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世界模型如何走向物理世界？看看这些专家怎么说
摘要
当人工智能从屏幕中的对话、创作与编程，走向真实环境中的感知、决策与行动，它需要面对一套更复杂的考验。无论是自动驾驶车辆应对动态路况，还是机器人完成取物、洗衣等日常任务，都要求AI理解空间关系、预测行动后果，并根据环境变化及时调整。正因如此，世界模型被寄予厚望。它有望为AI提供在行动之前，推演未来的能力。从生成逼真的视频，到预测行动后果，再到驱动机器人完成真实任务，世界模型正在连接数字空间与物理世界。但模型能否真正理解环境、在变化中可靠执行，并以可承受的成本实现落地，仍有待进一步探索，这也是行业近段时间讨论的重点。9月10日下午2026 Inclusion·外滩大会上，由香港大学计算与数据科学学院主办、香港大学上海智能计算研究院协办的， “世界模型是AI走向物理世界的新大陆吗”见解论坛正式举行。来自高校与企业的嘉宾围绕世界模型的能力边界、具身智能的技术路径及商业化挑战展开交流。马毅：人工智能时代的产学研融合香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授在开幕致辞中，介绍了港大计算与数据科学领域的学科建设及在上海的教学科研布局。他表示，人工智能的快速发展正在改变人才培养、科学研究与产业转化之间的关系。过去相对分离的教学、科研和成果应用，如今越来越需要在同一创新过程中紧密结合。香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授 马毅指出，香港大学希望发挥国际化教育及学术研究优势，结合上海的产业、人才和创新资源，探索适应人工智能时代的产学研协同模式，并推动AI在医疗、健康、能源、材料等领域的应用。他也鼓励高校教师将前沿研究转化为创业实践，增强高校与产业的联系。谈及世界模型，马毅表示，三维与四维世界的感知和建模一直是计算机视觉研究的重要问题。今天的世界模型已经超出传统三维重建和物体识别的范畴，进一步指向机器人在开放物理环境中的感知、认知、学习与交互。这一变化也为高校研究与产业合作带来了新的空间。王晓刚：物理AI的开悟时刻大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人兼执行董事、香港中文大学电子工程系教授王晓刚，以《物理AI的开悟时刻》为题，分享了世界模型、高质量数据与机器人场景落地相结合的实践。大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人兼执行董事、香港中文大学电子工程系教授王晓刚 王晓刚认为，具身智能要从特定任务走向更广泛的应用，需要同时突破数据与模型两方面的限制。围绕单一任务反复采集真机数据、训练模型的方式，难以经济地覆盖真实世界中不断变化的需求。大晓提出的ACE研发范式，强调通过穿戴式传感设备，在真实生产生活环境中采集人类行为数据，并与真机数据融合，减少新任务和新本体适配对大量专门采集数据的依赖。在模型方面，王晓刚介绍了开悟世界模型“理解、生成、预测”一体化的架构：通过理解判断环境和任务状态，通过生成推演不同动作可能产生的后果，再通过预测支持机器人控制，三种能力共享特征并形成反馈闭环。他以洗衣等长程任务为例指出，机器人不仅需要识别空间关系、分解任务，还要判断每一步是否完成，并据此调整后续动作。数据质量是这一路径的重要基础。王晓刚表示，真实场景中包含多视角、力触觉和交互反馈的数据，有助于模型学习物体属性与物理规律。相比在固定环境中重复执行相同任务，开放环境中的多样化行为及失败案例，对提升模型泛化能力更有价值。他同时介绍了环境式数据采集设备、自动化数据生产平台、ACE-Data-0开源数据及相关评测建设。在产业应用方面，大晓正通过“一脑多形”适配不同机器人本体，并围绕即时零售、酒店洗衣及开放场景自主作业推进落地。王晓刚表示，商业部署既是模型能力的检验，也是持续获得真实数据、推动模型迭