世界模型狂潮下的理性审视：概念泛化风险与2026关键突破路径

每经特约记者：林晓晨 每经编辑：陈文轩

在人工智能技术加速迭代的浪潮中，“世界模型”正成为全球AI产业演进中备受瞩目的新焦点。

3月29日，徽声在线记者在中关村论坛“AI未来论坛：跃迁·投资·共生”专题论坛现场观察到，这场以“AI源生创新与投资风向标”为主题的收官圆桌论坛，为透视世界模型的技术演进路径提供了重要观察窗口。

本场论坛由金沙江创投主管合伙人朱啸虎主持，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对话，共同探讨技术突破与产业落地的关键命题。

图片来源：徽声在线记者 林晓晨 摄

尽管李飞飞、杨立昆等学界领军人物将世界模型视为“通向AGI（通用人工智能）的关键路径”，但行业在技术狂欢背后仍面临多重挑战。资本与产业在远期技术叙事与短期落地需求之间寻求平衡点，成为当前最迫切的课题。

世界模型从技术理想到产业现实，究竟需要跨越多少鸿沟？2026年的AI发展图景又将呈现何种特征？

世界模型发展路径的两大核心争议

资本市场的热烈追捧为赛道注入强劲动力。2026年2月，由华人AI科学家李飞飞创立的World Labs完成10亿美元融资，英伟达等机构参与投资，公司估值跃升至50亿美元；仅隔一月，图灵奖得主杨立昆创立的AMI Labs宣布完成10.3亿美元种子轮融资，贝索斯基金等知名机构入局，估值达35亿美元。这两笔重磅融资标志着世界模型正式进入资本加速期。

耀途资本创始合伙人白宗义在讨论中直言：“现在不谈世界模型都不好意思融资，但只要涉及这个概念，估值就直奔亿美元级别。”这种资本狂欢背后，隐藏着概念泛化的风险。

流形空间创始人武伟警示称：“世界模型的定义正在被无限扩大，这与当年元宇宙概念炒作如出一辙。我们需要明确区分不同类型的世界模型。”他将技术路线划分为两大阵营：数字世界模型侧重构建实时交互界面，物理世界模型则致力于打造可预测的机器人决策系统。

武伟进一步解释，数字世界模型更注重创作者体验，可适当突破物理规律限制；而物理世界模型必须完整复现真实环境中的力学、光学等特性。流形空间目前专注于后者，已在工业机器人控制领域取得突破。

清华大学副教授章明星从学术视角指出，行业存在两大根本性分歧：一是语言能否完整建模物理世界，二是训练数据应取自数字模态（如游戏）还是物理空间（如传感器数据）。他强调：“当前世界模型仍处于早期发展阶段，物理空间推理的模态选择与突破路径尚未明朗。”

数据与算力：技术落地的双重枷锁

在技术落地层面，数据获取与算力支撑成为制约发展的关键因素。面对朱啸虎提出的“Scaling定律是否遭遇瓶颈”的质疑，章明星回应称，2024年下半年行业确实出现信心波动，但2025年对规模化发展的信念达到新高度。

他揭示了一个反直觉现象：Agent能力差距主要源于数据多样性而非数量。在特定场景下，模型仅需少量高质量样本即可实现能力跃迁。当前真正的瓶颈在于算力限制——无论是提升数据效率、优化模型效果，还是降低推理成本，都迫切需要架构创新。

星连资本管理合伙人张鸣晨持类似观点，他认为世界模型的Scaling定律即将显现清晰轨迹，但前提是突破数据墙限制并构建完整的技术支撑体系。他预测：“2026年我们将看到算力效率的显著提升，这可能引发新一轮技术竞赛。”

2026年关键拐点：自动驾驶与工业场景率先突围

尽管技术路线尚未完全收敛，但商业化落地场景已逐渐清晰。白宗义判断，世界模型最终将演变为跨本体的通用端到端系统，但中短期需聚焦特定场景突破。他特别指出：“2026年自动驾驶与工业垂直领域将迎来商业化与资本化的双重拐点。”

这位资深投资人分析称，头部企业虽已形成技术先发优势，但世界模型赛道相比大语言模型、GPU等领域，资金门槛仍较低。当前处于技术收敛探索期，优秀早期团队仍具备投资价值。他建议创业者：“与其追求通用能力，不如先在特定场景建立技术壁垒。”

在汽车领域，奥迪中国研发副总裁Ivo Muth揭示了空间智能的三层布局战略：技术层聚焦高级驾驶辅助系统与智能座舱的深度融合；组织层通过AI打破信息孤岛，构建企业知识图谱；服务层利用智能体技术优化用户交互体验。他特别强调：“数据安全是车端部署的最高优先级，这决定了技术能否真正规模化应用。”

家庭场景则呈现不同路径。破壳机器人创始人许华哲提出“场景边界定义法”：“家庭机器人应先明确核心任务清单，再反向优化系统架构。”他以清洁机器人为例，指出短期实现全场景泛化不现实，应优先确保特定任务（如地板清洁）的极致体验，再逐步扩展能力边界。