WAIC2026：世界模型，通往物理世界之路

来源：市场资讯

（来源：战投观察）

核心论断：

“传统大模型擅长语言与虚拟信息处理，世界模型赋予AI理解现实物理规则的能力，是物理 AI、具身智能、人形机器人、自动驾驶的底层核心底座。

AI由此突破屏幕局限，能够预测环境变化、推演物体交互、驱动实体硬件行动，完成从数字信息空间走向真实物理世界的跨越。”

WAIC2026已于7月20号正式结束！

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一、大会核心定调：2026 成为世界模型元年

2026 世界人工智能大会（WAIC2026）将世界模型+ 物理 AI + 具身智能定为年度核心主线，行业形成统一共识：AI 完成文字、图像、视频的内容生成时代后，正式迈入理解真实物理、与实体世界闭环交互的全新周期，昆仑万维等企业公开定义2026 为 “世界模型元年”。

本届大会设立多场重磅专题：主论坛圆桌《从虚拟到现实：世界模型如何驱动具身智能》、“世界模型六小龙” 巅峰论坛、物理原生智能分论坛，汇集学界、机器人、工业 AI 头部企业，统一厘清一条核心逻辑：单纯生成画面的多模态模型只是“世界滤镜”，具备物理推演、因果预测能力的世界模型，才是 AI 走进现实世界的底层基座。

二、何为真正面向物理世界的世界模型（WAIC 统一定义）

行业专家形成标准化界定，区分“视觉生成模型” 与 “物理原生世界模型”：

1.核心本质：AI 的物理直觉引擎，核心能力不是渲染画面，而是预测动作发生后的世界真实状态，遵循动力学、空间、力学、因果客观规律；

2.四大必备能力

￮多模态融合感知：统一视觉、力觉、触觉、空间深度信息，识别三维实体与环境变化；

￮物理规律认知：掌握重力、摩擦、形变、流体等现实约束，杜绝反物理幻觉；

￮因果长时序推理：区分“动作” 与 “结果”，长周期推演不逻辑崩坏；

￮闭环自迭代：通过真实实体交互回流数据，持续修正物理认知偏差；

3.完整智能链路：看见环境→推演世界变化→预判自身动作后果→执行动作→采集真实反馈更新模型。

清华大学李升波教授提出物理原生智能新范式：传统大模型以数据拟合为目标，物理世界模型必须把力学、安全、稳定性嵌入模型底层，适配机器人、自动驾驶、工业设备等高风险实体场景。

三、WAIC 六大主流技术路线（世界模型六小龙同台论战）

论坛集结智元、它石智航、大晓、无界动力、蚂蚁灵波、自变量机器人六大技术流派，走出差异化落地路径：

1.仿真集群迭代路线（智元机器人GE-2 世界模型）搭建Genie Evolver 百万级仿真机器人集群，采用 “预训练 - 场景微调 - 持续在线学习” 三阶段架构，100 台机器人同步训练，模型权重 2 秒全域下发，训练周期从天级压缩至分钟级；配套 GO-2 具身基座，打通世界模拟仿真与真实产线执行闭环，面向工业机械臂、人形机器人落地。

2.产线原生一体化路线（它石智航AWE 3.5）全球首个规模化落地工厂的具身原生世界模型，依托百万小时工业真实交互数据，核心逻辑：同时预测动作（Action）与环境状态（State），解决线束精密装配、动力电池分拣等高精度工业任务，已落地头部车企、宁德时代产线；提出核心观点：只预测动作不推演环境，机器人无法保障物理操作安全。

3.端侧开源行动一体化路线（大晓机器人Kairos 3.1）发布全球开源端侧世界模型，构建“理解 — 推演 — 执行 — 反思” 自进化闭环；提出具身世界模型第一性原理：从冗余多模态信息提取关键控制状态，最小化物理场景操作损失，主打家用服务机器人、商超分拣（全家便利店落地验证）。

4.隐空间双轮驱动路线（无界动力）隐空间世界模型搭建底层物理世界观，搭配强化学习优化实体决策，先抽象世界规律、再优化机器人行为，侧重移动机器人、无人车低算力端侧部署场景。

5.类脑三级架构路线（智平方NeuroVLA）皮层- 小脑 - 脊髓类脑结构，大幅降低机器人运动抖动 75% 以上，模拟人类直觉式物理判断，解决人形机器人步态、柔性物体抓取难题。

6.游戏仿真通用世界路线（昆仑万维Matrix-Game 3.5）以高保真物理仿真引擎构建通用世界基底，先在虚拟场景完成海量物理交互预训练，再迁移至巡检、仓储机器人，兼顾娱乐仿真与实体智能预训练两大场景。

四、通往物理世界的三大核心瓶颈（WAIC 行业共识痛点）

1. 数据墙：物理交互数据严重稀缺

文本大模型拥有百亿小时人类语言数据，而物理世界交互数据信息密度极低，当前行业可用真实力触觉、形变、碰撞数据仅为语言数据万分之一；互联网视频充斥反物理内容，无法直接用于机器人训练，必须自建工业、家庭真实场景采集体系。

2. 虚实鸿沟：仿真与现实存在偏差

数字仿真环境无法1:1 还原真实材质、摩擦力、微小形变，仿真训练完成的机器人落地后性能大幅衰减；行业解决方案：虚实混合训练 + 真实场景数据回流持续校正模型。

3. 落地范式墙：缺少规模化工程体系

语言大模型依靠“预训练 — 对齐 — 商业化” 三步实现普及，但物理 AI 涉及硬件本体、算力、安全控制、产线适配多重变量，单一世界模型无法独立完成具身智能，必须配套机器人本体、实时算力、安全控制系统协同迭代。

五、落地场景：世界模型重塑实体产业

本届WAIC 展台集中展出成熟落地案例，覆盖三大赛道：

1.工业制造（最高成熟度）动力电池分拣、汽车线束装配、精密零件抓取；依靠世界模型预判物料形变、碰撞风险，替代固定编程机械臂，单产线柔性换产效率提升3 倍；

2.商用服务机器人商超货架整理、仓储分拣、楼宇巡检；非结构化环境自主避障、物体搬运，可应对货架移位、人员穿行等动态变化；

3.人形机器人与家用场景水杯倾倒、柔性织物整理、家居杂物收纳；通过物理推演预判洒水、倾倒等风险，降低家用机器人操作事故；

4.自动驾驶与低空智能车辆、无人机动力学环境预判，补充感知盲区，提升复杂路况、低空气流环境稳定性。

行业预测：依托世界模型技术突破，最快2 年迎来机器人 “ChatGPT 时刻”，通用物理智能实现规模化商用落地。

六、未来演进路径：从单一世界模型到通用物理基础模型

1.短期（1–2 年）：垂类专用世界模型普及，工业、仓储场景规模化落地，虚实混合训练成为行业标配；

2.中期（3–5 年）：渲染、仿真、规划三类模型融合统一，诞生通用物理基础模型，一套模型适配机器人、自动驾驶、工业设备多类实体；

3.长期：物理原生通用智能成熟，AI 具备和人类同等的现实物理直觉，自主应对完全未知的开放物理世界，完成数字智能向物理智能的完整跨越。

七、总结

WAIC2026 清晰勾勒出 AI 的下一条主线：从虚拟屏幕走向真实物理世界。

世界模型不是单一算法创新，而是打通感知、认知、仿真、实体执行、数据闭环的完整技术底座。它解决了过往大模型 “只会看、不会预判、不懂现实规则” 的核心短板，为人形机器人、柔性工业制造、通用实体智能打开产业化大门，是新质生产力落地实体经济的关键技术支点。