人工智能领域正经历一场关于技术路径的深刻变革。以图灵奖得主杨立昆为代表的科研群体，正推动一场从虚拟文本向物理现实跨越的认知革命。这场变革的核心，在于构建能够理解三维空间与动态因果关系的"世界模型"，试图突破当前大语言模型在物理世界认知上的固有局限。
传统大语言模型的发展困境日益凸显。这类模型依赖海量文本数据进行训练，但数据质量参差不齐导致的认知偏差、时效性滞后造成的知识断层，以及参数规模扩张带来的算力消耗失衡，都制约着其向通用人工智能的进化。更关键的是，纯文本训练模式使模型难以建立对空间拓扑、物体属性及运动规律的精准映射，在跨场景应用时频繁出现认知断层。
世界模型派研究者提出全新认知框架。他们认为人类婴儿通过视觉观察建立物理认知的方式，为AI发展提供了重要启示。动态视频数据中蕴含的时空信息，比抽象文本更接近智能本质。MIT神经科学研究证实，人类处理空间认知时会激活特定神经网络，这种生物本能正是当前纯文本AI缺失的底层能力。世界模型通过高维感知数据直接建模，在潜空间推演物理规律并输出行动指令，试图绕开语言转换的认知瓶颈。
技术突破正在多个维度展开。李飞飞团队研发的Marble系统，已实现从单张图像生成三维数字孪生空间的能力。DeepMind的MuZero算法在无监督环境中展现出强大的策略进化能力，Yann LeCun提出的JEPA表征模型则开创了自监督学习的新范式。2024年发布的视频生成模型Sora和城市环境生成模型UrbanWord，标志着世界模型在复杂场景模拟方面取得实质性进展。这些技术突破共同指向一个核心目标：让AI系统具备对现实世界的内在理解与心理模拟能力。
世界模型展现三大核心特性。其内在表征机制可将高维观测数据压缩为低维潜在状态，形成对世界的简洁有效表征；物理认知能力使其能模拟重力、摩擦力等基本规律，提供更符合现实的预测；反事实推理特性则支持假设性思考，为复杂问题解决开辟新路径。这种认知架构由状态表征、动态预测和决策规划三大模块构成，通过变分自动编码器、循环神经网络等技术实现环境状态的精准预测与行动序列的优化规划。
科技巨头纷纷布局关键赛道。谷歌DeepMind的Genie 3模型可实时生成交互式3D环境，用户通过自然语言指令即可创建可自由探索的动态世界。meta的代码世界模型突破静态文本生成局限，能逐行模拟代码运行过程并精准预测状态变化。英伟达利用Omniverse平台构建物理仿真系统，为机器人领域扩张提供技术支撑。特斯拉在自动驾驶系统中嵌入虚拟环境模型，通过构建数字孪生世界进行算法训练与验证，这种技术路径已对现实世界产生实质性影响。
技术发展伴随多重挑战。数据层面，多模态数据的收集标注成本高昂，数据质量直接影响模型泛化能力；工程层面，缺乏统一训练标准与公共实验平台，制约着规模化创新生态的形成；认知层面，模型在潜空间的复杂推演过程难以追溯，给安全伦理带来新课题；产业层面，AI对交通、制造等领域的决策体系重构，将引发算法主权、智能监管等制度争议。这些挑战揭示，世界模型的进化不仅是技术突破，更是人类在技术、伦理与治理层面的综合考验。
当前研究呈现鲜明对比。适合快速迭代的视觉语言模型（VLA）在短期应用中占据优势，而强调物理规律理解的世界模型代表更底层的认知方式，更适合长期技术演进。中美两国采取不同发展路径：美国依托资本优势与开放生态快速试错，中国则通过产业链协同推进技术落地。但双方都面临共同命题：当AI系统深度嵌入社会运行体系，如何建立人机协同的规则框架？这个问题的答案，将决定人工智能技术演进的最终方向。
