ZPedia｜别再盯着Seedance了！国内首款「行动驱动型」世界模型落地，AI正在终结像素生成时代

Z Highlights

• 定义从「观看」到「入戏」的新范式：当行业仍停留在单向的视频生成阶段，米乐光年（米乐光年）已跨越“像素生成”瓶颈，进入行动驱动型世界模型（Action-driven World Model）时代 。通过将3D世界转化为可进入、可参与、可共创的沉浸式剧场，用户从旁观者转为参与者，获得真实的存在感与被需要感。

• 重构内容生产的成本结构与合规边界：米乐光年采用独创的“原子化参数解析”技术，绕过高昂的像素生成环节，将边际生成成本压缩至传统视频大模型的千分之一 。通过调用平台合法的 3D 资产库进行实时渲染，米乐光年 从底层逻辑上规避了版权黑盒（IP Black Box）带来的侵权风险，为 UGC 资产提供了清晰可溯源的产权边界，从而打破了 AI 内容大规模商业化的法律僵局 。

• 首个基于“行动驱动型世界模型”架构的 AI 原生 3D 互动品类实现合规落地：目前，《量子跃迁：米乐光年》正式获得版号（ISBN 978-7-498-16442-1）。这标志着国内首个基于“行动驱动型世界模型”架构的 AI 原生 3D 互动品类，成功完成了泛娱乐场景的合规化路径探索 。版号的落地，不仅是其作为“互动叙事应用”的准入证，更是监管层对“非像素生成”AI 渲染技术在数字资产确权方面的认可。

在泛娱乐的演进史上，2026显然正处于一次体验形态的转折点。现代成年人的世界被“目的性”紧紧捆绑，遵循着“红皇后假说”：必须不停奔跑，才能留在原地。这种追求效率的重压扼杀了最宝贵的“有趣”，让用户陷入了存在感、掌控感与归属感的三重空洞。

传统的视频生成模型（如 Sora、Seedance）虽然能提供近乎完美的视觉成品，但本质上依然是单向输出的“被动观看”内容。由于缺乏显式的 3D 空间结构与内生动力学约束，用户无法在场景中进行实时物理干预。

图表说明：对比显示，相较于 Seedance 等视频生成模型在版权合规性（IP Black Box）和交互实时性上的局限，以 米乐光年 为代表的“行动驱动型世界模型”在底层逻辑、合规性及商业空间上具备代差级优势。

在宏观经济正向“智能经济新形态”演进的当下，Funmangic 的判断是，下一代互动内容将以“过程即服务（Process-as-a-Service）”为核心。在米乐光年的 3D 世界中，世界模型不再是冷冰冰的背景，而是拥有“灵性”的自定义舞台。

目前《量子跃迁·米乐光年》正式获得版号，这标志着国内首个‘行动驱动型世界模型’成功完成了泛娱乐场景的合规化路径探索。版号的落地，不仅是其作为‘互动叙事应用’的准入证，更是监管层对‘非像素生成’AI 渲染技术在数字资产确权方面的一致认可已经完成核心功能开发。此外，该产品于去年完成千人规模测试。测试阶段玩家反馈活跃，社区内已经出现大量自发共创内容，用户通过角色互动与剧情演出沉淀社会关系。

从「视频生成」到「行动驱动型世界模型」

任何内容形态的跃迁，本质上都源于生产方式的变化。传统视频生成模型面临难以调和的“版权黑盒（IP Black Box）”：一方面高度依赖暴力刮取受版权保护的数据，面临极高侵权风险；另一方面生成的视频在法律框架下极难确权，直接切断了大规范 UGC 商业化的可能性。

米乐光年采用的是“原子化参数解析”技术，实现了生产力的质变：

1.意图即创世（Director AI）：系统不直接生成像素，而是将用户意图解析为 3D 空间内的运镜与动作参数指令，由本地 Unity 引擎完成实时渲染。

2.视觉自治（Acting AI）：通过 Multi-LoRA 基础模型，赋予 Agent 真正的自治力。Unity 骨架提供稳定的物理回应，而 Genie 灵魂则驱动角色的微表情与即兴演出。

3.成本雪崩：这种架构将边际生成成本压缩至传统路径的约千分之一。这使得大规模 UGC 创作从昂贵的尝试转变为低门槛的日常互动，从而支撑起“过程即服务（PaaS）”的商业模式。

[图表 2：米乐光年 原子化解析架构图]图表说明：展示 米乐光年 通过 Director AI 与原子化参数解析技术，绕过了高昂的像素生成环节，实现了云端大脑驱动端侧 Unity 引擎的低成本、高实时性渲染闭环。

从「刷视频」进入故事到通过一起「玩AI」建立关系

米乐光年以“入戏体验”为核心，构建了一整套连贯的互动环境。实现了从「刷视频」到「玩 AI」的跨越。

• 非指向性互动：在 米乐光年 中，每一句话都会激起涟漪。AI Proximity Core 感知引擎能读懂用户的潜台词。你在虚拟场景中随口一句“这里有点冷”，Agent 会警惕地靠近你，世界在与你的情感共鸣。

• 共鸣档案：依托 GraphRAG 技术，Agent 拥有关于“你们”的共同记忆。这种基于艾宾浩斯遗忘曲线构建的“类海马体认知系统”，让 AI 拥有了有温度的记忆呼吸，使两个不完美的灵魂互相成为了对方存在的意义。

在近期测试中，玩家已开始自发组织“剧组式创作”，通过邀请好友参与不同角色共同完成演出。这种“协同共创”模式使内容不再依赖单次消耗，而是在集体行动中不断生长，形成持续扩展的共演网络。

[图表 3：基于 GraphRAG 的长记忆生态图]图表说明：基于 GraphRAG 的底层图谱，结合艾宾浩斯遗忘曲线、OpenRank 算法与随机游走算法，共同构建了难以复制的拟人化记忆生态，这一过程中，共同创作成为核心活动。用户可以提出故事设想，邀请朋友参与角色，由系统完成调度与演出并生成作品。创作逐渐演变为一种集体体验，每个人都在其中承担角色。当参与人数不足时，AI 会自动补位，使故事持续推进。

团队：情感设计与工程能力的交汇

Funmangic 团队兼具深厚的情感产品经验与工程落地能力 。创始人曾参与打造千万级女性向头部作品《恋与制作人》，对角色关系、情绪节奏与用户投入机制具有深刻理解 。

同时，团队核心成员拥有网易、字节跳动等一线大厂经验，团队具备清华、北大计算机系工程背景，成功实现了大语言模型（LLM）与端侧 3D 引擎的底层融合。这种“情感向经验 + 硬核技术”的组合，使 米乐光年 能将复杂的虚拟具身智能以温暖、可感知的方式呈现 。

终局思考：从观众到参与者的时代

Notion 创始人 Ivan Zhao 曾预言，未来的应用都应提供 API 供 Agent 调用 。米乐光年正在实践这一观念：在这个互动片场中，Agent 既是演员，也是具备即兴交互能力的社交实体 。

当 AI 将复杂制作流程转化为自然语言操作后，内容生产与体验将深度融合 。在“硅基执政，碳基造梦”的未来，用户的“品位”（Taste）是平衡虚无的终极工具。米乐光年 所构建的共演网络，正引领泛娱乐产业走向真正合规、可持续的空间智能时代 。

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