世界模型是什麼？世界模型和大模型有什麼區別？它是怎麼工作的？

爆爆爆！李飛飛的World Labs居然融資2.3億美元！

要知道，這個被稱爲"世界模型"的技術，正在成爲AI界的新風口。

谷歌、英偉達、OpenAI這些巨頭都在瘋狂投入，生怕錯過下一個技術革命的窗口期——它不只是個技術概念，更像是AI通往真正智能的"任督二脈"。

1、什麼是世界模型

世界模型類似於真正的人類大腦，通過學習現實世界中的物理和因果規律，具備“物理直覺”，可在內部模擬環境變化，基於當前環境狀態推演未來狀態，並評估自身行爲的後果。這一概念源於心理學中的“心智模型”。舉個例子：看到烏雲密佈時，人們會自然地預判“快要下雨了”，因爲大腦已經在內部模擬了可能的天氣變化。

2、世界模型VS大模型

大模型(如 GPT、DeepSeek 等)依賴海量數據進行統計學習與模式匹配，其能力本質上基於相關性而非因果性，因而缺乏對物理世界的真實理解，也難以進行可解釋的推理。部分研究者認爲:若希望 AI 具備類人智能，不能僅依賴數據驅動的模式匹配，真正的智能應包含對物理規律的建模能力以及對環境變化的內部模擬機制。

當前關於世界模型的研究主要有兩種觀點:大模型派: 堅信“Scaling Law(規模定律)”，認爲只要模型規模足夠大，各種能力將自然涌現，可成爲世界模型。

世界模型派: 認爲再大的模型本質上也只是更聰明的“鸚鵡”，真正的智能須建立在對物理世界理解和因果關係把握的基礎之上。圖靈獎得主 Yann LeCun 就是這一觀點的堅定支持者。

3、世界模型如何工作?

世界模型讓 AI 擁有“腦內模擬”的能力，能夠在不與真實環境交互的情況下推演未來。通常包含以下模塊:

（1）感知與編碼

通過攝像頭、雷達等傳感器獲取圖像等環境數據，並利用VAE(變分自編碼器)等方法將其壓縮爲潛在向量，以提取關鍵信息並降低計算負擔。

動態推演

在潛在空間中模擬環境隨時間和動作變化的過程，實現: 當前狀態 + 動作 → 未來狀態。該模塊相當於一個“腦內環境模擬器”，可推演多種可能情境。

控制決策

根據推演結果選擇合理行爲，例如加速、轉向或避障。常與強化學習策略結合，以提升決策效果。

比較知名的世界模型架構包括 DeepMind 的 Dreamer 系列、LeCun 提出的 JEPA 等。

4、典型應用場景

世界模型雖仍處於發展初期，但已在以下領域展現潛力:

自動駕駛

如特斯拉的通用世界模型、蔚來世界模型 NWM，通過環境建模與狀態推演，提升自動駕駛中路徑規劃、避障與決策能力。

機器人控制

世界模型可作爲“腦內模擬器”，幫助機器人在複雜環境中預演行動結果，提高決策效率與可靠性。特別是在具身智能中，世界模型常被視爲比語言模型更適合擔任機器人的“決策中樞”。

遊戲與科研仿真

用於推演角色行爲、物體軌跡，以及模擬蛋白質摺疊、粒子運動等複雜過程，提升交互智能與模擬效率。

B學習資源

由於新崗位的生產效率，要優於被取代崗位的生產效率，所以實際上整個社會的生產效率是提升的。

但是具體到個人，只能說是：

“最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢”。

這句話，放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期，都是一樣的道理。

大模型從零基礎到進階的學習路線大綱全覽第一階段： 從大模型系統設計入手，講解大模型的主要方法…

第二階段： 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發揮模型的作用；

第三階段： 大模型平臺應用開發藉助阿里雲PAI平臺構建電商領域虛擬試衣系統；

第四階段： 大模型知識庫應用開發以LangChain框架爲例，構建物流行業諮詢智能問答系統；

第五階段： 大模型微調開發藉助以大健康、新零售、新媒體領域構建適合當前領域大模型；

第六階段： 以SD多模態大模型爲主，搭建了文生圖小程序案例；

第七階段： 以大模型平臺應用與開發爲主，通過星火大模型，文心大模型等成熟大模型構建大模型行業應用。

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