API，具备强迁移能力——《使命召唤》中习得的避障策略理论上可迁至无人机或机器狗[5]。
其基础模型旨在赋予agent“通用直觉”（General Intuition），即理解物体在时空中的运动规律、预判动作后果，并在未知环境中完成路径规划而无需高精地图[5]。
团队与融资
2024年10月完成1.34亿美元种子轮融资（Khosla Ventures与General Catalyst领投），金额远超常规种子轮，印证资本对其数据价值与技术路线的高度认可[5]。
创始人Pim de Witte同为Medal创始人，确保数据生态无缝接入；团队汇聚DeepMind、Epic Games及DIAMOND、IRIS等世界模型论文作者[5]。
3. Decart：首个可交互“开放世界”AI引擎
Decart是以色列团队创立的AI初创公司，2024年10月获红杉领投2100万美元种子轮，同年12月再获Benchmark领投3200万美元A轮，投后估值超5亿美元[5]。
创始人Dean Leitersdorf年仅26岁，毕业于以色列理工学院；联合创始人Moshe Shalev曾于以军8200部队构建AI情报系统[5]。
公司此前已通过GPU训练推理优化软件实现盈利，为AI引擎研发奠定现金流基础[5]。
其核心产品Oasis是首个可交互“开放世界”AI模型，本质为AI驱动的沙盒游戏引擎：以Minecraft视频为训练数据，采用Transformer+Diffusion混合架构，自回归逐帧生成画面[5]。
Oasis支持键盘/鼠标实时输入，每帧生成间隔约40毫秒（≈25FPS），同步模拟基本物理碰撞与游戏规则，实现纯AI端到端闭环[5]。
为支撑高强度实时生成，Decart与硬件初创公司Etched合作，后者即将推出的“SoHu”AI芯片有望将Oasis提升至4K分辨率并支持10倍用户量[5]。
当前局限在于画面模糊、分辨率低及长期布局一致性不足（如转身回头地形变更），团队正通过滑动窗口与显式内存方案攻关时空一致性[5]。
4. Odyssey：高保真3D资产生成的工业级代表
Odyssey聚焦极致真实感（Photorealism）与可编辑性（Editability），目标是为电影、3A游戏与虚拟制片提供工业级世界模型资产[5]。
其Explorer模型可将单张图像转化为高保真3D场景，且输出为可导出、可编辑的3D资产，非封闭视频流[5]。
高质量数据驱动的3D资产
Odyssey自研重达25磅的专业采集背包，集成6个高分辨率摄像头、2个LiDAR与IMU，可采集13.5K分辨率视觉数据与同步深度信息，构建高质量Ground Truth数据集，形成不可复制的硬件护城河[5]。
3D高斯泼溅（3DGS）技术
核心算法采用3D Gaussian Splatting，以数百万个带颜色、透明度与方向的“高斯球”离散表示场景[5]。
相比NeRF隐式表达，3DGS优势在于渲染速度快、支持实时交互；更重要的是，艺术家可在Unreal Engine或Blender中直接移动、删除或修改单个高斯球，无缝接入好莱坞VFX工作流[5]。
团队与融资
创始人Oliver Cameron与Jeff Hawke均来自Voyage、Cruise、Wayve等自动驾驶公司，将严苛数据采集方法论引入创意产业；董事会成员包括皮克斯联合创始人、图灵奖得主Ed Catmull，体现其冲击电影工业的决心[5]。
2024年12月完成1800万美元A轮融资（EQT Ventures领投，GV与Air Street Capital跟投）[5]。