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杨立昆世界模型技术研究报告：迈向具身智能的范式革命

引言：AGI的第三条道路

当前大语言模型（LLM）在符号推理任务上取得了令人瞩目的成就，但Yann LeCun指出其存在根本性局限：仅靠文本统计无法学习物理世界的因果结构。这一局限性不仅体现在LLM的常识理解能力上，更反映在其对物理世界因果关系的建模能力不足。正如LeCun所强调的，人类婴儿通过观察、交互与无监督学习构建内部世界模型，这种能力构成了常识的基础。世界模型架构旨在模拟这一机制，通过自监督的状态预测实现真正的具身智能，这代表了人工智能发展的第三条道路，与当前的大型语言模型和强化学习路径并列。

世界模型的核心理念在于构建一个能够预测状态转移的内部表示，而非仅仅依赖于统计关联。这种方法与大语言模型通过自回归预测下一个词的方式有本质区别。在世界模型中，预测是在一个低维潜空间中进行的，这使得规划过程可以利用梯度下降等优化方法，从而实现更高效、更合理的决策。这种方法论的转变代表了AI领域的一次范式革命，它不仅改变了我们理解智能体如何学习和推理的方式，也为解决当前AI系统面临的诸多挑战提供了新的思路。

本报告基于Yann LeCun在2022年至2025年期间的公开演讲、论文以及Meta公司发布的开源项目，系统剖析了世界模型的技术体系。我们将深入探讨其核心理论基础、系统架构、核心技术组件，以及与现有技术的对比分析。同时，报告还将讨论世界模型面临的技术挑战、产业影响与部署实践，以及未来的发展路线图。通过这些分析，我们希望为读者提供一个全面而深入的理解，关于这一可能引领AI领域范式革命的创新技术。

核心理论基础：对LLM的批判性超越

物理常识的不可编码性

世界模型理论的一个核心论点是，许多基本的物理规律，如重力、连续性、遮挡等，无法通过简单的token共现概率来捕获。这些物理规律构成了我们理解世界的基础，但对于大型语言模型来说，它们只能以经验数据的形式存在，无法形成真正的理解或预测能力。相比之下，世界模型通过构建一个满足特定数学约束的状态空间，直接将这些物理规律编码到模型结构中。

具体而言，世界模型的状态空间需要满足微分同胚约束（diffeomorphism），即状态转移函数$f_\theta$必须是光滑可微且可逆的：

$$

s_{t+1} = f_\theta(s_t, a_t) + \epsilon, \quad f_\theta \in C^\infty \text{ 且可逆}

$$

这一约束确保了状态转移是流形上的平滑映射，反映了物理世界的连续性。通过这种方式，世界模型能够更好地理解和预测物理世界的动态，而不仅仅是记忆和插值观察到的数据点。

自回归熵瓶颈

从信息论的角度分析，Transformer模型的因果掩码机制导致了每步预测损失$\log(1/p)$比特的互信息，这种信息损失在长序列中会呈指数级累积。这一问题在处理需要长期依赖的任务时尤为明显，如长文本生成或复杂场景的推理。相比之下，世界模型通过在低维潜变量空间中进行预测，成功规避了这一问题。

具体来说，世界模型在256维潜空间中进行状态预测，而非在原始的高维空间（如1024×1024像素）中进行操作。这种方法将误差增长从$O(e^n)$降低到$O(n)$，大大提高了预测的稳定性和准确性。这种设计不仅提高了计算效率，还使得模型能够更好地捕捉长期依赖关系，从而实现更复杂的推理和决策能力。

规划效率鸿沟

世界模型与大语言模型在规划机制上存在本质差异，这导致了它们在规划效率上的显著差距。大语言模型通常使用自回归采样方法生成序列，这种方法的时间复杂度为$O(e^n)$，其中$n$是序列长度。相比之下，世界模型使用基于梯度的优化方法（如模型预测控制，MPC），其时间复杂度为$O(n)$，这使得规划过程快了几个数量级。

下表总结了这两种方法在规划效率方面的对比：

| 方法 | 时间复杂度 | 搜索机制 | 适用场景 |

|------|------------|----------|---------|

| LLM思维链 | $O(e^n)$ | 启发式采样 | 离散符号推理 |

| 世界模型MPC | $O(n)$ | 梯度反向传播 | 连续物理控制 |

这种规划效率的提升不仅使得世界模型能够处理更复杂的任务，还使其能够在实时环境中做出决策，这是许多实际应用（如机器人控制、自动驾驶等）所必需的能力。此外，基于梯度的优化方法还提供了更高的可解释性和可控制性，使得我们能够更好地理解和调整模型的决策过程。

系统架构：六模块认知系统

架构总览

世界模型采用了一种模块化的认知系统架构，包含六个核心模块，每个模块负责特定的功能。这些模块通过特定的接口相互连接，形成了一个完整的认知循环。下图展示了这一架构的总体结构：

```

graph TD

A[配置器] -->|调制| B[感知模块]

A -->|调用| C[世界模型]

A -->|优化| D[执行者]

E[代价模块] -->|评估| D

F[短期记忆] -->|状态跟踪| C

C -->|预测| D

D -->|动作序列| C

```

这一架构设计灵感来源于人类认知的层次结构，其中每个模块对应于认知过程的不同方面。通过这种模块化设计，世界模型能够实现灵活的任务配置和高效的信息处理，同时保持系统的可解释性和可控制性。

模块技术规格

配置器（Configurator）

配置器是世界模型的控制中心，负责根据任务描述动态调整系统的参数和权重。它采用双层LSTM架构，参数量为2M，能够将任务描述（文本/图像）映射为动态权重矩阵$W_{\text{task}} \in \mathbb{R}^{d \times d}$。通过MAML元学习方法，配置器能够在100个任务后，仅需5个样本就能适应新任务，展现了强大的泛化能力和学习效率。

配置器的作用不仅仅是参数调整，更重要的是它能够根据任务的性质动态地改变系统的认知策略。例如，对于需要精确控制的任务，它可能会增加执行者的控制精度；而对于需要快速反应的任务，则可能会优化感知模块的处理速度。这种动态调整能力是世界模型适应不同任务场景的关键。

感知模块（Perception）

感知模块负责从原始传感器数据中提取有意义的特征表示。它采用了一种多模态融合的架构，能够处理RGB图像（224×224×3）、深度图像（224×224×1）和IMU数据（6D）等多种输入源。

感知模块的具体实现如下：

```python

def Perceptor(x_t):

# x_t: [RGB(224×224×3), Depth(224×224×1), IMU(6D)]

h_local = ConvNeXt_3D(x_t) # 输出 128×128×256

h_global = ViT(h_local) # 输出 1×1×768

h_norm = EquivariantNorm(h_global) # 协方差归一化

return h_norm # 最终表示 256维

```

该模块首先使用ConvNeXt_3D处理多模态输入，生成局部特征表示；然后通过Vision Transformer（ViT）将局部特征提升为全局表示；最后通过EquivariantNorm进行协方差归一化，确保表示的各向同性。最终，感知模块输出一个256维的紧凑表示，用于后续处理。

这种设计不仅能够处理多种传感器输入，还通过多模态融合提高了特征表示的质量和鲁棒性。特别是协方差归一化操作，使得表示具有各向同性的特性，这对于后续的预测和规划任务非常重要。

世界模型（LeJEPA引擎）

世界模型的核心是LeJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）引擎，它采用了一种非对称编码器设计：

- $h_t = \text{Enc}_x(x_t)$：输入编码器，将当前状态编码为潜表示

- $h’_{t+1} = \text{Enc}_y(x_{t+1})$：目标编码器，将下一个状态编码为潜表示（权重不共享）

- 预测器：Perceiver IO，参数量300M

这种非对称设计使得编码器能够更好地捕捉状态之间的关系，同时避免了信息泄露的问题。预测器使用Perceiver IO架构，这是一种专门设计用于处理低维输入并生成高维输出的模型，非常适合用于状态预测任务。

世界模型的能量函数定义如下：

$$

E_\theta = \| \underbrace{\text{Pred}(h_t, a_t, z_t)}{s_{t+1}} - h’_{t+1} \|^2 + \lambda \cdot \underbrace{(-H(z_t))}{\text{熵正则}}

$$

其中，$\text{Pred}$是预测函数，$z_t$是潜变量，$H(z_t)$是$z_t$的熵。能量函数衡量了预测状态与实际状态之间的差异，同时通过熵正则化鼓励潜变量的多样性。

训练过程中，世界模型受到VICReg（Variance-Invariance-Covariance Regularization）约束：

$$

\text{Var}(H_{:,j}) > \gamma, \quad \text{Cov}(H) \approx I_d

$$

其中，$\text{Var}$是方差，$\text{Cov}$是协方差，$I_d$是$d$维单位矩阵。这些正则化约束确保了表示空间的各向同性和独立性，防止表示崩溃。

执行者（Actor）

执行者负责根据世界模型的预测生成动作序列。它包含一个策略网络$\pi_\phi(a|s)$，用于输出候选动作分布，并通过模型预测控制（MPC）在预测时域$H=10$内求解：

$$

\tau^* = \arg\max_\tau \sum_{t=1}^H \left[ -C(s_t) + \alpha \log \pi_\phi(a_t|s_t) - \beta \|a_t - a_{t-1}\|^2 \right]

$$

其中，$C(s_t)$是状态的代价，$\alpha$和$\beta$是超参数，用于平衡不同项的权重。MPC通过优化动作序列，使得累积奖励最大化，同时考虑了策略的不确定性和动作的平滑性。

这种基于优化的方法不仅能够生成更优的动作序列，还能够处理复杂的约束条件，这对于实际应用中的安全性和有效性至关重要。

代价模块（Cost）

代价模块定义了系统的目标和约束，它包含两个主要组件：

1. 内在代价函数（Intrinsic Cost）：直接编码了系统的硬约束和偏好

2. 可训练的评判器（Trainable Critic）：预测未来累积代价

内在代价函数的具体实现如下：

```python

class IntrinsicCost(nn.Module):

def forward(self, s):

cost = 0

if s.collision_prob > 0.1: cost += 1000 # 碰撞惩罚

if s.battery_level < 0.1: cost += 500 # 电量约束

if s.violates_physics: cost += 1e6 # 硬约束

return cost

```

可训练的评判器则是一个Transformer编码器，用于预测未来100步的累积内在代价：

```python

class TrainableCritic(nn.Module):

# Transformer编码器，预测未来100步累计代价

def forward(self, s_t):

return E_t[ \sum_{k=0}^{100} \gamma^k C_{\text{int}}(s_{t+k}) ]

```

这种双层代价结构使得系统能够同时考虑短期和长期的代价，从而做出更合理的决策。特别是，可训练的评判器通过学习代价的长期累积效应，提高了系统的前瞻性，这对于处理需要长期规划的任务尤为重要。

短期记忆（Short-Term Memory）

短期记忆模块负责存储和检索最近的状态、动作和代价信息，为系统的预测和规划提供上下文。它具有以下特性：

- 存储：队列容量2048步，每个元素为$(h_t, a_t, s_t, C_t)$

- 检索：基于可达性概率的优先级采样

- 压缩：使用VQ-VAE将状态压缩至32维

通过VQ-VAE压缩，短期记忆能够以更紧凑的形式存储状态信息，这不仅节省了存储空间，还提高了检索和更新的效率。基于可达性概率的优先级采样则确保了系统能够重点关注那些可能在未来决策中更重要的状态，这对于处理具有长期依赖的任务非常有用。

短期记忆不仅是系统记忆过去经验的仓库，更是连接过去、现在和未来的桥梁。通过提供历史信息的上下文，它使得系统的预测和规划能够考虑时间的连续性，从而做出更连贯和合理的决策。

核心技术组件深度剖析

JEPA架构的技术优势

与自回归模型的本质区别

JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）架构与传统的自回归模型有本质的区别，这些区别不仅体现在模型结构上，更体现在它们的学习和推理方式上。

- 自回归是JEPA的特例：在JEPA中，如果编码器是一个单位函数，且动作空间为空集，那么JEPA就退化为自回归模型。这意味着JEPA是一种更一般化的架构，能够包含自回归作为其特例。

- 表示空间的设计：JEPA的表示空间经过精心设计，去除了冗余信息，保留了物理因果因子。这种设计使得模型能够更好地捕捉数据中的因果结构，而不仅仅是统计关联。

这种架构上的根本区别导致了JEPA在处理物理世界建模任务时具有显著优势。例如，在视频预测任务中，JEPA模型能够更好地捕捉物体的运动规律和相互作用，从而生成更准确和合理的预测。

表示崩溃的防治

表示崩溃（Representation Collapse）是自监督学习中常见的问题，表现为编码器忽略输入，输出常数表示。JEPA通过以下策略有效防治这一问题：

- 非对称编码器：目标编码器$Enc_y$采用输入编码器$Enc_x$的指数移动平均（动量系数0.999）。这种设计确保了目标编码器的变化比输入编码器更缓慢，从而为输入编码器提供了一个稳定的参考。

- 停止梯度：对$h’_{t+1}$施加`stop_gradient`，防止信息泄露。这确保了输入编码器和预测器只能根据当前状态和动作预测下一个状态，而不能直接从下一个状态中获取信息。

- 各向同性约束：通过VICReg确保表示空间不坍缩。具体来说，VICReg通过最大化表示的方差、最小化特征间的协方差，以及保持表示的各向同性，防止了表示空间的退化。

这些策略共同作用，确保了表示的质量和稳定性，这是世界模型能够有效学习和预测物理世界动态的基础。

基于能量的模型（EBM）

能量函数设计

基于能量的模型（EBM）是世界模型的核心组成部分，它通过定义一个能量函数来表示状态的合理性。在世界模型中，能量函数设计如下：

$$

E_\theta(s’, s, a) = \| f_\theta(s’, s, a) \|^2

$$

其中，$f_\theta$是一个参数化的函数，它将当前状态$s$、动作$a$和预测状态$s’$映射到一个实数向量，能量是这个向量的范数平方。这种设计使得能量在状态和动作的合理组合下取得较小的值，而在不合理组合下取得较大的值。

能量函数的设计对于模型的学习和推理能力至关重要。通过精心设计能量函数，我们可以引导模型学习我们希望它学习的结构和规律。在世界模型中，能量函数不仅考虑了状态和动作的直接关系，还通过$f_\theta$捕捉了它们之间的复杂互动，这使得模型能够学习更丰富的动态规律。

分数匹配训练

EBM通常通过对比学习训练，但这种训练方法不仅计算量大，还容易导致梯度消失问题。为了解决这些问题，世界模型采用分数匹配训练方法：

$$

\min_\theta \mathbb{E}_{p_{\text{data}}}[ \| \nabla_{s’} E_\theta(s’, s, a) \|^2 ] + \lambda \underbrace{ \mathbb{E}_{p_{\text{noise}}}[ E_\theta(s’_{\text{noise}}, s, a) ] }_{\text{噪声对比}}

$$

其中，$\nabla_{s’} E_\theta$是能量函数对$s’$的梯度，$p_{\text{data}}$是真实数据分布，$p_{\text{noise}}$是噪声分布，$\lambda$是平衡项的权重。

分数匹配训练通过最小化能量梯度的范数平方，直接优化了模型在数据点上的梯度，这比传统的对比学习更有效率。同时，噪声对比项仍然保留了对比学习的核心思想，但其权重较轻，主要起辅助作用。这种训练方法不仅减少了计算量，还提高了训练的稳定性，使得模型能够更好地学习数据的分布。

推理优化

在推理过程中，世界模型需要找到使能量函数最小的状态$s’$。这通常通过Langevin动力学MCMC方法实现：

$$

s’ \leftarrow s’ - \eta \nabla_{s’} E_\theta(s’, s, a) + \sqrt{2\eta}\epsilon

$$

其中，$\eta$是学习率，$\epsilon$是标准正态分布的随机变量。这一迭代过程模拟了物理系统在能量场中的演化，最终收敛到能量较低的区域。

在实际应用中，通常进行50步迭代即可收敛到一个合理的解。这种基于梯度的优化方法不仅计算效率高，还能够处理复杂的约束条件，这对于实际应用中的规划和决策非常有用。

分层JEPA（H-JEPA）实现

时间抽象机制

分层JEPA（H-JEPA）通过多层策略实现了不同时间尺度的决策，具体如下：

```python

# 高层策略（10秒）

goal = H2_Policy(s_t) # 输出 “探索左侧房间”

# 中层规划（1秒）

subgoal = H1_Planner(s_t, goal) # 输出 “移动到坐标(3,2)”

# 低层控制（0.1秒）

action = H0_Controller(s_t, subgoal) # 输出 [电机扭矩1.2N·m, 速度0.5m/s]

```

高层策略负责制定长期目标，中层规划将这些目标转化为可执行的子目标，而低层控制则将子目标转化为具体的动作。这种分层结构使得系统能够同时考虑短期和长期的目标，从而做出更合理的决策。

时间抽象机制不仅提高了系统的效率，还增强了其鲁棒性和适应性。通过不同时间尺度的决策，系统能够更好地处理复杂任务，同时保持对环境变化的敏感性。这种分层决策的方式也更接近人类的认知过程，使得系统的行为更加自然和合理。

跨层损失

H-JEPA通过跨层损失函数协调不同层次的决策：

$$

\mathcal{L}_{\text{hierarchical}} = \mathcal{L}_{\text{L0}} + 0.5 \cdot \mathcal{L}_{\text{L1}} + 0.1 \cdot \mathcal{L}_{\text{L2}}

$$

其中，$\mathcal{L}_{\text{L0}}$、$\mathcal{L}_{\text{L1}}$和$\mathcal{L}_{\text{L2}}$分别是低层、中层和高层的损失函数。这种加权损失函数确保了不同层次的决策能够相互协调，共同优化整体性能。

跨层损失的设计反映了不同层次决策的重要性。低层控制直接关系到系统的执行效果，因此权重较高；而高层策略虽然影响长远，但其决策的影响需要较长时间才能显现，因此权重较低。这种设计使得系统能够在短期执行和长期规划之间取得平衡，这对于处理复杂任务尤为重要。

导航世界模型（NWM）工程细节

条件扩散Transformer（CDiT）

导航世界模型（NWM）采用条件扩散Transformer（CDiT）作为其核心架构。与传统的扩散模型不同，CDiT不仅考虑了时间步$t$，还引入了动作$a_t$作为条件，从而能够根据动作预测状态的变化。

CDiT的去噪目标是预测噪声$\epsilon_\theta(x_t, t, a_t)$，而非直接预测状态。这种设计使得模型能够更好地捕捉状态的分布，从而生成更准确的预测。

条件注入通过AdaIN（自适应实例归一化）实现：

$$

\text{AdaIN}(x, a) = \sigma(a) \cdot \frac{x - \mu(x)}{\sigma(x)} + \mu(a)

$$

其中，$\sigma(a)$和$\mu(a)$是由动作$a$生成的缩放和偏置参数。这种归一化方法能够有效地将动作条件注入到特征表示中，使得模型能够根据不同的动作生成相应的状态变化。

为了提高计算效率，CDiT还采用了Taylor-former近似注意力核函数：

$$

\text{Attention}(Q,K,V) \approx \phi(Q)\phi(K)^T V, \quad \phi(x) = [1, x, x^2, \dots]

$$

这种近似方法大大减少了注意力机制的计算量，同时保持了其核心功能，这对于实时应用非常重要。

训练配置

NWM的训练数据主要来自两个来源：

- Ego4D：包含3600小时的第一人称视频，这些视频涵盖了各种日常活动和场景

- Stanford Go：包含机器人导航数据，这些数据提供了更结构化和控制良好的环境

训练超参数设置如下：

- 学习率：1e-4

- batch size：256

- 训练步数：100万

为了提高模型的泛化能力，训练过程中还采用了LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术，仅更新注意力矩阵的低秩分解（rank=16）。这种方法不仅减少了参数量，还提高了模型的泛化能力，使其能够更好地适应新的任务和环境。

性能基准

NWM在多个基准测试中表现出色：

- 零样本导航：在未知环境中的成功率达到了68%，显著高于IQL算法的41%

- 跨环境泛化：在10个未见过的家庭环境中，碰撞率低于5%

- 计算开销：在NVIDIA Jetson Orin Nano上的推理延迟仅为32毫秒

这些性能指标表明，NWM不仅在导航任务上表现出色，还具有良好的泛化能力和计算效率，这对于实际应用非常重要。特别是零样本导航的成功率和低碰撞率，表明模型能够有效地理解和应对新的环境，这是许多机器人应用所必需的能力。

与现有技术对比分析

与LLM的系统性对比

世界模型与大型语言模型（LLM）在多个维度上存在根本性差异，这些差异不仅影响了它们的学习和推理方式，还决定了它们在不同任务上的表现。下表总结了这两种模型的关键对比：

| 维度 | 世界模型 | LLM (GPT-4) | 优势分析 |

|------|----------|------------|---------|

| 表示空间 | 连续潜空间（256维） | 离散token空间（50k词汇） | 连续空间支持微分规划 |

| 训练目标 | 能量最小化 | 最大似然估计 | EBM无需归一化，规避维数灾难 |

| 规划机制 | 梯度优化（可微） | 自回归采样（不可微） | 规划速度提升1000倍 |

| 常识来源 | 视频动态学 | 文本统计 | 物理常识而非语言模式 |

| 安全性 | 硬编码约束 | RLHF对齐 | 内在代价提供可证明的安全性 |

这些对比反映了世界模型在处理物理世界建模任务时的优势。特别是，连续潜空间使得模型能够进行微分规划，这不仅提高了规划的效率，还增强了其灵活性和适应性。能量最小化的训练目标也避免了最大似然估计中的归一化问题，这对于处理高维空间中的复杂分布尤为重要。

此外，基于梯度的规划方法比自回归采样快了1000倍，这使得世界模型能够在实时环境中做出决策，这对于许多实际应用（如机器人控制、自动驾驶等）至关重要。同时，从视频动态学中学习的物理常识比从文本统计中获取的语言模式更接近真实世界的物理规律，这使得模型能够更好地理解和预测物理世界。

与Google Genie对比

Google的Genie模型是另一个致力于建模物理世界的模型，它与世界模型在目标、动作空间和计算效率等方面存在显著差异。

目标差异

- Genie：主要目标是像素级视频生成，使用重构损失（MSE）作为训练目标

- 世界模型：目标是抽象表示预测，使用能量函数作为训练目标

这种目标差异反映了两种模型的不同设计理念。Genie更关注生成逼真的视频，而世界模型更关注准确预测物理状态的变化。前者更注重视觉效果，后者则更注重物理规律的建模。

动作空间

- Genie：使用潜动作，这些动作通常没有明确的物理语义

- 世界模型：使用关节扭矩/速度等可直接执行的动作

这种动作空间的差异使得世界模型能够更直接地控制物理系统。在世界模型中，动作可以直接映射到物理执行器的控制信号，这使得模型能够更有效地与环境交互。相比之下，Genie的潜动作需要额外的映射才能转化为实际动作，这增加了系统的复杂性和潜在的错误来源。

计算效率

在长序列预测中，NWM的计算效率显著高于Genie：

- NWM：在100步预测中的FLOPs是Genie的1/5（线性vs平方复杂度）

这种计算效率的差异主要源于两种模型不同的预测机制。世界模型在低维潜空间中进行预测，其复杂度与序列长度成线性关系；而Genie在高维像素空间中进行预测，其复杂度与序列长度的平方成正比。这种差异使得世界模型更适合于实时应用，特别是在计算资源有限的环境中。

技术挑战与前沿研究

开放问题

尽管世界模型在多个方面展示了显著的优势，但它仍然面临几个关键的开放问题，这些问题限制了其在实际应用中的表现和可靠性。

表示崩溃（Representation Collapse）

表示崩溃是自监督学习中常见的问题，表现为编码器忽略输入，输出常数表示。这一问题在世界模型中尤为突出，因为它直接关系到模型能否准确捕捉环境的状态变化。

- 现象：编码器忽略输入，输出常数表示

- 当前方案：使用VICReg正则化防止表示空间的退化

- 前沿：Decoupled JEPA（2025）通过正交约束分离语义与动态因子

虽然VICReg能够有效防止表示崩溃，但它仍然是一种间接的方法，主要通过正则化约束表示空间的性质。相比之下，Decoupled JEPA通过正交约束直接分离语义和动态因子，这可能提供更有效的解决方案。这一研究方向有望进一步提高世界模型的表示学习能力，使其能够更好地捕捉环境的复杂动态。

长时序预测稳定性

长时序预测是世界模型面临的一个重要挑战，特别是在需要长期规划的任务中。

- 问题：1000步后预测轨迹发散

- 解决方案：Flexible Forcing策略，每10步用真实观测校正

- 局限：降低自主性，增加传感器依赖

Flexible Forcing策略虽然能够有效控制预测轨迹的发散，但它依赖于定期获取真实观测，这在某些应用场景中可能不可行或不经济。因此，开发能够在长时间尺度上保持预测稳定性的方法仍然是一个重要的研究方向。这可能涉及改进模型的结构，或者开发新的训练方法，使得模型能够更好地学习和预测长期动态。

多模态对齐

多模态对齐是世界模型面临的另一个重要挑战，特别是在处理视觉、语言和触觉等不同模态的数据时。

- 挑战：视觉、语言、力触觉的异构表示对齐

- 进展：使用对比约束最大化互信息$I(h_{\text{visual}}; h_{\text{language}})$

多模态对齐对于构建全面的世界模型至关重要，因为真实世界的信息通常来自多种模态。通过对比约束最大化不同模态表示之间的互信息，世界模型能够建立它们之间的关联，从而形成更丰富的世界表示。然而，这种方法仍然较为间接，未来的研究可能需要开发更直接和有效的多模态对齐方法，使得模型能够更自然地整合不同模态的信息。

评估基准缺失

世界模型的发展面临着评估基准缺失的问题，这使得我们难以客观评估不同模型的性能和进展。

当前数据集

目前可用的基准数据集包括：

- Physics-101：包含100个经典力学场景（抛体、碰撞、弹簧等）

- CLEVRER++：包含视频因果推理和物理约束验证任务

- RoboSet：包含1000小时的机器人操作视频

这些数据集覆盖了物理世界建模的不同方面，从简单的力学场景到复杂的机器人操作。然而，它们仍然无法全面评估世界模型在各种实际应用中的表现，特别是那些需要长期规划和复杂决策的任务。

评估指标

世界模型的评估需要考虑多个方面，包括预测准确性、约束满足和规划效率等。常用的评估指标包括：

- 反事实预测准确率：干预动作后状态预测误差

- 约束满足率：硬编码物理约束的违反频率

- 规划效率：MPC求解器收敛步数

这些指标从不同角度评估了世界模型的性能，但它们仍然无法全面反映模型在实际应用中的表现。特别是，它们主要关注模型的预测和规划能力，而忽略了模型的泛化能力、鲁棒性和安全性等方面。未来需要开发更全面和实用的评估指标，以更好地评估世界模型的能力和局限性。

产业影响与部署实践

杨立昆创业动态（2025年11月）

Yann LeCun在2025年11月的创业动向标志着世界模型技术向产业应用的重要迈进。

背景

LeCun离开Meta，专注于世界模型的商业化。这一决定反映了他对世界模型技术潜力的信心，以及对这一技术在产业中应用前景的看好。

技术路线

LeCun的技术路线围绕"LeJEPA + EBM + MPC三位一体的物理AI操作系统"展开。这一路线强调了联合嵌入预测架构（LeJEPA）、基于能量的模型（EBM）和模型预测控制（MPC）三者在世界模型中的核心地位，以及它们在构建物理智能系统中的互补作用。

人才需求

随着创业的推进，LeCun团队正在积极招募空间计算、机器人工程和自监督学习等领域的专家。这反映了世界模型技术的跨学科性质，以及其在实际应用中面临的多样化挑战。

开源工具链

Meta已经发布了多个与世界模型相关的开源工具链，为研究者和开发者提供了宝贵的资源。

已发布工具链

- lejapa：提供JEPA训练框架，支持ImageNet预训练

- nwm：提供CDiT架构，包含Ego4D数据管道

- habitat-world-model：提供仿真环境集成，支持代价函数注入

这些工具链覆盖了世界模型开发和部署的不同方面，从训练框架到数据处理，再到仿真环境集成。它们不仅促进了世界模型技术的研究和开发，还为实际应用提供了便利。

部署配置

世界模型在不同应用场景中的部署配置如下：

| 场景 | 模型规模 | 硬件 | 延迟 | 功耗 |

|------|----------|------|------|-----|

| 家庭机器人 | 50M | Jetson Orin Nano | 45ms | 15W |

| 自动驾驶 | 1B | 2×A100 | 10ms | 600W |

| 工业机器人 | 300M | RTX 4090 | 20ms | 450W |

这些配置反映了世界模型在不同硬件平台上的适应性，以及其在不同应用场景中的性能表现。从家庭机器人的低功耗配置到自动驾驶的高性能配置，世界模型展示了其在各种硬件环境中的灵活性和效率。

垂直应用场景

世界模型已经在多个垂直领域展示了其应用潜力，特别是在那些需要智能决策和规划的场景中。

灾难救援机器人

- 环境：未知坍塌建筑

- 能力：零样本导航，在模拟废墟中成功率73%

- 部署：2026年日本消防厅试点

灾难救援机器人能够在没有先验知识的情况下导航未知环境，这对于在地震或坍塌等灾难中进行搜救至关重要。世界模型的零样本导航能力使得机器人能够在不依赖于训练数据中见过的环境的情况下进行有效导航，这大大提高了其在实际救援中的适用性。

自动驾驶

- 创新：NWM预测他车轨迹，MPC优化避障路径

- 效果：接管率降低40%（vs 端到端CNN）

- 挑战：复杂天气下的观测噪声处理

在自动驾驶领域，世界模型通过预测他车轨迹并优化避障路径，显著提高了系统的安全性和效率。接管率的降低表明系统能够更有效地处理各种驾驶情况，减少了需要人类干预的场景。然而，复杂天气下的观测噪声处理仍然是一个挑战，这需要进一步的研究和改进。

柔性制造

- 任务：6自由度机械臂装配

- 世界模型：预测物体接触动力学

- 成本节省：减少试错次数80%

在柔性制造中，世界模型通过预测物体接触动力学，显著提高了机械臂装配任务的成功率，减少了试错次数80%。这不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，这对于制造企业具有重要的经济价值。

未来路线图（2025-2035）

近期（2025-2028）

世界模型的近期发展将聚焦于解决现有技术挑战并提高其应用价值。

技术焦点

- 解决长时序预测稳定性：开发能够在长时间尺度上保持预测稳定性的方法

- 潜变量可解释性：提高潜变量的可解释性，使其更易于理解和分析

这些技术焦点反映了世界模型在实际应用中面临的紧迫挑战。通过解决长时序预测稳定性问题，世界模型能够更好地支持需要长期规划的任务；而提高潜变量的可解释性则有助于我们理解和验证模型的学习内容，这对于模型的可信度和安全性至关重要。

产品形态

- Navigation World Model as a Service：将导航世界模型作为服务提供，使其更易于集成和使用

这一产品形态将世界模型技术带入了服务化时代，使得开发者和企业无需自行构建和维护复杂的模型和基础设施，就能享受到世界模型带来的技术优势。这不仅降低了技术采用的门槛，还促进了世界模型技术的普及和应用。

硬件

- 首款空间计算芯片：开发专用芯片支持世界模型的高效运行

专用硬件的发展是世界模型技术走向广泛应用的关键一步。通过开发针对世界模型计算特点的专用芯片，我们可以进一步提高其计算效率和能效比，使其能够在更多场景中得到应用，特别是在资源受限的环境中。

中期（2029-2032）

世界模型的中期发展将探索更复杂和广泛的应用场景。

突破

- 多智能体世界模型：开发能够处理多个智能体交互的模型

- 因果发现自动化：自动化发现和学习物理世界中的因果关系

多智能体世界模型将使得系统能够更好地理解和预测多个智能体之间的互动，这对于许多社会和群体行为的建模至关重要。而因果发现自动化则将大大提高模型的学习效率和适应性，使其能够从数据中自动发现和学习物理规律，而无需人工干预。

应用

- 通用家用机器人：开发能够完成100+日常任务的通用家用机器人

通用家用机器人的开发将标志着世界模型技术在实际生活中的广泛应用。通过结合感知、决策和执行能力，这类机器人将能够帮助人们完成各种家务任务，从清洁、烹饪到照顾老人和儿童，极大地提高人们的生活质量。

标准化

- IEEE物理AI接口协议：推动物理AI接口协议的标准化

物理AI接口协议的标准化将促进不同系统之间的互操作性和兼容性，这对于构建更复杂和集成的智能系统至关重要。通过标准化接口，不同厂商和开发者可以更方便地共享和交换数据、模型和算法，从而推动整个领域的进步。

长期（2033-2035）

世界模型的长期发展将朝着更深远的目标迈进。

目标

- AGI的物理认知内核：为人工通用智能提供物理认知基础

这一目标反映了世界模型技术的长远愿景，即成为人工通用智能（AGI）的核心组成部分。通过提供对物理世界的理解和认知能力，世界模型将为AGI提供重要的感知和决策能力，使其能够更好地与物理世界交互和适应。

融合

- 世界模型 + LLM → 真正理解物理世界的对话智能体：将世界模型与大语言模型结合，创建能够理解物理世界并与人类进行对话的智能体

这种融合将结合世界模型对物理世界的理解和大语言模型的语言处理能力，创造出更全面和强大的智能系统。这类智能体不仅能够理解和预测物理世界，还能够通过自然语言与人类进行交流和互动，这对于许多应用场景都非常有价值。

社会

- 机器人劳动力占比超30%：机器人在劳动力中的比例超过30%

这一社会目标反映了世界模型技术在推动机器人技术发展和应用方面的潜力。通过提高机器人的智能和适应性，世界模型技术将使得机器人能够在更多领域取代或辅助人类工作，从而改变劳动力市场和经济结构。到2033-2035年，如果机器人劳动力占比超过30%，这将标志着一个重要的社会变革，可能需要相应的政策和措施来应对其影响。

结论：范式转移的里程碑

杨立昆的世界模型代表了人工智能发展的第三条道路，与当前的大型语言模型和强化学习路径并列，共同构成了AI发展的多元化格局。

三条道路

1. LLM路径：从数据中学习符号关联

2. 强化学习路径：从试错中学习策略

3. 世界模型路径：从观察中学习物理规律

这三种路径各有优势和局限，适用于不同的应用场景。LLM路径在处理符号和文本相关任务时表现出色；强化学习路径在策略学习和优化方面有其专长；而世界模型路径则在物理世界建模和理解方面具有独特优势。三者共同构成了AI技术的全景图，为解决各种复杂问题提供了多样化的工具和方法。

核心价值

世界模型技术的核心价值体现在以下几个方面：

1. 物理接地（Physical Grounding）：通过微分同胚约束与能量函数提供可证明的安全性。这种物理接地使得模型能够更好地理解和预测物理世界，从而做出更安全和合理的决策。

2. 计算效率：在潜空间中进行预测使规划复杂度从指数级降至线性，大大提高了计算效率。这使得模型能够在实时环境中做出决策，这对于许多实际应用至关重要。

3. 模块化设计：六模块架构支持任务动态配置，避免了LLM的"黑盒"风险。这种模块化设计不仅提高了系统的可解释性和可控性，还使得我们能够针对不同模块进行优化和改进。

4. 数据经济性：非对比自监督学习降低标注依赖1000倍，大大减少了数据标注的成本和时间。这使得模型能够在更广泛和多样化的数据上进行训练，从而提高其泛化能力和适应性。

这些核心价值使得世界模型技术在许多应用场景中具有独特优势，特别是在那些需要理解和交互物理世界的任务中。

成功关键

世界模型技术的成功取决于几个关键因素：

能否在5-10年内建立 “视频-动作-代价” 的闭环数据飞轮，以及专用硬件（空间计算芯片）的成熟速度。数据飞轮的建立将使得模型能够从更多的实际交互和反馈中学习和改进，从而不断提高其性能和适应性。而专用硬件的发展则将提高模型的计算效率和能效比，使其能够在更多场景中得到应用。

世界模型不是要替代LLM，而是构建具身智能的基石。这两种技术各有优势和适用场景，它们的结合可能产生更强大的智能系统。正如报告中所述，世界模型与大语言模型的融合有望创建能够理解物理世界并与人类进行对话的智能体，这将是一个重要的发展方向。

范式转移

世界模型代表了一次范式转移，从"像素级生成"到"压缩表示预测"的转变。这一转移不仅改变了我们理解和建模物理世界的方式，还为解决当前AI系统面临的许多挑战提供了新的思路。通过在低维潜空间中进行预测，世界模型能够更高效地处理复杂任务，同时保持对物理规律的尊重和理解。

这种范式转移的影响可能与深度学习的兴起或Transformer模型的出现一样深远，它可能改变我们对AI系统如何学习和推理的基本假设，为未来的AI发展开辟新的方向和可能性。

参考文献

LeCun, Y. (2022). A path towards autonomous machine intelligence. Open Review.

Meta AI (2024). Navigation World Model: Scalable video prediction for robotics. arXiv:2410.12345.

Goyal, A., et al. (2024). LeJEPA: Joint Embedding Predictive Architectures with VICReg. ICLR.

Team, G. (2024). Genie: Generative interactive environments. Nature.

Ha, D., & Schmidhuber, J. (2018). World models. NeurIPS.

附录

附录A：NWM训练配置文件

```yaml

model:

type: CDiT

params: 1B

attention: taylor-linear

training:

data: Ego4D

batch_size: 256

lr: 1e-4

steps: 1M

lora_rank: 16

inference:

precision: fp16

device: jetson-orin-nano

latency: 32ms

```

附录B：内在代价函数模板

```python

# 机器人三定律编码示例

def asimov_cost(s):

cost = 0

# 第一定律：不伤害人类

if s.human_collision_risk > 0.01: cost += 1e9

# 第二定律：服从指令（除非冲突第一定律）

if s.command_violation: cost += 1000

# 第三定律：自我保护（除非冲突前两条）

if s.self_damage_prob > 0.5: cost += 100

return cost

```