世界模型：人工智能下一个“高地”与自动驾驶的未来之战

“机器人的 ChatGPT 时刻即将到来。与大语言模型类似，世界基础模型（World Model）对推动机器人和自动驾驶汽车的开发至关重要。”在刚刚结束的 CES 2025 上，英伟达 CEO 黄仁勋身穿新款皮衣亮相，除了发布 RTX 5090 引发瞩目外，还宣布正式进军 AI 领域的下一个关键方向——世界模型。

此次发布的Cosmos 世界基础模型专为物理交互、工业环境和驾驶环境的高质量生成而构建，具备生成逼真视频、创建合成训练数据等能力，帮助机器人和汽车更好地理解物理世界。

不仅是英伟达，谷歌旗下 DeepMind 组建的世界模型研究团队、李飞飞创立的 World Labs，以及初创企业 Decart 和 Odyssey 等，都在积极布局这一领域。北京智源人工智能研究院发布的“2025 年十大 AI 技术趋势”也指出，更注重“因果推理”的世界模型，有望成为多模态大模型的下一阶段。

为什么世界模型会被认为是人工智能的下一个关键突破？它将如何颠覆自动驾驶等科技领域？

世界模型：人工智能的下一块高地

自 OpenAI 在 2022 年底发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 逐渐演化出了两条主线：

1.语言模型：从单一文本模态拓展至多模态，具备了文生图、图生文、文生视频等功能，但面临“幻觉”问题，因其缺乏因果推理能力，生成内容有时缺乏逻辑性。

2.世界模型：从数字世界走向物理世界，从一维的数字智能跃升为三维的空间智能。

世界模型的核心在于模拟人类的潜意识推理能力，例如预测事件发展、理解物理因果关系。它能基于多模态数据（文本、音频、图像和视频）创建对现实世界的内部表征，并通过反事实推理（Counterfactual Reasoning）模拟行为后果，从而推动通用人工智能（AGI）的实现。

2018 年，一篇发表在 NeurIPS 顶会的论文首次将“世界模型”概念引入机器学习领域。2024 年，OpenAI 发布的 Sora 文生视频大模型，则是世界模型的具体应用，它可以生成高质量、长达 60 秒的动态视频，广泛应用于游戏、电影以及机器人模拟场景中。

相比现有语言模型仅停留在语义理解阶段，世界模型开始探索物理法则的理解与演绎。Meta 首席 AI 科学家杨立昆曾指出，依靠像素生成世界的方式注定有限，而具备物理认知的世界模型才能真正迈向通用人工智能。

自动驾驶的“终局之战”？

自动驾驶的下一步发展，对丰富的场景数据提出了更高要求。然而，现实中数据采集成本高昂，危险场景和长尾场景稀缺，制约了技术进步。

世界模型正是打破瓶颈的关键工具之一。通过生成合成数据，它能为自动驾驶模型提供逼真的训练场景，尤其是在端到端的自动驾驶方案中表现突出。

从技术路径来看，自动驾驶的演进历程揭示了 AI 的深度融合：从依赖硬件提升传感能力，到算法升级以实现 2D-3D 转换，再到基于生成式 AI 模型生成复杂场景数据。

国内外车企也在积极跟进。例如：

英伟达 Cosmos 世界模型：可生成虚拟世界状态，支持自动驾驶和机器人应用。

特斯拉通用世界模型：基于过往视频片段预测“未来场景”。

蔚来 NWM：具备长时序推演能力，能快速模拟多种场景并输出最优决策。

理想汽车的“生成+重建”模型：结合 3D 高斯模型和扩散模型，为自动驾驶训练生成高质量数据集。

未来，世界模型不仅将助力自动驾驶实现质的跃迁，还可能成为 AI 技术在物理世界应用的一道分水岭。

车端“瘦身”、云端“加码”

从长远看，自动驾驶的发展将从车端竞争逐渐转向云端竞争，呈现“更轻的车、更重的云”趋势。

根据阿伯丁大学和 MIT 的研究，生成式 AI 模型的训练和运行对算力的需求大幅增长。即使是早期的 Sora 模型，也需要数千个 GPU 来支持训练与推理。未来，车端算力难以承载这些复杂任务，智能化将向云端迁移。

云端可以利用强大的数据处理能力和实时计算，结合路侧边缘计算系统，为车辆提供动态支持。例如：

分析交通数据，优化道路通行效率；

为自动驾驶提供高效的模型训练和 OTA 更新；

创建更完善的车路云协同闭环，推动智能驾驶技术普及化。

未来挑战与展望

尽管世界模型的潜力巨大，但其落地仍面临诸多挑战：

1.数据质量与多样性：高质量训练数据的获取成本高昂，模型偏见可能影响决策结果。

2.复杂环境的泛化能力：现实世界的不可预测性远超现有模型的处理能力。

3.算力瓶颈：庞大的计算需求可能成为模型普及的障碍。

对于自动驾驶行业来说，世界模型的引入可能是未来发展的“必经之路”。通过技术迭代与场景创新，它不仅在高阶自动驾驶的攀登中发挥重要作用，更将在更广泛的 AI 应用中，开启一段全新的征程。

从语言模型到世界模型，从数字智能到空间智能，AI 技术的迭代正在逐步接近通用人工智能的边界。世界模型的崛起，为机器人与自动驾驶提供了新的路径。技术的“试错”与“死磕”，终将推动行业迎来一个更加明朗的未来。

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