在人工智能领域里，范式转移正静静发生着，即从长时间占据主导地位的“下一个词预测”，转变为更带有物理实体意义的“下一个世界状态预测”。而这样的转变，预告了2026年将会变成一个关键年份，在这一年中，大世界模型会为机器人以及多模态AI奠定下实质性的基础。
范式转移的本质
正从语言转向对物理规律建模进而演变化的核心驱动力是技术，过去十年，基于海量文本的下一个词预测成功催生了大型语言模型，然而大型语言模拟其实质是对符号关系的建模，世界建模的目的是直接学习物理世界的动态变化规律所以其训练对象是数十亿小时的视频数据，目标是对像素级未来变化进行精准建模。
这种转变有着这样的意味，人工智能的学习目标，从抽象符号关联发生了转变，转变成了对具体物理实体交互的模拟。世界模型被视作一种可学习的物理模拟器，还是渲染引擎，它不但能够描述世界，更能够预测在特定干预之下世界的演变轨迹。这为机器理解并作用于真实环境给予了更直接的路径。
视频生成的局限
当下，世界模型备受瞩目的应用领域聚焦于AI视频生成，紧接着是游戏内容创作。这些应用凭借文本指令驱使模型生成连贯、合乎情理的视频帧序列，展现出模型对未来视觉状况的预测能力。然而，这般应用依旧停留在内容创作范畴，并未全面释放世界模型在具身智能以及物理交互里的潜力。
同业领域的专家明确表示，要是过度地将注意力集中于视频生成方面，那么极有可能会把世界模型更为深层次的价值给遮蔽掉。而实际上真正意义上的突破所在之处，应当是模型是不是可以充当机器人的“大脑”，进而去引导其在物质空间当中实施纷繁复杂的任务。视频生成仅仅是用来验证模型预测能力的一个起始点，绝对不是最后的目标句号。
视觉与语言的路线之争
长久以来，视觉—语言模型作为处理多模态信息的主流架构，其典型路径是，先把视觉信号编码，之后注入以语言作为核心的主干网络来处理，这样的设计致使视觉信息从属于语言体系，视觉编码器在训练时常常被迫舍弃对机器人操作格外重要的物理细节。
相对而言，世界模型在构建时，从根本上是以视觉作为核心来开展，基于视觉进行构建。神经科学的研究结果显示，视觉是人类皮层计算里处在主导地位的感官因素，同时亦是连接大脑、运动系统以及物理世界的具有最高带宽的通道。以视觉变为基石打造的模型，有希望能够更为直接地闭合“感知 - 运动回路”，而不必经过语言的转译以及折损。
生物智能的启示
物理智能的发展，自然界给予了有力的佐证，类人猿这类的高等动物，展现出了卓越的物理操作技能，像使用工具以及驾驶简易车辆等，然而其语言理解能力，仅仅等同于早期人工智能模型，这说明，高水平的物理智能能够独立于发达的语言能力而存在。
这些生物所依赖的，是对于物理世界运作规律的稳健心理表征，也就是理解“要是施加某个动作，世界状态将会怎样改变”。这种借助视觉和本体感觉的“心理模拟”能力，恰恰是世界模型试图在机器里复现的核心所在。它指向了一条并非依赖语言作为中介的、更加直接的物理推理路径。
技术挑战与未来方向
尽管看向将来有着广阔的前景，然而世界模型想要成为能够让人信赖的动作生成骨干，依旧要面对多种挑战。首先遭到挑战的是数据以及算力方面的需求，针对数量众多的高保真度视频数据开展物理建模，其计算的规模将会远远超过当前的策略模型训练。其次，技术目标自身也是存在争议的：像素级别的重建究竟是不是最佳的训练目标，又或者是应当转向别的潜在空间去进行学习呢？
动作解码方面的问题，同样是至关重要的。哪怕模型能够极为完美地对世界状态作出预测，然而怎样把它转变为机器人能够去执行的具体动作序列，依旧是需要去设计全新的架构以及算法的。这些问题表明该领域已然再度进入到一个充斥着挑战的基础研究阶段，要突破诸多第一性原理。
商业布局与产业展望
于产业范畴之中，技术路线的竞争已然有所延伸，谷歌、英伟达这般的科技巨头，正在虚拟环境领域、视频生成领域以及实体机器人领域，同步展开世界模型研发的布局，比如说，谷歌DeepMind的团队，正在探究把同一模型基座，同时应用于视频生成以及机器人操控方面的可能性。
与此同时，商业化进程加快了速度。Advanced Machine Intelligence实验室，是由知名学者创立的，它正专注于世界模型的前沿研究，还吸引了大量风险投资，市场估值传闻已达到数十亿美元量级。这反映出资本市场认可该技术路径的长期价值。
已然开启的世界模型的时代，有望从根本上改变AI与物理世界交互的方式，您觉得这项技术最先会在诸如家庭服务机器人、工业自动化、自动驾驶等应用领域中的哪一个带来颠覆性变革呢？欢迎在评论区分享您的见解。倘若本文对您有启发，请点赞并分享给更多朋友。
