爆爆爆！李飞飞的World Labs居然融资2.3亿美元！

要知道，这个被称为"世界模型"的技术，正在成为AI界的新风口。

谷歌、英伟达、OpenAI这些巨头都在疯狂投入，生怕错过下一个技术革命的窗口期——它不只是个技术概念，更像是AI通往真正智能的"任督二脉"。

1、什么是世界模型

世界模型类似于真正的人类大脑，通过学习现实世界中的物理和因果规律，具备“物理直觉”，可在内部模拟环境变化，基于当前环境状态推演未来状态，并评估自身行为的后果。

这一概念源于心理学中的“心智模型”。

举个例子：

看到乌云密布时，人们会自然地预判“快要下雨了”，因为大脑已经在内部模拟了可能的天气变化。

2、世界模型VS大模型

大模型(如 GPT、DeepSeek 等)依赖海量数据进行统计学习与模式匹配，其能力本质上基于相关性而非因果性，因而缺乏对物理世界的真实理解，也难以进行可解释的推理。

部分研究者认为:若希望 AI 具备类人智能，不能仅依赖数据驱动的模式匹配，真正的智能应包含对物理规律的建模能力以及对环境变化的内部模拟机制。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！

当前关于世界模型的研究主要有两种观点:

大模型派: 坚信“Scaling Law(规模定律)”，认为只要模型规模足够大，各种能力将自然涌现，可成为世界模型。

世界模型派: 认为再大的模型本质上也只是更聪明的“鹦鹉”，真正的智能须建立在对物理世界理解和因果关系把握的基础之上。图灵奖得主 Yann LeCun 就是这一观点的坚定支持者。

3、世界模型如何工作?

世界模型让 AI 拥有“脑内模拟”的能力，能够在不与真实环境交互的情况下推演未来。通常包含以下模块:

感知与编码

通过摄像头、雷达等传感器获取图像等环境数据，并利用VAE(变分自编码器)等方法将其压缩为潜在向量，以提取关键信息并降低计算负担。

动态推演

在潜在空间中模拟环境随时间和动作变化的过程，实现: 当前状态 + 动作 → 未来状态。该模块相当于一个“脑内环境模拟器”，可推演多种可能情境。

控制决策

根据推演结果选择合理行为，例如加速、转向或避障。常与强化学习策略结合，以提升决策效果。

比较知名的世界模型架构包括 DeepMind 的 Dreamer 系列、LeCun 提出的 JEPA 等。

4、典型应用场景

世界模型虽仍处于发展初期，但已在以下领域展现潜力:

自动驾驶

如特斯拉的通用世界模型、蔚来世界模型 NWM，通过环境建模与状态推演，提升自动驾驶中路径规划、避障与决策能力。

机器人控制

世界模型可作为“脑内模拟器”，帮助机器人在复杂环境中预演行动结果，提高决策效率与可靠性。

特别是在具身智能中，世界模型常被视为比语言模型更适合担任机器人的“决策中枢”。

游戏与科研仿真

用于推演角色行为、物体轨迹，以及模拟蛋白质折叠、粒子运动等复杂过程，提升交互智能与模拟效率。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！