7月19日，WAIC 2026世界模型“六小龙”峰会在上海举行。作为本届大会唯一聚焦“世界模型与具身智能深度融合”的核心主题论坛，现场汇聚了众多海内外专业人士到场参与，旨在完整勾勒出世界模型从理论突破到产业落地的全景图。无界动力联合创始人兼CTO夏中谱受邀出席论坛压轴的圆桌对话环节，以“如何驱动物理AI从‘理解’到‘执行’”为主题，与行业首席科学家及企业CTO同台发声，共同分享具身智能领域的前沿技术动态，并在思想碰撞中围绕世界模型的技术路线、数据来源与落地路径探讨具身智能当下的变革。
对话中，夏中谱深入阐释了世界模型的底层逻辑与核心本质。谈到对世界模型技术路线的复盘，他指出，回看技术路径的探索，行业现阶段做对的选择是抓住了问题本质，将核心注意力转移到了理解物理世界的因果规律上；而此前走过的弯路，则是将“生成逼真视频”等同于“真正理解世界”。夏中谱强调，视频生成只是表象，正如大语言模型通过“对下一个词的预测”抓住了语言的结构与逻辑本质一样，世界模型的本质是学习物理世界的状态变化与因果规律，以此推演未来并做出正确决策。因此，因果建模与可预测、可规划的世界理解，才是支撑具身智能走向物理世界的核心地基。
谈及世界模型如何成为AI进入物理世界的基础范式时，夏中谱指出，这绝非依靠某一个单点技术的突破，而是模型、数据、训练方法三者系统性闭环的能力。夏中谱透露，无界动力内部对此有一个基本判断：模型是智能的载体，数据是信息的载体，而训练方法则是把信息转化为智能的关键路径。因此，具身世界模型的核心能力不只是采集更多数据，而是建立一套科学的数据配比和训练体系，针对不同数据类型设计不同的训练方法，最大程度把数据中蕴含的信息转化为模型智能。他强调，世界模型与强化学习的深度结合，将是推动整个行业跨越范式拐点的最大突破口。
无界动力始终坚持这一底层逻辑，自创立之初就坚定践行“隐空间世界模型+强化学习”双轮驱动的技术路径：以“隐空间世界模型”建立“世界观”，认知客观世界的物理规律与因果关系，构筑起物理世界认知与未来状态预测的核心能力；以“强化学习”塑造“价值观”，基于高频的试错、解决与奖励，将对物理世界的深刻理解沉淀为改变现实的精准执行策略。双轮驱动的技术路径实现了从“理解物理世界”到“输出精准控制”的闭环，在赋予机器人独立应对未知环境能力的同时，驱动其长效自主进化，赋能具身操作跨越多元场景，加速走向更大规模的应用落地。
为拓展具身通用大脑在多元真实场景中的泛化边界，无界动力近期推出了全球首个“长时序双向物理因果链”隐空间世界模型——MWA™ 具身通用大脑，同时在由斯坦福大学等顶尖机构联合发起的具身智能权威榜单中刷新行业纪录、荣登全球第一。MWA™ 摒弃了像素空间预测的冗余噪音与高算力消耗，全程在统一共享潜空间完成推演，实现高能效精准表征，并创新性地实现了时序 Chunk 级逆向动力学建模机制，突破传统世界模型“单步潜动作推理”的桎梏，重构逆向动力学模型的输出范式，使之具备长时序因果归纳能力，可批量推理输出连续多步 Latent Action Chunk 动作组，有效解决机器人长周期作业连贯、高精度执行难题。
依托在半结构化的工业产线、开放的商业空间，以及复杂多变的家庭环境等多元真实场景中的持续淬炼，MWA™ 具身通用大脑的泛化边界得到进一步拓展。通过在物理世界中的真实交互与数据沉淀，无界动力已构建起“场景牵引—数据反哺—模型进化”的强劲飞轮效应，驱动技术向更高阶跃迁。目前，无界动力已累计签署总额1亿美元的全球市场订单，业务覆盖6个国家及地区、4大核心应用场景，展现出坚实的技术落地实力。未来，无界动力将携手全球合作伙伴，全面加速具身智能在多元场景的规模化应用，打造下一代生产力中不可或缺的基础设施。