北京
来源：环球网
【环球网科技报道 记者 秦耳】对于今年AI在大众心中的印象时刻，除了年初在腾讯大楼下安装OpenClaw（俗称：龙虾）智能体的长队，剩下的就是因“存储”价格飞涨带动下相关领域股价的节节高升。然而对于业界，今年的感触更多地是“五味杂陈”。就在这个六月初，全球顶尖的AI公司Anthropic突然发布《When AI builds itself》，提示业界其正在小范围测试的Anthropic Mythos大模型已经摸到了“AI能自己造自己”的门槛，下一代更高效的模型，或将不再依赖人类科学家来实现。
值得一提的是，在这篇文章的结尾，Anthropic虽然提示世界应该有能力让前沿AI开发慢下来或者暂停。但是，其“又当又立”地讲到如果别人不停，它也不会停下开发，把自己摆在道德高地。
AI成为了近期极其火热的关注领域，而如何让AI走进真实物理世界，成为了全球更为关注的重点，世界模型由此成为全行业聚焦的核心赛道。智源研究院院长王仲远在2026北京智源大会的采访中谈到，世界模型尚处在发展初期，行业在定义、数据、算法、评测、落地等多个维度仍面临重重挑战，同时也迎来了前所未有的发展机遇。
在他看来，当下基于Transformer模型下的大语言模型，虽已掌握基础语言、数学知识，视频生成技术也日趋成熟，但各类模型都存在明显短板：仅能处理数字化信息，无法深度适配真实物理世界规则，难以精准感知、理解现实环境。
他讲到，世界模型的核心本质，是实现对物理世界下一状态的预测，而当前模型在因果推理、复杂动态系统预判两大核心能力上存在显著瓶颈，对物理场景的推演结果远达不到实用标准。也正因如此，世界模型被公认为是驱动具身智能实现跨越式发展的底层基座，其技术成熟度，直接决定了人工智能能否真正融入现实生活、实现安全可控的落地应用。为集中攻克行业痛点，智源专门组建了行为世界模型创新中心，锚定物理世界理解、状态预测等核心目标展开专项技术攻坚，力求打通从基础研究到技术突破的全链条。
世界模型立足于真实物理规则开展研发，以可解释、可预判的物理推演为核心能力，能够在很大程度上加速推动人工智能从数字世界走向物理世界。
不过，王仲远也讲到数据短缺是横亘在所有世界模型技术路线面前的共性难题，其中真实物理世界相关数据的缺口最为突出。当前行业内存在视频生成、空间建模等多条研发路径，各方切入角度不同，初期对算力、数据的需求也有所区别，但最终都会指向同一目标：贴合真实物理规律、完成精准的物理状态预测。不少依托视频数据训练的模型，还需要剔除科幻、虚幻类无效内容，回归现实逻辑。长远而言，随着 AI 硬件普及，海量物理世界数据不断积累，才有可能催生具备跨时代能力的成熟世界模型。
评测体系的缺失，同样制约着世界模型行业的规范化发展。如今不少国产世界模型频频刷新各类榜单，但现有评测大多聚焦视频生成能力，无法衡量模型作为基座的综合核心实力，也难以反映其适配物理世界的真实水平。针对这一现状，智源自研的悟界・Physis v0.1 在训练过程中着重融入物理规律、科学数据与实景视频，强化模型对现实世界的理解。同时机构计划在下半年推出全新评测框架，将物理状态预测作为核心考核方向，呼吁全行业共建统一、严谨的评测标准，引导行业摆脱单一榜单竞争，回归技术本质。
在产业布局上，智源坚持差异化定位，主攻企业与高校少有涉猎的前沿科研领域，依托大语言、多模态等大模型技术积累布局世界模型。同时机构秉持包容试错的科研氛围，鼓励技术成果向产业转化，孵化出一批深耕具身智能、世界模型领域的科创团队，为技术落地搭建多元路径。
“我们不与高校争名，不与企业争利，不以发论文为目标，也不以孵化公司为目标。”王仲远表明，智源秉持 “不与高校争名、不与企业争利” 的理念，而是专注前沿科研探索。研究院是以更加开放的态度联动全行业力量，助力我国AI产业发展。
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