李飞飞、杨立昆纷纷入局，世界模型成AI”下一个必争之地”

会懂网AI资讯获悉，上周，宇树科技创始人王兴兴在2026世界机器人大会上表示，目前具身智能最大的瓶颈是泛化能力不够。为此，公司正着力推进物理AI机器人模型研发，加速补齐具身”大脑”短板。

事实上，以世界模型为核心的物理AI，已被业界视为AI”下一个必争之地”。从”AI教母”李飞飞到图灵奖得主杨立昆，从谷歌到英伟达，大咖、巨头纷纷入局。然而，究竟该如何构建世界模型？通向AGI的所有瓶颈都能靠世界模型解决吗？答案远非想象中那么简单。

一只玻璃杯从桌上跌落，会发生什么？如果你问ChatGPT，它会给出详细解释：重力如何让杯子沿抛物线轨迹下落，撞击产生的应力若超过材料承受极限，杯子就可能碎裂。但一个3岁的孩子只会说：”杯子摔碎啦，水洒得到处都是！”

这种差异值得深思。如今驱动聊天机器人的大语言模型，本质上只是海量文本训练出来的”下一个词预测器”。没有哪个大语言模型真的碰落过桌上的杯子，或是向墙上扔过意大利面。这些缺失的现实经验，可能从根本上限制了AI的能力。

因此，一些研究者认为，要将AI提升到新高度，关键不在于更大规模的语言模型，而是世界模型——一种通过观察来学习，从而能够模拟现实世界中行动后果的系统。它在自主机器人上的应用前景吸引了产业界和商界的大量关注，还提供了一条通往AGI的可能路径。

不过，”世界模型”这个词被滥用成了一个万能筐。美国圣菲研究所的梅兰妮·米切尔说：”只要AI系统做不好什么，大家就说’噢，那得靠世界模型来解决’。”但这些系统到底该建模什么尚不清楚，对物理世界的内部表征是否足以支撑真正的通用智能，更是一个悬而未决的问题。3岁的孩子虽然说不清道理，但凭直觉就知道杯子跌落后会怎样。这种智能，机器还远未企及。