世界模型新突破：清华团队自然封面产业落地

2026-06-24阅读 0热度 0

世界模型

“物理AI进入真实世界的核心障碍，并非更复杂的智能体，而是能理解环境动态变化的世界模型。”清华大学自动化系副教授封硕近期指出。在他看来，世界模型绝非突然走红的技术热词，而是物理AI在产业需求驱动下逐步凸显的关键命题。这向产业界释放出明确信号：物理AI能力提升可能沿一条可验证的规模化路径演进，而世界模型正成为该路径上最核心的能力底座。 **AI迈入真实世界，解析变化是制胜关键** 近些年，封硕团队持续深耕真实世界建模、高价值测试环境构建及智能体验证等研究方向。他指出，AI从规则清晰的虚拟环境迁移至真实场景时，如何应对复杂且持续演变的环境成为核心挑战。在结构化、边界明确的环境中，智能体表现优异。但若要驱动生产力实质提升，AI必须扎根于真实世界。世界模型研究的核心，在于让AI系统理解真实环境、预测环境变迁，并为物理AI的训练与验证提供基础支撑。基于这一思路，团队着手构建更逼真、更具挑战性的环境，用于物理AI系统的训练与测试。 “我们始终聚焦环境本身——使其更真实、更高效、更具对抗性、更智能，从而推动物理AI实现规模化安全部署。”封硕解释道。长期研究中，团队形成对真实环境建模的核心认知：世界模型并非简单“生成逼真环境”，而是需获取可规模化、包含环境动态演化的数据，以更本质的方式表征世界，并将环境建模与下游任务解耦。“世界独立于观察者存在。”同一物体在不同光照、角度及相机参数下呈现不同图像，但物体本身不变。世界模型需要学习的，正是这些表象变化背后的不变规律。 2024年，封硕团队关于世界模型、高价值测试环境构建及智能体验证的研究成果登上《自然》杂志正刊封面。该研究揭示了世界模型规模变化与物理AI任务性能之间的关联，为探索世界模型能力增强路径提供了关键参考。 ![团队相关研究成果在《自然》杂志正刊发表](http://img.318050.com/uploads/20260622/17821279926a391d78f4130192054201.webp) **密集学习方法：破解真实世界复杂数据难题** 物理AI在实际部署中面临大量复杂场景，尤其低频但关键的数据样本。针对此，封硕团队提出“稀疏度灾难”概念，并围绕该问题深入探索。 “以往，AI聚焦‘维度灾难’，业界和学界以‘大’应对——大模型、大算力、大数据。”但真实世界数据呈长尾分布，让模型习得长尾知识、攻克稀疏度灾难，才是模型实际落地的关键分水岭。传统方法依赖人工经验为模型短板补充数据，在大模型时代效率低下且不稳定，甚至引发模型整体性能倒退的“跷跷板效应”。针对这一瓶颈，团队提出密集学习方法，旨在通过剖析模型内部学习机制，提升模型识别有效数据与学习复杂模式的能力。封硕表示：“过去十年我们持续深耕这一方向。如今产业需求已现，我们希望将积累的技术转化为实际应用，加速世界模型落地进程。” **从实验室到产业现场：世界模型应用探索** 封硕认为：“高校拥有充足人才，但场景、数据、算力需跨越校园边界，实现协同。”世界模型的发展不仅依赖算法研究，更需要真实场景的数据、任务和反馈。与传统横向课题合作不同，世界模型要求更紧密、更长效的产学研协同。这正是北京幂级智能科技有限公司（Dense AI）创立的核心逻辑。 Dense AI团队成员石梦凯指出：“科研范式在演进，产业范式也在演进。”物理AI时代，产学研界限逐渐模糊。在此过程中，数据与反馈融入模型训练，工程团队进行应用验证，科研团队驱动技术迭代，形成研究到应用的闭环。未来，Dense AI致力于将长期科研积累引入产业现场，使世界模型成为物理AI迈向真实世界的坚实基石。

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