每經(jīng)記者｜李宇彤    每經(jīng)編輯｜董興生    

“世界模型”正成為全球人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)演進中新的高頻詞。

3月29日，《每日經(jīng)濟新聞》記者在中關村論壇“AI未來論壇：躍遷·投資·共生”專題論壇上注意到，這場以“AI源生創(chuàng)新與投資風向標”為主題的收官圓桌論壇，成為透視世界模型發(fā)展路徑的窗口。

本場圓桌論壇由金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎擔任主持人，與星連資本管理合伙人張鳴晨、耀途資本創(chuàng)始合伙人白宗義、奧迪中國研發(fā)副總裁Ivo Muth、流形空間創(chuàng)始人兼CEO武偉、清華大學副教授章明星、破殼機器人創(chuàng)始人兼清華大學交叉信息研究院助理教授許華哲展開深度交流。

圖片來源：每經(jīng)記者 李宇彤 攝

此前，李飛飛、楊立昆等學界領軍人物將世界模型定義為“通向AGI（通用人工智能）的真正道路”，但行業(yè)仍面臨諸多現(xiàn)實困境，資本與產(chǎn)業(yè)仍在遠期的技術敘事與當下的落地關切之間尋求平衡。

世界模型的技術終局與落地現(xiàn)實之間，究竟橫亙著多遠的距離？2026年的AI演進，又該錨定怎樣的方向？

世界模型發(fā)展路徑仍存兩個核心分歧

世界模型賽道快速升溫，背后離不開兩筆重磅融資的推動。2026年2月，由華人AI科學家李飛飛創(chuàng)辦的World Labs宣布完成新一輪融資，獲英偉達等機構10億美元投資，用于世界模型相關研發(fā)，其估值也增至50億美元。3月，圖靈獎得主楊立昆創(chuàng)立的通用世界模型公司AMI Labs，完成10.3億美元種子輪融資，投資方包含貝索斯基金等，公司估值達到35億美元。

在圓桌討論中，耀途資本創(chuàng)始合伙人白宗義坦言：“說句玩笑話，現(xiàn)在不講世界模型，融資難度比較大，但是一講世界模型，估值都是幾億美元起?！?/p>

然而，隨著世界模型的熱度攀升，也開始出現(xiàn)一定的概念泛化。

流形空間創(chuàng)始人武偉發(fā)出提醒：“一個要警惕的事情就是現(xiàn)在世界模型的定義一直被擴大和模糊化，會造成以前定義元宇宙時相似的情況。我們比較堅持的是要說清楚自己要做的世界模型是哪一類?！?/p>

他進一步將世界模型分為兩類：第一類是在數(shù)字世界的世界模型，主要用于構建更實時的交互界面；第二類則是用于物理世界，成為可預測的機器人大腦。

他認為，這兩類世界模型的基礎能力并不一致，數(shù)字世界中的模型需要更多迎合創(chuàng)作者的偏好，而非嚴格遵循物理規(guī)律。而用于物理世界的模型，則必須完整復刻真實的物理環(huán)境和機器人操作邏輯。當前，流形空間則是偏向后者。

從學界視角來看，清華大學副教授章明星指出，世界模型的發(fā)展路徑存在兩個核心分歧。其一，關于語言是否足以建模物理世界。其二，關于數(shù)據(jù)來源的選擇，究竟是用游戲等數(shù)字模態(tài)的數(shù)據(jù)進行訓練，還是采用物理空間的遙測或第一人稱視角數(shù)據(jù)。

章明星認為，從橫向比較來看，世界模型仍處于普遍發(fā)展階段，未來物理空間的推理究竟屬于何種模態(tài)、又該如何突破，仍有諸多問題待解。

數(shù)據(jù)與算力成核心破局點

而在技術落地的現(xiàn)實面前，所有的路線選擇，都繞不開數(shù)據(jù)與算力的雙重命題。

“去年AI領域普遍認為Scaling（規(guī)?；┧钄?shù)據(jù)已觸及天花板，大語言模型是否已回歸研究時代，今年算法層面能否迎來突破？”面對朱嘯虎提出的這一問題，章明星回應稱，前年（2024年）下半年業(yè)界對Scaling的信心確實曾有所動搖，但從當前業(yè)界整體態(tài)勢來看，對Scaling的堅信程度反而達到了一個新高度。

他指出，Agent（智能體）能力的主要差距在于數(shù)據(jù)層面，只要補足更多場景下的數(shù)據(jù)與模型，模型自然能演化出更強的操作能力。并且在這樣的場景下，AI如今已不再需要海量數(shù)據(jù)。針對特定場景，關鍵在于覆蓋多樣化的場景與案例，每個場景可能僅需幾個或幾十個小規(guī)模樣本即可。

章明星認為，當前真正的瓶頸反而卡在算力上。無論是提升數(shù)據(jù)效率、在同等數(shù)據(jù)下實現(xiàn)更好效果，還是降低未來模型的推理成本，都成為架構創(chuàng)新的主要驅動力。

星連資本管理合伙人張鳴晨同樣對世界模型的Scaling law（規(guī)模定律）演進保持著明確的樂觀判斷。他認為，世界模型的Scaling law很快就將摸到清晰的發(fā)展軌跡，核心要解決的，就是數(shù)據(jù)墻的突破，以及支撐Scaling law落地的技術體系構建。

世界模型落地大考：2026年自動駕駛與工業(yè)場景將率先迎來雙拐點

盡管技術路線還在繼續(xù)探索中，但世界模型究竟能在哪些場景落地仍是行業(yè)最關心的問題。

在白宗義看來，世界模型的終局，必然是跨本體的通用端到端模型，數(shù)據(jù)也將來自低成本、高覆蓋率的生成式數(shù)據(jù)。但中短期看，仍需在模型、數(shù)據(jù)等諸多方面做出妥協(xié)，商業(yè)化層面只能退而求其次，聚焦特定場景、解決特定問題。與其追求通用能力，不如先把特定場景做透，盡量避免涉及通用模型、機器人本體或復雜任務場景。

白宗義進一步給出判斷，2026年自動駕駛、工業(yè)垂直場景兩大領域將迎來商業(yè)化與資本化的雙拐點。

他認為，從世界模型、通用人工智能的終局視角看，頭部公司憑借較大融資規(guī)模已形成一定技術先發(fā)優(yōu)勢。但其內部也判斷，該賽道相較大語言基礎模型、GPU（圖形處理器）等領域，資金投入門檻顯著更低，目前仍處于技術收斂的摸索階段，優(yōu)秀早期團隊仍有可觀的投資機會與成長價值。

而在汽車這個消費級智能終端場景，奧迪中國研發(fā)副總裁Ivo Muth也對世界模型與空間智能的落地做出了分析。

他表示，空間智能與世界模型的落地布局，聚焦三大領域：一是汽車核心業(yè)務，高級駕駛輔助系統(tǒng)、智能座艙等智能技術與整車智能體系深度融合，是企業(yè)核心戰(zhàn)略方向；二是企業(yè)組織層面，借助AI與世界模型打通信息壁壘，把企業(yè)的知識與能力轉化為核心競爭力；三是用戶服務，通過智能體技術優(yōu)化用戶全觸點交互體驗，這也是技術落地的最終落腳點。

對于AI上車的核心挑戰(zhàn)，Ivo Muth表示：“我們的首要重點是利用這一技術來強化奧迪一貫秉承的核心價值：高端體驗、無與倫比的安全性以及以客戶為中心的創(chuàng)新。在將世界模型應用于車端時，實時性能、成本和數(shù)據(jù)安全都是重大挑戰(zhàn)——但數(shù)據(jù)安全始終是最高優(yōu)先級，也是大規(guī)模部署的根本性前提。”

而在家庭場景，破殼機器人創(chuàng)始人許華哲也給出了落地路徑。他認為，家庭機器人落地的核心，是先明確產(chǎn)品邊界，定義好家庭場景中要做與不做的事，再反向迭代系統(tǒng)，而非盲目采集無明確目標的泛化數(shù)據(jù)。他表示，短期內完全的通用泛化能力無法實現(xiàn)，與其追求全場景覆蓋，不如聚焦核心任務做到極致，再實現(xiàn)場景泛化。