世界模型（物理 AI）

定义

世界模型（world model）是让智能体在”脑内”预测物理世界如何随动作演变的模型。在具身智能里它有双重价值：① 给策略做”想象/预演”，提升决策；② 作为仿真数据生成器，低成本造训练数据。

为什么重要

世界模型被普遍视为上游前沿，也是瓶颈——物理世界的可预测性远难于文字/图像。谁先突破，可能同时拿到”更聪明的策略”和”更便宜的数据”两个杠杆。对投资人，它是判断一家模型公司”天花板有多高”的关键变量。

技术现状

• 与 VLA 互补：VLA 管”怎么动”，世界模型管”动了之后世界会怎样”
• 仿真到现实（sim-to-real）的差距仍是核心难题
• 多家从仿真/世界模型切入，再反哺本体与策略

谁在做

库内涉及世界模型/仿真路线的公司见下方「关键玩家」；本体厂商也在自研（如宇树 UnifoLM-WMA）。专门的世界模型玩家（如 World Labs、NVIDIA Cosmos）建档待补。

数据待补

世界模型的能力评估缺乏统一基准，暂只放路线与公开事件，不放未经核对的对比数字。