全在这里了，小白也可以一文读懂的“世界模型”

我们先来回顾一下近期相关事件：

6 月 18 日，Midjourney 发布首个 AI 视频生成模型 V1，标志其从静态图像创作向动态多媒体内容生产转型。V1 支持上传或用其他模型生成图像来生成视频片段，但有无法生成音频、时长限制等不足。Midjourney 透露长期目标是将多种技术融合为"世界模型"，使用户能在动态生成的虚拟环境中自由探索。

6 月 20 日，在华为开发者大会 2025 上，发布基于盘古多模态大模型的世界模型。该模型能为智能驾驶、具身智能机器人训练构建数字物理空间。在火星探测领域，可基于单张火星地表图片生成高精度数字物理空间，助力火星车训练避障能力与提升机械臂操作能力；在智能驾驶领域，输入相关信息可生成行车视频和激光雷达点云，为智能驾驶提供大量训练数据。

更多的人关注到了世界模型，但很多朋友又不了解其中细节。小编Ken哥今天就来为大家讲一讲关于世界模型的热点问题。本文将依据权威信息，来给大家介绍什么是世界模型、为什么需要世界模型、世界模型的发展简史、当前技术代表、权威观点、世界模型的能力拆解、技术难点、应用场景、评估挑战、与小白何干。

什么是世界模型？—— 从人类直觉到 AI 模拟

为什么需要世界模型？—— 语言模型的局限

世界模型发展简史：从游戏 AI 到物理世界

当前技术代表：主流模型一览

权威观点：AI 领袖如何看？

核心能力拆解：世界模型能做什么？

技术难点：世界模型为什么这么难？

应用场景：哪些领域将变革？

评估挑战：如何衡量模型强弱？

残酷现实：顶尖模型（JEPA 2）得分仅为人类一半

尽管世界模型在不断发展，但目前的评估结果显示，即使是顶尖的模型，如 Meta 的 JEPA 2，在上述测试基准中的得分也仅为人类水平的一半左右。这表明世界模型在理解和应对复杂现实世界问题方面，与人类智能仍存在较大差距。模型在物理规则的深度理解、复杂因果关系的推理以及对模糊和不确定信息的处理等方面，还需要进一步的改进和提升，这也为世界模型的研究和发展指明了方向。

未来与学习：小白如何跟进？

爆发预测：对标 GPT 发展史，1-2 年内或迎"ChatGPT 时刻"

回顾 GPT 的发展历程，从最初的版本到引发全球热潮的 ChatGPT，技术的突破带来了巨大的社会影响。参照这一发展轨迹，许多专家预测，世界模型在未来 1-2 年内有望迎来类似的"ChatGPT 时刻"。随着各大科技巨头的持续投入和技术的不断创新，世界模型可能会在某些关键领域实现重大突破，其应用将更加广泛和深入，引发新一轮的 AI 技术变革，深刻改变人们的生活和工作方式。

学习路径

1. 基础：Python+PyTorch：对于想要学习世界模型的初学者来说，掌握 Python 编程语言是基础。Python 具有简洁的语法和丰富的库，非常适合 AI 开发。同时，学习 PyTorch 深度学习框架也是必不可少的，PyTorch 提供了灵活的张量操作和自动微分功能，方便用户构建和训练各种深度学习模型。通过学习 Python 和 PyTorch，能够为后续深入学习世界模型打下坚实的编程基础。这里肯定有朋友会说，你这不对呀，现在全网都在说不要学编程嘛，小编的理解是不要只靠学编程去找工作，因为大模型生成代码能力很强了，人人都可以学了，程序还是在的，而且也需要学习，编程可以为各项工作赋能，大家都学，你不学，不就掉队了嘛。

2. 进阶：多模态模型原理（VAE/Transformer）：世界模型通常涉及多模态数据的处理，如图像、视频、文本等。因此，深入理解多模态模型的原理至关重要。变分自编码器（VAE）和 Transformer 是多模态模型中的重要架构，VAE 能够学习数据的潜在表示，实现数据的生成和重建；Transformer 则以其强大的注意力机制，在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了巨大成功。学习这些模型的原理和应用，有助于理解世界模型如何整合和处理不同模态的数据，实现对现实世界的建模和预测。

3. 实践：Hugging Face 社区 + 复现 Genie/V-JEPA：实践是掌握世界模型技术的关键。Hugging Face 社区是一个丰富的 AI 资源平台，提供了大量的预训练模型、代码示例和数据集。初学者可以在该社区中学习他人的经验，参与开源项目，获取最新的技术动态。同时，尝试复现像谷歌 Genie 2、Meta V-JEPA 2 这样的主流世界模型，通过实际操作加深对技术原理的理解，提高自己的开发能力。在复现过程中，不断调试和优化代码，积累实践经验，逐步提升自己在世界模型领域的技术水平。

参考内容

1. 谷歌 Genie 2 模型相关介绍https://ai.googleblog.com/2024/12/genie-2-building-worlds-with-ai.html

2. Meta V-JEPA 2 模型发布信息https://ai.meta.com/blog/v-jepa-2-advancing-world-models-for-ai-intelligence/

3. 李飞飞 World Labs 成果展示https://www.worldlabs.ai/

4. 关于世界模型发展历程的研究论文https://arxiv.org/abs/1803.10122

5. 谷歌DeepMind世界模型https://deepmind.google/discover/blog/genie-2-a-large-scale-foundation-world-model/