世界模型加速具身智能突破

世界模型正成为物理AI发展的关键突破口。黄仁勋在GTC大会和CES 2025上多次强调，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物理规律。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%虚拟环境中学习行走与操作，并将策略直接迁移至真实场景。这类模型不同于传统AI，它通过海量数据掌握物体运动、碰撞、重力等物理逻辑，实现因果推理与未来预测，目标是让机器从“会说话”转向“会思考”的实体。

科技巨头纷纷加码布局。xAI引入英伟达人才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融资2.3亿美元，开发出可实时渲染稳定3D环境的RTFM框架。国内方面，宇树开源UnifoLM-WMA-0架构，智元发布Genie Envisioner平台，湖北、北京、成都等地创新中心也陆续推出GigaBrain-0、WoW等模型与R-WMES任务系统。行业共识逐渐形成：世界模型能生成高保真合成数据，破解具身智能因真实交互数据不足导致的瓶颈。目前超八成自动驾驶算法已采用该技术辅助训练。尽管仍处早期，其作为“具身大脑”的潜力已被广泛认可，仿真、感知与数字孪生相关企业有望率先受益。