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世界模型在具身智能中的应用与展望.docx
资料介绍
世界模型在具身智能中的应用与展望
摘要：世界模型（World Model）是具身智能领域最具潜力的技术方向之一，它使机器人能够在执行任务前进行内部模拟推演，从而提升决策质量和安全性。本文系统梳理了世界模型的技术原理、代表性研究成果以及在具身智能中的典型应用场景，分析了世界模型从"理解世界"到"检验行动"的技术演进路径。研究表明，世界模型有望成为进一步提升机器人大模型能力的关键基础设施，是通往通用物理智能的必经之路。
关键词：世界模型；物理智能；端到端决策；推演式决策；通用智能
1 引言
2026年世界人工智能大会上，一个清晰的信号贯穿始终：人工智能正从数字世界的"炫技"走向物理世界的"实干"。在这一转变中，世界模型扮演着关键角色——它让AI系统不仅能够理解真实世界的动态，还能预测和判断接下来可能发生什么。
世界模型的概念源于认知科学和机器人学，其核心思想是让智能体在内部构建一个对物理世界的隐式或显式表征，从而能够模拟不同行为的结果，选择最优方案。这与大语言模型基于统计规律的文本生成有本质区别——世界模型需要理解物理因果关系，而非仅仅学习数据分布。
2 世界模型的技术原理
2.1 预测与推演
世界模型的核心能力是对物理世界的预测与推演。给定当前状态和一个候选动作，世界模型能够预测下一状态以及可能的结果。这种预测能力使机器人能够在实际行动之前，先在内部"想象"多种可能的结果，选择最优方案。
世界模型的预测能力通常分为三个层次：
1. 视觉预测：预测下一帧图像，判断场景中物体的运动趋势。
2. 物理预测：预测物体在受力后的运动轨迹，包括碰撞、摩擦、形变等物理效应。
3. 任务预测：预测一系列动作后任务的完成状态，评估任务成功率。
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