📰 研报摘要
查看全文 ➔本报告深入解析了世界模型作为构建智能体感知、记忆与决策闭环推演系统的核心地位。世界模型通过隐式世界建模、潜在动态建模与视频生成式建模三种架构，提升了智能驾驶、人形机器人及视频生成领域的决策效率与安全性。在智能驾驶领域，世界模型正推动从模块化向一段式端到端演进，解决长尾场景泛化与未来演变推演的瓶颈；在具身智能领域，其提供了物理常识与仿真迁移的数字底座，助力人形机器人迈向量产。报告同时指出，世界模型在产业化过程中面临高质量物理交互数据短缺、长尾场景泛化能力受限、算力成本高企及端侧实时响应与精度矛盾等现实挑战。