世界模型技术路线及其应用场景深度分析

摘要： 本报告探讨了“世界模型”作为下一代人工智能核心路径的定义、技术流派及应用前景，分析了全球科技巨头和学术泰斗的布局，旨在阐明世界模型如何补足大语言模型在视觉、空间和因果推理方面的短板。

行业主线：

1. 定义与共识：世界模型被视为通往通用人工智能的潜在路线，核心在于通过给定当前状态和动作来预测下一状态，实现从“文本生成”到“多模态交互生成”的跨越。
2. 四大技术流派：形成了以 Sora 为代表的“视频生成派”（像素级还原）、英伟达为代表的“物理 AI 派”（仿真环境生成）、李飞飞为代表的“空间智能派”（3D 空间还原）以及杨立昆为代表的“因果推演派”（抽象逻辑还原）。

关键变化与分歧：

1. 技术侧重不同：各流派分别从现有技术、下游需求、能力痛点和底层范式出发，虽然在定义上存在分歧，但目标一致，即构建能够理解并模拟真实世界的智能系统。
2. 落地节奏分层：商业化产品已在视频生成领域初步落地；交互式视频生成处于 Demo 阶段，有望在游戏、XR 领域突破；物理 AI 则是最核心的预研方向，旨在指导机器人规模化落地。

受益方向与风险：

1. 受益方向：视频生成、互动游戏、设计、XR/AR 以及物理 AI 领域。
2. 核心风险：宏观经济恢复不及预期、产业政策波动、核心技术研发进展缓慢、AI 应用落地速度低于预期以及云厂商资本支出不足。