在科技界的璀璨舞臺(tái)上，一場(chǎng)關(guān)于人工智能（AI）未來(lái)的激烈競(jìng)賽正在悄然上演。英偉達(dá)、谷歌等科技巨頭紛紛宣布進(jìn)軍一個(gè)全新的領(lǐng)域——世界模型，這一技術(shù)被視為推動(dòng)機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展的關(guān)鍵一步，標(biāo)志著AI技術(shù)正邁向新的高度。

在不久前的CES 2025展會(huì)上，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛身著閃亮的新皮衣，不僅推出了性能強(qiáng)勁的RTX 5090顯卡，更宣布了英偉達(dá)對(duì)于世界模型的雄心壯志。英偉達(dá)發(fā)布的Cosmos世界基礎(chǔ)模型，專為物理交互、模擬工業(yè)環(huán)境和駕駛環(huán)境的高質(zhì)量生成而設(shè)計(jì)，能夠生成逼真的視頻，為機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車的訓(xùn)練提供有力支持。這一模型通過(guò)創(chuàng)建合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助這些智能系統(tǒng)更好地理解物理世界。

谷歌也不甘落后，其旗下DeepMind團(tuán)隊(duì)組建了世界模型研究團(tuán)隊(duì)，被視為谷歌在通用人工智能（AGI）領(lǐng)域的重要布局。被譽(yù)為“AI教母”的李飛飛創(chuàng)立的World Labs，以及初創(chuàng)公司Decart和Odyssey，也在這一領(lǐng)域積極探索。

世界模型為何能引發(fā)如此廣泛的關(guān)注？它的重要性在于，相較于語(yǔ)言模型主要在數(shù)字世界深耕，世界模型則致力于將AI技術(shù)推向物理世界。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展視頻和多模態(tài)數(shù)據(jù)，并集成多模態(tài)語(yǔ)言模型，世界模型能夠?yàn)橐曨l游戲、電影創(chuàng)建實(shí)時(shí)交互式媒體環(huán)境，同時(shí)，也為機(jī)器人和其他AI系統(tǒng)提供逼真的訓(xùn)練場(chǎng)景。這一技術(shù)被認(rèn)為是通往通用人工智能的關(guān)鍵路徑。

回顧歷史，“World Models”的概念最早在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)。2018年，一篇題為《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》的論文，將世界模型比作認(rèn)知科學(xué)中的心智模型，強(qiáng)調(diào)了其在人類認(rèn)知、推理、決策過(guò)程中的重要作用。其中，反事實(shí)推理能力被視為世界模型的核心能力之一。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，世界模型正在試圖超越數(shù)據(jù)，模擬人類的潛意識(shí)推理。例如，棒球擊球手能夠在毫秒內(nèi)決定如何揮棒，這得益于他們本能地預(yù)測(cè)球的軌跡。世界模型通過(guò)大量的照片、音頻、視頻和文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，創(chuàng)建對(duì)世界運(yùn)作方式的內(nèi)部表征，并能推理行為的后果，從而更好地理解和模擬現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)律。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，世界模型的應(yīng)用前景尤為廣闊。自動(dòng)駕駛技術(shù)的飛速發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)提出了更高要求，然而，現(xiàn)實(shí)生活中數(shù)據(jù)采集成本高、危險(xiǎn)場(chǎng)景難以采集等問(wèn)題限制了自動(dòng)駕駛的進(jìn)一步發(fā)展。世界模型作為場(chǎng)景生成和預(yù)測(cè)器，能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛模型訓(xùn)練提供豐富的虛擬場(chǎng)景，解決數(shù)據(jù)稀缺的難題。

過(guò)去，智能駕駛方案多采用多模塊化的方式，分別對(duì)感知和規(guī)控模塊進(jìn)行驗(yàn)證。而端到端智能駕駛方案將感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制集成一體，要求仿真工具既能逼真還原外部環(huán)境，又能給模型反饋實(shí)現(xiàn)閉環(huán)測(cè)試。這正是世界模型所擅長(zhǎng)的。

特斯拉、Wayve等公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。特斯拉的通用世界模型能夠通過(guò)過(guò)往的視頻片段和行動(dòng)提示，生成“可能的未來(lái)”全新視頻。Wayve的GAIA-1模型則能夠依靠視頻、文本和動(dòng)作的輸入生成逼真的視頻，幫助自動(dòng)駕駛模型的訓(xùn)練和仿真。

在國(guó)內(nèi)，蔚來(lái)、理想等汽車廠商也在加速跟進(jìn)世界模型的搭建。蔚來(lái)的智能駕駛世界模型NWM具有全量理解數(shù)據(jù)、長(zhǎng)時(shí)序推演和決策能力，能夠在短時(shí)間內(nèi)推演出上百種可能發(fā)生的場(chǎng)景，并尋找到最優(yōu)決策。理想汽車的智駕方案則引入了“重建+生成的世界模型”，為智駕方案提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

然而，世界模型的構(gòu)建和應(yīng)用也面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，環(huán)境模擬的準(zhǔn)確性極大地依賴于模型的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)質(zhì)量。要精確地預(yù)測(cè)復(fù)雜環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化，需要大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源。其次，構(gòu)建一個(gè)能夠泛化到多種不同環(huán)境的世界模型極具挑戰(zhàn)性，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性和不可預(yù)測(cè)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了現(xiàn)有模型的處理能力。

盡管如此，世界模型在自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的潛力仍然令人矚目。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入拓展，世界模型有望為自動(dòng)駕駛等科技領(lǐng)域帶來(lái)“質(zhì)”的躍遷，推動(dòng)人工智能技術(shù)邁向新的高峰。

隨著世界模型技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛的競(jìng)爭(zhēng)也呈現(xiàn)出由車端向云端遷移的趨勢(shì)。云端強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)和算力能力，配合路側(cè)邊緣計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)感知融合、實(shí)時(shí)處理和分析，打破了車端因進(jìn)化迭代所面臨的技術(shù)與算力瓶頸。

車端借助路側(cè)邊緣計(jì)算系統(tǒng)與云端數(shù)據(jù)中心，將車端算力、數(shù)據(jù)處理、軟硬件成本進(jìn)行后移，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)與成本的雙減負(fù)。智駕技術(shù)得以被普及到更低價(jià)格段的車型上，為自動(dòng)駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供了有力支持。

總之，世界模型作為人工智能領(lǐng)域的新寵兒，正以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在自動(dòng)駕駛等科技領(lǐng)域掀起一場(chǎng)革命。盡管面臨諸多挑戰(zhàn)和未知，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入拓展，世界模型有望為人工智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展開(kāi)辟新的道路。