从渲染器、模拟器、规划器，到理解、想象、行动的闭环，中美 AI 实验室正在构建通往 AGI 的两套坐标体系。2026 年，「世界模型」是人工智能领域争议最大的术语之一。一段能够连续生成的视频被称为世界模型，一个随键鼠操作实时变化的数字环境被称为世界模型，甚至潜空间预测未来状态的系统以及直接输出机器人动作的策略，同样使用了这个名字。
这些模型都在处理世界的信息，但能力边界却相去甚远。生成视频的画面可以足够逼真，却可能违背真实的物理规律；机器人能够完成一次抓取，可能仅熟悉实验室里的物体、机位和动作轨迹。仅靠 Demo 很难回答一个系统究竟学到了视觉相关性、物理结构，还是行动与结果之间的关系。这种概念上的混乱增加了技术判断的难度，画质、几何精度、预测能力和任务成功率被混在一起比较，不同团队看似争夺同一赛道，实际回答的可能是不同问题。
因此，世界模型的研究开始回归一个基本问题：模型需要具备哪些能力，才能从生成内容走向理解并改变世界？李飞飞和 World Labs 按功能将世界模型分为渲染器、模拟器和规划器，分别输出像素、世界状态与动作。LeCun 则主张在抽象潜空间中学习可预测的世界结构，让模型保留对理解、推理和规划有用的信息。清华大学朱军给出了第三个角度。早在去年 12 月 Motus 发布时，他就公开阐述「通用世界模型」的整体构想，今年 3 月，他又将其定位为连接数字世界与物理世界的基础。几个月后，朱军及团队在论文《General World Models from First-Principles》中进一步完善这套框架，从基本原理定义核心能力，并给出一张五级进化路线图。
论文将通用世界模型的核心能力归纳为理解、想象和行动。模型需要从历史观测中形成对当前世界的判断，推演不同选择可能产生的未来，采取行动，再用新观测修正自身。沿着这一框架，视频生成、实时交互、潜空间预测和机器人控制可被视为同一条能力路线上的不同阶段。世界模型距离通用智能还有多远，也被转化成更具体的问题：它能否维持一个连贯的世界？能否预测干预带来的后果？能否从真实反馈中学习？又能否逐渐形成目标并组织更复杂的行动？
世界模型的基本原理很多人都有过学自行车的经验。刚开始时，身体总会摇摇晃晃。看到车把偏向一侧，感觉身体重心开始下沉，人会随即调整方向，再根据新的反馈继续修正。随着练习增加，大脑逐渐学会预判某个动作将带来什么结果。这正是世界模型最朴素的含义。1943 年，Kenneth Craik 提出，人类会在头脑中形成关于现实的「小尺度模型」，借此推演不同行动可能带来的结果。强化学习中的 POMDP 进一步描述了这个过程，智能体接收局部观测，估计世界状态，采取动作，再根据新观测更新判断。朱军团队将这一逻辑概括为通用世界模型的三项核心能力，它们相互衔接，构成持续更新的闭环：
* **理解**：把视觉、语言、声音、触觉或机器人传感器等信息，整合成对当前世界的内部判断；
* **想象**：从当前状态推演多个可能未来，尤其是「如果我采取动作 A，而不是动作 B，结果会怎样」；
* **行动**：把预测变成对数字或物理环境的干预，并让行动后的新观察反过来检验、修正模型。
通用世界模型的三项核心能力形成一个闭环：理解负责推断当前状态，想象负责预测可能的未来，行动则改变世界，并为下一轮理解提供新的证据。这也是为什么，视频生成不等于世界模型的全部。视频模型可以回答接下来画面可能是什么样，但要走向通用世界模型，它还需要回答「如果我改变这个条件、移动这个物体、施加这个动作，世界会如何不同？」这类带有行动条件的预测，才触及了因果、反事实和可执行决策。
为描述世界模型如何演进，朱军团队进一步提出五级路线，即从 L1 生成世界、L2 交互世界和 L3 在世界中行动，逐步走向 L4 自主世界智能体与 L5 世界组织者。用一只被推到桌边的玻璃杯来理解，会更直观。L1 的模型可以生成杯子滑落、撞击、碎裂的连续画面；L2 的模型可以在用户改了视角、改变推动方向后继续演化这个世界；到了 L3，模型需要判断杯子是否要掉落、预测伸手是否来得及，并输出机器人真正可以执行的抓取动作。只有行动后，它才会知道自己对杯子的重量、摩擦和抓取时机判断得是否正确。再往上，L4 不再只等人给指令，它要能发现风险、主动观察、补充信息，并在失败后修正策略。L5 则进一步面对多主体协作，比如谁去抓杯子、谁去避障、谁来调配工具，如何在环境变化后重排任务。
这条路线的意义在于，它把「世界模型」从一个名词，变成了一组可以逐级检验的问题。L1 看生成轨迹是否连贯，L2 看世界能否持续响应，L3 看模型能否改变物理环境，L4 看系统能否主动探索和持续学习，L5 看它能否组织开放环境中的多主体协作。
通用世界模型（GWM）五级路线图的形式化建模目标与习得能力。按照论文给出的判断，现有系统已经触及前三个层级，L4 和 L5 仍是开放问题，主要缺口包括因果与物理接地、持久记忆、在线学习、高效部署和安全控制。评测也要比较预测与真实结果，考察模型在陌生任务、环境和本体上的迁移能力。
世界模型的难处，并不只在算法。互联网视频规模巨大，记录了广泛的物体、人物、场景和运动，模型可以从中学习空间结构、物体持续性、人类行为以及事件通常如何发展，但视频很少同步记录造成变化的动作、力量和意图。机器人轨迹能够连接观测、动作和结果，采集成本却更高，也容易绑定具体硬件和任务。朱军团队提出的路径，是把这两类数据放入一座由观察走向行动的数据金字塔。底层是互联网规模的视频，用来获得世界知识和动态先验，向上依次是领域视频、多视角人类视频、带有动作记录的人类示范，顶层是真实机器人交互数据。越往上，数据越稀缺、成本越高，但动作、任务与机器人本体的对应关系也越清楚。这就解释了为什么生数科技会同时推进视频生成与具身智能：视频提供世界知识的广度，机器人数据完成行动接地。
在数字世界一侧，Vidu 系列持续探索对视觉世界的生成与交互。视频不是世界模型的终点，却是重要的起点，它让模型在大规模时空变化中学习对象、场景、运动与事件如何演化。Vidu S1 则进一步把一次性生成推进到实时响应，让用户输入可以持续改变后续内容，测试模型是否能在交互过程中保持状态连续。在物理世界一侧，Motus 与 Motubrain 将环境理解、状态预测与机器人动作接入同一条链路。模型需要看清环境，预测干预的后果，再将判断转化为能够执行的动作，并接受真实结果的检验。实现 L1 至 L3 的现有代表性系统。两条产品线由此形成对同一个世界模型假设的两次验证。数字环境检验模型能否理解并想象世界，物理环境检验这些知识能否支持行动，并在反馈中得到修正。
要让两类验证共享底层能力，图像、视频、语言和机器人动作需要围绕同一个世界状态协同计算，传统模块化系统逐级传递信息，容易在接口处损失几何、时间和不确定性信息。所有模态完全共享参数，也可能造成训练冲突，让海量视频数据压制稀缺的机器人信号。朱军团队提出的 MoT（Mixture-of-Transformers）架构，尝试在两者之间取得平衡。不同模态保留各自的专家参数，再通过共享注意力机制交换上下文。视觉告诉模型环境中发生了什么，语言提供目标和约束，动作带来对环境的干预，三类信息共同更新模型对世界的判断。MoT 提供了统一计算的基础，物理规律、跨本体迁移、实时推理和安全控制仍需依靠数据、训练与系统工程解决。其指向的目标十分明确，通用世界模型需要一个能被不同模态共同读写、持续更新的世界状态。
**Motus2：让机器人在动手之前先在自己的世界里试一遍**
如果说 Motus 与 Motubrain 将生数的世界模型探索推进到 L3，使机器人能够根据环境理解和未来预测生成动作，那么近期提出的 Motus2 则进一步加入结果评估与策略反馈，尝试让行动闭环具备自我改进能力。Motus2 没有把动作生成、未来模拟和结果评估做成三套彼此独立的系统。相反，它以一套共享参数的视频 — 动作模型，暴露出三种控制接口：
* **策略**：提出可以执行的候选动作；
* **模拟器**：预测这些动作在视觉世界中可能造成的后果；
* **评估器**：判断哪一种结果更接近任务目标，并把这一判断用于选择和改进。
可以把它想成一次真正的「先心灵，再手巧」。机器人不再只是看到物体后直接给出一个动作，而是先提出几种候选方案，在模型中预演各自会带来的画面与任务进度，再选择更好的那一步。执行以后，成功、失败和不那么理想的结果也不再只是数据废料，而会成为下一轮动力学建模与价值学习的证据。动作、预测、评估、反馈和再行动由此进入同一个决策与学习回路，这也是 Motus2 所强调的闭环自进化。
在数据侧，Motus2 采用分层训练路径，从单目多视角视频扩展到同步双目多视角数据，再通过机器人数据完成本体适配。其训练使用约 13 万小时的人类多视角记录，以及超过 100 小时的机器人轨迹和人机对齐数据。这一路径是先让模型累积一份关于人如何与世界互动的共同经验，再让它通过机器人数据学习这具身体如何把理解变成动作。在执行侧，Motus2 还通过独立的轻量触觉专家，对即将执行的短动作进行细化，并预测接触后的力反馈。视觉擅长看清物体在哪里、世界大致如何变化，触觉则补上接触发生时最难的「最后一厘米」，让模型在「看得见」之外，对压、碰、抓、旋等细腻操作多一层即时校正。
Motus2 仍处于从 L3 向 L4 延伸的阶段。当前验证主要集中在特定机器人和操作任务，自主目标形成、持久记忆、开放环境泛化、长期在线学习与安全控制仍有待探索。它的主要进展，是将策略生成、未来模拟、价值评估和触觉反馈放入同一套系统，让机器人能够在行动前预演后果，在行动后利用结果改进策略，为走向 L4 自主世界智能体提供一条可检验的路径。
**从概率学习到世界智能：一条中国技术路径**
通用世界模型（GWM）的框架，也延续了朱军及清华 TSAIL 长期积累的研究方向。朱军教授长期研究贝叶斯方法、概率机器学习、生成模型与强化学习，分别处理不确定性、数据分布、未来生成和行动决策。TSAIL 也培养和影响了一批进入全球前沿团队的研究者。宋飏本科阶段曾与朱军合作贝叶斯学习研究，宋佳铭本科期间也参与相关工作，后来分别在得分生成模型和 DDIM 方向产生重要影响。从概率建模到生成与决策，这条学术脉络也映照出 AGI 发展的两类入口。一类从语言出发，逐步增强推理、工具调用和任务执行能力；另一类从视觉与动态世界出发，继续走向实时交互和具身行动。放在中国 AGI 产业版图中，智谱与生数可以视两条路径的代表。智谱从语言模型出发，持续增强推理、Coding 和 Agent 能力；生数则从视频生成出发，进一步进入实时交互、具身行动与策略优化。两条路线正在相互渗透。语言 Agent 需要视觉反馈和环境模型，世界模型也需要语言表达目标、规则与计划，不同入口最终都指向对语言、世界状态和行动的共同建模。
**结语**
世界模型的竞争，最终会从 Demo 的震撼程度，转向系统经受反馈的能力。画面可以制造可信的印象，几何和物理决定这个世界能否被反复使用，行动则把模型的判断带进现实。一次预测是否成立，要等干预发生后才能确认；一次任务是否成功，也要放到陌生场景、长期运行和持续变化中检验。朱军团队的论文没有替世界模型之争写下最后答案，却提供了一组可以继续检验的问题：模型理解了什么，能够想象多远，行动之后能否修正自己。过去十年，AI 最重要的进展来自学习语言和数据中的规律。下一阶段，模型还要面对持续变化的环境。当模型能够在这样的环境中不断形成判断、承担行动后果并持续学习，世界模型才会从一个拥挤的技术名词，逐渐成为通向通用智能的基础。