世界模型成物理AI关键突破

世界模型正成为物理AI突破的关键。黄仁勋在GTC大会上强调，借助Omniverse数字孪生技术训练机器人，能让AI真正理解现实世界的运行规则。特斯拉最新发布的自研神经网络世界模型（World Simulator）正是这一理念的实践——Optimus机器人在100%仿真的3D环境中学习行走与决策，再将经验无缝迁移至真实世界。不同于依赖语言或图像的传统AI，世界模型通过海量数据掌握物理规律，具备因果推理和未来预测能力，目标是让机器适应现实而非停留在理论。

科技巨头纷纷押注这一方向。xAI组建团队专攻机器人与游戏中的世界模型，Meta推出代码世界模型提升AI编程能力，李飞飞创办的World Labs则开发出可实时渲染一致3D环境的RTFM框架。国内进展同样迅猛，宇树开源UnifoLM-WMA-0架构，智元发布Genie Envisioner平台，实现从感知到行动的端到端控制。湖北、北京、成都的人形机器人创新中心也陆续推出GigaBrain-0、WoW等基础模型与执行系统。尽管技术尚处早期，世界模型已被视为破解具身智能“大脑”瓶颈的核心路径，推动自动驾驶、工业仿真等领域加速进化。