今年标志着人工智能发展的一个重大加速年。GoogleDeepMind发布了用于实时交互式3D世界的Genie 3；英伟达推出了用于物理人工智能的Cosmos平台；李飞飞的世界实验室推出了Marble；而Yann LeCun的AMI Labs则获得了大量资金，用于构建基于现实的系统。

世界模型代表了超越下一节点预测的下一个前沿领域。它们使人工智能能够“想象”结果、安全规划并与现实世界可靠地交互——这对机器人、自动驾驶汽车、科学发现和通用人工智能至关重要。

在本文中，我们将详细介绍什么是世界模型、推动 2026 年突破的主要参与者、它们的能力、实际应用、挑战以及开发人员如何入门。

世界模型概览

什么是世界模型？

世界模型 世界模型是构建物理世界内部表征的人工智能系统，其表征涵盖空间、时间、物理、因果关系和物体恒存性。与预测文本的逻辑逻辑模型（LLM）或生成孤立片段的视频生成器不同，世界模型模拟环境如何响应行为而演变。

主要特点：

  • 预测模拟预测未来状态（“如果我做 X，接下来会发生什么？”）。
  • 动作条件：实时响应干预措施。
  • 空间与物理智能理解三维几何、重力、材料和持久性。
  • 长期规划：保持几分钟或几小时的连贯性，而不是几秒钟。

该概念可以追溯到 Jürgen Schmidhuber 的工作，但 2025-2026 年通过可扩展的视频数据、更好的架构（自回归潜在扩散，JEPA）和大规模计算将其变为现实。

世界模型与纯视频模型（如 Sora）不同，因为它们是交互式的，并且支持“在想象中”进行代理训练。

2026 年的主要参与者和突破

Google DeepMind – Genie 3

Genie 3 以研究预览版的形式发布，能够以 24 帧/秒的速度实时地从文本或图像生成逼真的交互式 3D 环境。它支持具有对象持久性和涌现物理特性的持久世界。它为 Google AI Ultra 用户的 Project Genie 提供支持，并有助于智能体训练和模拟。

NVIDIA Cosmos

Cosmos是一个基于海量机器人和驾驶数据训练的开放权重世界基础模型（WFM）平台。它支持文本到世界（Text2World）、图像到世界（Image2World）和视频到世界（Video2World）的转换，并具备强大的物理感知能力。它可作为合成数据生成和机器人策略训练的基础设施。

World Labs (Fei-Fei Li) – Marble

Marble 可以利用文本、图像、草图或视频创建可编辑的 3D 世界。它使用高斯散射技术生成交互式场景，并可导出为网格或视频。Marble 注重空间智能和精确控制，适用于创意产业、虚拟现实和机器人模拟等领域。

Yann LeCun 的 AMI Labs

专注于 JEPA 式架构，该架构通过在潜在空间而非像素上进行预测来学习抽象表征。目标是实现基于现实、高效的世界理解，并具备持久记忆和复杂规划能力。

世界模型技术架构

其他值得关注的项目包括 Runway、腾讯的混元世界以及 OpenAI 的 Sora 的持续发展。

关键技术能力与基准

现代世界模型在以下方面表现出色：

  • 实时交互 — Genie 3 实现了 24 fps 的导航速度。
  • 物理学一致性 — Cosmos 在 Sampson 误差和姿态估计等基准测试中处于领先地位。
  • 可编辑性和可控性 — Marble 支持对象操作和样式迁移。
  • 代理人培训 — 模拟环境利用较少的真实世界数据加速强化学习。
模型/平台 主要优势 分辨率/速度 主要用例 可用性
Genie 3（DeepMind） 实时交互式3D 720p @ 24 fps 特工培训、游戏 研究预览
NVIDIA Cosmos 考虑物理特性的合成数据 因情况而异（开放式模型） 机器人技术、AV 公开组
大理石（世界实验室） 可编辑的3D空间智能 交互式（浏览器） 创意工具、模拟 公共/商业
AMI Labs（LeCun） JEPA抽象表示 新兴 扎根推理 早期

与 2024-2025 年的视频模型相比，这些系统在长期一致性和干预敏感性方面表现出显著的提升。

实际应用及影响

01区

机器人技术与具身人工智能

世界模型生成多样化的训练数据，并允许在实际部署前通过模拟进行安全的策略测试。NVIDIA Cosmos 为人形机器人开发提供支持。

02区

自动驾驶汽车

模拟罕见极端情况可以提高安全性。Genie 3 可与 Waymo 模拟器集成。

03区

创意产业与游戏

用于电影、虚拟现实和游戏的交互式世界快速原型制作。Project Genie 支持用户创建可玩环境。

04区

科学发现

模拟物理系统（材料、气候、分子动力学）以加速研究。

05区

自主代理

训练能够在动态环境中进行规划和行动的可靠的长远智能体。

挑战与局限性

  • 一致性差距 — 物体仍然会在很长一段时间内消失，或者发生违反物理定律的现象。
  • 数据与计算资源匮乏 — 训练需要庞大的视频数据集。
  • 评估难度 ——对于“世界理解”没有普遍适用的标准。
  • 现实世界转移 — 模拟与现实（sim2real）之间的差距仍然很大。

目前的模型是强大的原型，但还不是现实的完美数字孪生体。

开发者和企业如何入门

  1. NVIDIA Cosmos — 从 Hugging Face 或 NGC 下载开放模型。尝试使用合成数据管道。
  2. 精灵计划 — 可供 Google AI Ultra 订阅用户用于创建交互式世界。
  3. 世界实验室大理石 — 注册 marble.worldlabs.ai 用于生成 3D 世界。
  4. 框架 — 与 Isaac Lab、MuJoCo 或自定义 RL 环境集成。

尖端：从短期任务入手，结合现有的 LLM 进行高层规划，并专注于特定领域的微调。

更宏观的视角：世界模型与通用人工智能之路

像德米斯·哈萨比斯这样的行业领袖认为，世界模型对于通用人工智能（AGI）至关重要。它们弥合了语言理解和物理智能之间的鸿沟。到2026年，世界模型与智能体人工智能和机器人技术的融合将预示着更可靠、更具具身性的智能的到来。

在全球范围内，这场竞赛涉及美国（DeepMind、NVIDIA、World Labs）和欧洲/亚洲的贡献，旨在普及强大的模拟工具。

结论

世界模型并非只是人工智能领域的又一新趋势，而是下一代智能系统的基础架构。无论您是制造机器人、创建虚拟世界，还是开发自主代理，2026 年都是应用这项技术的最佳时机。

准备好探索了吗？ 立即体验 NVIDIA Cosmos 模型或 World Labs Marble。您最先想模拟哪个物理世界或虚拟世界？

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常问问题

问：世界模型和视频生成模型有什么区别？

世界模型是交互式和动作条件模拟器，而视频模型通常生成固定片段。

问：Genie 3 是否已公开发布？

目前该功能处于有限的研究预览阶段，并为符合条件的 Google AI Ultra 用户提供 Project Genie 功能。

问：世界模型如何帮助机器人技术发展？

它们生成合成训练数据和安全的模拟环境，减少现实世界中的反复试验。

问：世界模型研究由谁领导？

DeepMind、NVIDIA、李飞飞的世界实验室和 Yann LeCun 的 AMI Labs 处于领先地位。

问：World Models是开源软件吗？

NVIDIA Cosmos 提供开放权重模型；其他模型则从研究预览版到商业版不等。

本文基于截至 2026 年 5 月下旬的官方公告、技术论文和行业报告撰写而成。