每经记者：李宇彤 每经编辑：董兴生
“世界模型”正成为全球人工智能（AI）产业演进中新的高频词。
3月29日，《每日经济新闻》记者在中关村论坛“AI未来论坛：跃迁·投资·共生”专题论坛上注意到，这场以“AI源生创新与投资风向标”为主题的收官圆桌论坛，成为透视世界模型发展路径的窗口。
本场圆桌论坛由金沙江创投主管合伙人朱啸虎担任主持人，与星连资本管理合伙人张鸣晨、耀途资本创始合伙人白宗义、奥迪中国研发副总裁Ivo Muth、流形空间创始人兼CEO武伟、清华大学副教授章明星、破壳机器人创始人兼清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲展开深度交流。
图片来源：每经记者 李宇彤 摄
此前，李飞飞、杨立昆等学界领军人物将世界模型定义为“通向AGI（通用人工智能）的真正道路”，但行业仍面临诸多现实困境，资本与产业仍在远期的技术叙事与当下的落地关切之间寻求平衡。
世界模型的技术终局与落地现实之间，究竟横亘着多远的距离？2026年的AI演进，又该锚定怎样的方向？
世界模型发展路径仍存两个核心分歧
世界模型赛道快速升温，背后离不开两笔重磅融资的推动。2026年2月，由华人AI科学家李飞飞创办的World Labs宣布完成新一轮融资，获英伟达等机构10亿美元投资，用于世界模型相关研发，其估值也增至50亿美元。3月，图灵奖得主杨立昆创立的通用世界模型公司AMI Labs，完成10.3亿美元种子轮融资，投资方包含贝索斯基金等，公司估值达到35亿美元。
在圆桌讨论中，耀途资本创始合伙人白宗义坦言：“说句玩笑话，现在不讲世界模型，融资难度比较大，但是一讲世界模型，估值都是几亿美元起。”
然而，随着世界模型的热度攀升，也开始出现一定的概念泛化。
流形空间创始人武伟发出提醒：“一个要警惕的事情就是现在世界模型的定义一直被扩大和模糊化，会造成以前定义元宇宙时相似的情况。我们比较坚持的是要说清楚自己要做的世界模型是哪一类。”
他进一步将世界模型分为两类：第一类是在数字世界的世界模型，主要用于构建更实时的交互界面；第二类则是用于物理世界，成为可预测的机器人大脑。
他认为，这两类世界模型的基础能力并不一致，数字世界中的模型需要更多迎合创作者的偏好，而非严格遵循物理规律。而用于物理世界的模型，则必须完整复刻真实的物理环境和机器人操作逻辑。当前，流形空间则是偏向后者。
从学界视角来看，清华大学副教授章明星指出，世界模型的发展路径存在两个核心分歧。其一，关于语言是否足以建模物理世界。其二，关于数据来源的选择，究竟是用游戏等数字模态的数据进行训练，还是采用物理空间的遥测或第一人称视角数据。
章明星认为，从横向比较来看，世界模型仍处于普遍发展阶段，未来物理空间的推理究竟属于何种模态、又该如何突破，仍有诸多问题待解。
数据与算力成核心破局点
而在技术落地的现实面前，所有的路线选择，都绕不开数据与算力的双重命题。
“去年AI领域普遍认为Scaling（规模化）所需数据已触及天花板，大语言模型是否已回归研究时代，今年算法层面能否迎来突破？”面对朱啸虎提出的这一问题，章明星回应称，前年（2024年）下半年业界对Scaling的信心确实曾有所动摇，但从当前业界整体态势来看，对Scaling的坚信程度反而达到了一个新高度。
他指出，Agent（智能体）能力的主要差距在于数据层面，只要补足更多场景下的数据与模型，模型自然能演化出更强的操作能力。并且在这样的场景下，AI如今已不再需要海量数据。针对特定场景，关键在于覆盖多样化的场景与案例，每个场景可能仅需几个或几十个小规模样本即可。
章明星认为，当前真正的瓶颈反而卡在算力上。无论是提升数据效率、在同等数据下实现更好效果，还是降低未来模型的推理成本，都成为架构创新的主要驱动力。
星连资本管理合伙人张鸣晨同样对世界模型的Scaling law（规模定律）演进保持着明确的乐观判断。他认为，世界模型的Scaling law很快就将摸到清晰的发展轨迹，核心要解决的，就是数据墙的突破，以及支撑Scaling law落地的技术体系构建。
世界模型落地大考：2026年自动驾驶与工业场景将率先迎来双拐点
尽管技术路线还在继续探索中，但世界模型究竟能在哪些场景落地仍是行业最关心的问题。
在白宗义看来，世界模型的终局，必然是跨本体的通用端到端模型，数据也将来自低成本、高覆盖率的生成式数据。但中短期看，仍需在模型、数据等诸多方面做出妥协，商业化层面只能退而求其次，聚焦特定场景、解决特定问题。与其追求通用能力，不如先把特定场景做透，尽量避免涉及通用模型、机器人本体或复杂任务场景。
白宗义进一步给出判断，2026年自动驾驶、工业垂直场景两大领域将迎来商业化与资本化的双拐点。
他认为，从世界模型、通用人工智能的终局视角看，头部公司凭借较大融资规模已形成一定技术先发优势。但其内部也判断，该赛道相较大语言基础模型、GPU（图形处理器）等领域，资金投入门槛显著更低，目前仍处于技术收敛的摸索阶段，优秀早期团队仍有可观的投资机会与成长价值。
而在汽车这个消费级智能终端场景，奥迪中国研发副总裁Ivo Muth也对世界模型与空间智能的落地做出了分析。
他表示，空间智能与世界模型的落地布局，聚焦三大领域：一是汽车核心业务，高级驾驶辅助系统、智能座舱等智能技术与整车智能体系深度融合，是企业核心战略方向；二是企业组织层面，借助AI与世界模型打通信息壁垒，把企业的知识与能力转化为核心竞争力；三是用户服务，通过智能体技术优化用户全触点交互体验，这也是技术落地的最终落脚点。
对于AI上车的核心挑战，Ivo Muth表示：“我们的首要重点是利用这一技术来强化奥迪一贯秉承的核心价值：高端体验、无与伦比的安全性以及以客户为中心的创新。在将世界模型应用于车端时，实时性能、成本和数据安全都是重大挑战——但数据安全始终是最高优先级，也是大规模部署的根本性前提。”
而在家庭场景，破壳机器人创始人许华哲也给出了落地路径。他认为，家庭机器人落地的核心，是先明确产品边界，定义好家庭场景中要做与不做的事，再反向迭代系统，而非盲目采集无明确目标的泛化数据。他表示，短期内完全的通用泛化能力无法实现，与其追求全场景覆盖，不如聚焦核心任务做到极致，再实现场景泛化。
