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8 位 AI 创业者谈世界模型：生成一切之后，还差一点常识｜WRC 2026
摘要
会生成未来，不等于理解世界。 作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰 2026世界机器人大会的最后一天，一场题为“世界模型到服务人类的现实距离”的论坛对话，将八位分别来自模型、数据、本体、仿真各赛道的创业者拉到了同一张桌子上。这场对话由刚刚获聘中国电子学会世界模型专委会主任委员的之江实验室主任、阿里云创始人王坚主持。八位对话嘉宾——大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人王晓刚，奥比中光创始人、董事长黄源浩，无界动力创始人、CEO张玉峰，跨维智能创始人、CEO贾奎，智澄AI创始人、CEO胡鲁辉，飞渡科技联合创始人、总经理宋彬，蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军，极佳视界联合创始人、首席科学家朱政，均为该专委会委员。尽管大家都在一个大领域里，但每个人对时代和技术的经历各不相同。王坚请八位嘉宾依次从自身经历出发，畅谈：你们认识的世界模型，到底是什么？一个小时的讨论围绕三个议题层层递进，从“世界模型到底是什么”开始，到“高质量数据会不会成为不可逾越的成本障碍”结束。有人把它称作生成式AI“皇冠上的明珠”，有人自嘲是“卖铲子的人”，有人把底座能力比作“九年义务教育”，还有人追问属于具身智能的“DeepSeek时刻”何时到来。但真正让这场对话显出重量的，是那些在比喻之外逐渐浮出的判断：世界模型不能只停留在“生成得像”，而要跨过模仿学习，去理解物理世界的底层逻辑；数据虽然稀缺，但模型一旦具备真正的理解力，数据依赖或许会急剧下降；落地的路径也并非一步跨进家庭，而是先到工业里练技能，再到商业场景里练泛化，最后才敢叩响家门。更棘手的约束来自工程本身，边缘算力有限，功耗不能无限膨胀，安全机制和熔断设计必须跟上。八个人从不同赛道出发，最终都指向同一个问题：从生成到理解，中间还差什么？而从垂类到通用，或许才是这场漫长赌局的终局。以下为本次论坛对话的精编稿，雷峰网基于现场录音转写稿进行了不改原意的编辑整理：01议题一：世界模型，到底不一样在哪？王坚（主持人，之江实验室主任、阿里云创始人）：最近几年世界模型这个词很热。诸位是不是能够从自身的经历，谈一谈你们所认识的世界模型，跟现在其他讲的模型有什么不一样的地方？当前有哪些非常有意思的技术路线？王晓刚（大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人）：我们从2024年10月发布了“开悟”世界模型1.0。过去几年，我们认为世界模型的应用经历了几个阶段。第一阶段，世界模型主要用来做数据增强——举一反三、反一百，通过世界模型生成各式各样的数据作为训练数据的补充。第二阶段，世界模型可以作为模拟仿真器，模拟动态世界的动态变化，比如端到端自动驾驶，就在世界模型里通过强化学习不断自身演进进化。第三阶段，就是今天大家更加期待的——World Action Model，把世界模型直接部署到机器人终端的大脑，让它实时驱动本体。世界模型相比以前的VLA模型，最大的特点是能够对世界的未来状态进行生成和预测。VLA还属于模仿学习，针对特定任务、特定硬件本体，很难期待它做出智能的涌现。它擅长的是静态场景，比如抓取一瓶水，环境不发生变化时预测运动轨迹。但今天的世界模型假设世界在交互过程中不断演化变化，我们一边执行动作，一边对各种可能性、平行空间里未来可能产生的后果做出推理和演绎。所以世界模型要具备理解、生成、预测一体化：一个模型，能够对复杂任务进行拆解，判断执行效果是