世界模型正在被群背景迥异的玩重新定义。机器人公司、脑机接口公司、互联网巨头、数据服务商纷纷入场武威海绵胶，从不同向逼近同个目标：让AI真正理解并预测物理世界。
海外阵营路线分化明显：英伟达出开源全模态Cosmos系列，主张用大规模数据为物理AI提供基础模型；DeepMind的Genie 3把可交互世界生成向新度；李飞飞创办的World Labs以Marble切入空间智能；特斯拉则优先把筹码压在机器人本体的行动能力上。
公司的法显层次，也贴近产业落地。生数科技从生成模型Vidu起，2026年把积累迁移到通用世界模型，提出MoT（Mixture of Transformer）统架构，将“理解—预测—生成—行动”塞进同个基座。大晓机器人则把开悟世界模型3.1定义为“端侧驱动本体的行动体化世界模型”，用混Transformer把视觉、语言、力触、轨迹压进统隐空间，直接奔着庭、售、酒店等真实场景而去。
而在主流的大模型与机器人公司之外，脑机接口企业正在开辟条截然不同的路径。强脑科技这早以非侵入式脑机接口起的公司，如今已经把触角伸向了具身智能。在WAIC现场，诸多媒体前去拍摄仿生手的使用：它形态逼真、手感与皮肤异，甚至离开身体仍能实现远程操控。其原理是通过传感器捕捉大脑控制手指的信号，再转化为仿生手的动作指令。强脑科技内部人士透露，公司之所以从脑机接口延伸做机器手，是因为“脑机只能做信号传输，没有落地反馈；但具身智能可以把反馈体现出来”——这条从“意念”到“动作”再到“反馈”的闭环，恰恰为世界模型提供了种全新的训练数据形态。
玩多了武威海绵胶，分歧也随之而来。这种分歧先体现在架构路线上。
生数科技认为，生成和机器人控制看似是两个域，底层都需要理解物理世界的运行规律，因此应该共享个通用基座。“如果要叫世界模型，它得配得上这个世界模型的称号，定是要刻画人与世界的交互规律，同时能驱动人去跟数字世界和物理世界交道的。”生数科技席执行官骆怡航说。
但具身世界模型不能只是生成模型的翻版。大晓机器人董事长晓刚直言：“数字世界模型失误仅影响图文生成，而物理场景下智能体预判偏差将产生不可逆真实损失。”这意味着，须在架构层面内建物理演和因果理能力。
两条路线各有拥趸，但有个核心共识：世界模型不能只停留在生成的视觉渲染层面。“能生成好看的”只是入场券，“能预判物理世界的下步”才是真正的门槛。香港科技大学讲席教授、物理AI研究中心主任郭嵩提到，生成模型本质上是“渲染器”，能根据描述生成逼真画面，属于对物理世界的被动观察，但缺乏与环境的互动能力。具身智能要求模型不仅能模拟物理世界，要能改变物理世界，即根据当前状态与目标状态，直接输出符物理规律的动作（如速度、加速度、力反馈等）。
当行业还在争论什么样的架构才配得上世界模型时，资本已经等不及了。启明创投主管伙人周志峰分享了组数据：过去两年，万能胶厂家国内新成立的具身智能企业已达370余，直到现在团队每周还能收到2-3个新项目的商业计划书。而在这300多企业中，10企业估值约200亿元，20约100亿元。“这也是我的职业生涯中难以想象的武威海绵胶，密度如此之。”他说。
泡沫对新兴行业未是坏事，谁的路线跑得通是可以通过实践检验的。但世界模型从实验室走向产业化，仍需跨越三武威海绵胶重挑战：
，路线尚未收敛。是做生成的模型，还是能预判物理世界因果的系统？是做通用基座，还是做垂直场景的用模型？行业仍在按照各自理解分头突破。
二，落地鸿沟巨大。具身智能不缺惊艳的演示，关键词不是强，而是能落地。
三，数据壁垒可能成为终护城河。那些既没有特数据源、也没有规模化采集能力的公司，将面临被迅速边缘化的风险。
世界模型的能力已经开始显现，但距离真正的“涌现”还有关键距离。上海财经大学数字经济研究院院长汪源认为，世界模型是补全人工智能现实维度、动具身智能走向规模化商业落地的核心底座，当世界模型开始驱动机器人在物理世界作出自主决策，理与安全将成为选项。
换言之，世界模型竞赛的终局，将是场由数据质量、产业理解和工程能力共同决定的淘汰赛。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者
宁佳彦
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