智源王仲远：世界模型核心是预测物理世界下一状态

今年AI最引人注目的两个节点，一是年初腾讯大楼下排队安装OpenClaw（俗称“龙虾”）智能体，二是存储价格暴涨带动相关板块飙升。但业内人士的感受更为复杂。六月初，全球顶尖AI公司Anthropic发布题为《当AI建造自身》的报告，披露其小范围测试的Anthropic Mythos大模型已触及“AI自主设计下一代模型”的门槛——更高效的模型，或许不再需要人类科学家亲手搭建。

耐人寻味的是，文章结尾虽呼吁全球应具备让前沿AI减速甚至暂停的能力，Anthropic却表态：若竞争对手不停，它也不会停。这番姿态，把自己稳稳架在了道德高地。

AI热度空前，但如何让AI真正落地物理世界，才是行业最紧迫的命题。世界模型因此成为核心赛道。智源研究院院长王仲远在2026北京智源大会采访中坦言：世界模型仍处早期，定义、数据、算法、评测、落地等维度均面临重重挑战，但同时也迎来前所未有的机遇。

在他看来，当前基于Transformer的大语言模型已掌握基础语言和数学知识，视频生成技术也日趋成熟。但这类模型存在明显短板：只能处理数字信息，无法深度适配真实物理世界的规则——精准感知和理解现实环境，它们仍力不能及。

世界模型的核心本质，是对物理世界下一状态的预测。而当前模型在因果推理与复杂动态系统预判这两项关键能力上存在显著瓶颈，物理场景推演结果远未达到实用标准。正因如此，世界模型被视为驱动具身智能跨越式发展的底层基座——其技术成熟度，直接决定AI能否安全可控地融入现实生活。为集中攻坚这些痛点，智源专门组建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，力求打通从基础研究到技术突破的全链条。

世界模型基于真实物理规则研发，以可解释、可预判的物理推演为核心能力，这将加速人工智能从数字世界迈向物理世界。

不过，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——真实物理世界的数据缺口尤为突出。行业内目前存在视频生成、空间建模等多条研发路径，各家切入角度不同，初期对算力和数据的需求也有差异，但最终都会指向同一个目标：贴合真实物理规律、完成精准的物理状态预测。许多依赖视频数据训练的模型，还需剔除科幻、虚幻类无效内容，回归现实逻辑。长远来看，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。当前不少国产世界模型频繁刷新各类榜单，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，也反映不出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，以强化模型对现实世界的理解。同时，智源计划在下半年推出全新的评测框架，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，孵化了一批深耕具身智能、世界模型领域的科创团队，为技术落地搭建了多元路径。

“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。”王仲远这样阐明智源的定位：以更开放的态度联动全行业力量，助力我国AI产业发展。