世界模型构想

一、世界模型产生的背景

在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，以大语言模型为代表的 AI 系统凭借强大的文本处理能力惊艳世人，但与此同时，其固有的局限性也逐渐凸显。图灵奖得主杨立昆就明确指出，当前备受追捧的大语言模型存在四个难以突破的致命弱点，分别是对物理世界的理解能力不足、缺乏持久记忆、推理能力薄弱以及复杂规划能力欠缺。

这些弱点使得大语言模型在面对需要与现实世界深度交互的任务时显得力不从心。例如，在自动驾驶场景中，仅依靠文本信息无法让 AI 准确判断车辆周围的物理环境和潜在风险；在医疗诊断中，不能仅凭文本描述就精准把握患者的实际病情。正是在这样的背景下，世界模型应运而生，它被视为解决大语言模型在理解物理世界方面缺陷的重要途径，旨在让 AI 能够真正感知和理解现实世界的运行规律。

从更宏观的视角来看，人工智能的发展始终以实现通用人工智能（AGI）为目标，即让 AI 具备与人类相似的自主感知、思考、决策和行动能力。而要实现这一目标，AI 必须能够像人类一样理解所处的环境，包括物理空间、自然规律以及社会规则等。世界模型的提出，正是顺应了人工智能向更高阶段发展的需求，是研究者们在探索 AGI 道路上的一次重要尝试。

二、世界模型产生的意义

世界模型的产生，对于人工智能领域乃至整个社会都具有深远的意义。

首先，它为 AI 突破对物理世界理解的瓶颈提供了可能。长期以来，AI 在处理文本等抽象信息方面取得了显著成就，但在与现实物理世界交互时却表现不佳。世界模型通过构建对环境的内部模拟，让 AI 能够像人类一样感知物理规律，如重力、摩擦力等，这使得 AI 在机器人操作、自动驾驶等需要与物理世界直接交互的领域有了更大的应用潜力，有望推动这些领域实现质的飞跃。

其次，世界模型有助于提升 AI 的决策能力和自主性。传统的 AI 系统往往是被动地根据输入数据做出反应，而世界模型能够让 AI 在行动之前对可能的结果进行预测和推演，从而选择最优的行动方案。这种 “预演” 能力大大降低了 AI 在实际操作中的试错成本，提高了决策的准确性和效率，使 AI 更加自主和智能。

再者，世界模型的发展将促进多学科的融合与创新。它涉及计算机科学、心理学、认知科学、物理学等多个学科领域，其研究和应用需要不同学科的专家共同合作。这种跨学科的融合不仅能够推动世界模型本身的发展，还可能催生出新的理论、方法和技术，对其他相关学科的发展产生积极影响。

最后，从长远来看，世界模型的成熟可能会深刻改变人类的生产和生活方式。在工业领域，它可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量；在医疗领域，它能够辅助医生进行更精准的诊断和治疗；在日常生活中，它可以让智能家居、智能机器人等更好地服务于人类，为人类创造更便捷、舒适的生活环境。

三、世界模型的特点

世界模型作为一种新兴的人工智能模型，具有诸多独特的特点，使其在众多 AI 模型中脱颖而出。

第一，强大的环境建模与表征能力。世界模型能够对复杂的环境进行抽象和建模，将物理世界中的各种元素，如物体、空间、时间以及它们之间的关系等，转化为计算机可理解的内部表征。这种表征不仅包含了环境的静态信息，还能反映环境的动态变化，使 AI 能够全面、深入地理解所处的环境。例如，在 3D 游戏场景中，世界模型可以准确表征出不同物体的形状、位置、运动轨迹以及它们之间的相互作用。

第二，出色的预测与推演能力。世界模型能够基于当前对环境的理解和掌握的信息，对未来可能发生的情况进行预测和推演。它可以模拟不同行动方案可能导致的结果，就像人类在脑海中 “预演” 一样。这种能力使得 AI 在做出决策之前能够充分考虑各种可能性，从而选择最佳的行动路径。比如，在自动驾驶中，世界模型可以预测周围车辆、行人的运动趋势，提前为车辆规划出安全的行驶路线。

第三，多模态信息处理能力。世界模型能够处理和融合多种类型的信息，如图像、声音、文本、传感器数据等。它可以将这些不同模态的信息整合到统一的环境模型中，从而更全面地理解环境。例如，在医疗诊断中，世界模型可以结合患者的医学影像、电子病历文本以及生理传感器数据等，为医生提供更全面的诊断依据。

第四，具备一定的抽象与泛化能力。世界模型能够从大量的具体数据中提炼出抽象的规律和知识，并将这些知识应用到新的场景中。它不需要针对每个具体任务进行重新训练，而是可以利用已有的对世界的理解来适应新的环境和任务。比如，一个在虚拟游戏中训练好的世界模型，经过适当的调整和优化，可能能够应用到实际的机器人操作任务中。

第五，强调与环境的交互与学习。世界模型不是通过被动地接收数据来学习，而是强调在与环境的交互过程中不断学习和完善对世界的理解。它可以像人类一样，通过尝试不同的行动，观察行动的结果，来修正和优化自己的内部模型。这种交互式学习方式使得世界模型能够更好地适应动态变化的环境，不断提升自身的性能。

四、世界模型的详细描述

世界模型是一种旨在让人工智能系统能够像人类一样理解和预测世界的模型，它通过构建对环境的内部表征和模拟，实现对世界的认知和推理。

从结构上来看，世界模型通常由多个模块组成，这些模块相互协作，共同完成对环境的感知、建模、预测和决策等功能。常见的模块包括感知模块、建模模块、预测模块和决策模块等。感知模块负责接收来自外部环境的多模态信息，如视觉图像、声音信号、传感器数据等，并对这些信息进行初步的处理和特征提取；建模模块则根据感知模块提供的信息，构建对环境的内部模型，将环境中的各种元素及其关系以特定的形式表示出来；预测模块利用构建好的内部模型，基于当前的环境状态和可能的行动，预测未来环境的变化和可能出现的结果；决策模块则根据预测模块的结果，结合一定的目标和约束条件，选择最优的行动方案。

世界模型的工作流程可以简单描述为：首先，通过感知模块获取环境信息；然后，建模模块根据这些信息更新内部的世界模型；接着，预测模块基于更新后的模型和可能的行动进行预测；最后，决策模块根据预测结果做出行动决策，并将行动作用于环境，同时环境的反馈信息又会被感知模块接收，用于进一步优化世界模型。

在发展过程中，世界模型的技术架构也在不断演进。早期的世界模型研究主要基于简单的神经网络和强化学习方法，如 2018 年 DeepMind 提出的 “VAE+RNN + 控制器” 三段式架构，其中 VAE（变分自编码器）用于对环境信息进行压缩和编码，RNN（循环神经网络）用于对未来进行推演，控制器则根据推演结果做出决策。随着 Transformer 架构和多模态学习技术的发展，现代的世界模型更加注重对序列数据的处理和多模态信息的融合，能够处理更复杂的环境和任务。例如，Google 的 PaLM-E 模型将语言模型与视觉、传感器数据等物理世界信息相结合，实现了更通用的环境推理能力。

世界模型的训练过程通常是一个不断迭代优化的过程。在训练初期，模型对世界的理解较为有限，会通过与环境的大量交互，不断尝试各种行动，并根据行动的结果来调整内部模型的参数。随着训练的进行，模型对世界的理解逐渐加深，预测的准确性和决策的合理性也不断提高。训练数据通常包括大量的多模态环境数据和交互数据，这些数据为模型的学习提供了丰富的素材。

从应用的角度来看，世界模型的核心目标是让 AI 能够在复杂、动态的环境中自主地完成各种任务。它可以应用于多个领域，如机器人技术、自动驾驶、游戏开发、医疗诊断、气象预测等。在不同的应用领域，世界模型的具体实现和侧重点可能会有所不同，但核心思想都是通过构建对世界的内部模拟来提升 AI 系统的性能和智能水平。

五、世界模型与现在的大模型对比

世界模型和现在广泛应用的大模型（如大语言模型）在多个方面存在显著的差异，这些差异使得它们在不同的应用场景中各有优势。

（一）核心目标不同

大模型的核心目标主要是处理和生成文本等抽象信息，通过对海量文本数据的学习，掌握语言的规律和知识，从而实现文本生成、翻译、问答等功能。它更侧重于对人类语言的理解和模仿，是一种以语言为中心的 AI 模型。

而世界模型的核心目标是让 AI 理解和预测物理世界，构建对环境的内部模拟，实现与物理世界的有效交互和自主决策。它更关注 AI 对现实世界的感知和认知能力，是一种以环境为中心的 AI 模型。

（二）处理的数据类型不同

大模型主要处理的是文本数据，虽然一些大模型也开始尝试处理图像等其他模态的数据，但文本仍然是其主要的输入和输出形式。它通过对文本序列的学习来获取知识和规律。

世界模型则需要处理多模态的数据，包括图像、声音、视频、传感器数据、文本等。这些数据来自于物理世界的各种感知渠道，世界模型通过对这些多模态数据的融合和分析，来构建对世界的理解。

（三）学习方式不同

大模型主要采用自监督学习的方式，通过对海量无标注文本数据的学习，自动发现文本中的规律和模式。它的学习过程相对被动，主要是从已有的数据中 “吸收” 知识。

世界模型更强调在与环境的交互过程中进行学习，通过不断地尝试行动、观察结果，来修正和完善对世界的内部模型。它的学习过程是主动的、交互式的，更类似于人类通过实践来认识世界的方式。

（四）能力侧重点不同

大模型在语言理解和生成方面表现出色，能够进行流畅的对话、撰写文章、回答各种问题等。它拥有丰富的知识储备，但这些知识主要是基于文本的，缺乏对物理世界的直接体验和理解，在涉及物理常识和实际操作的任务中可能会出现错误。

世界模型则在环境感知、预测和决策方面具有优势，能够准确理解物理规律，对未来的情况进行合理预测，并做出符合实际情况的决策。它虽然在语言表达方面可能不如大模型，但在与物理世界交互的任务中表现更出色。

（五）模型结构不同

大模型主要基于 Transformer 架构，通过自注意力机制来处理文本序列，能够捕捉文本中的长距离依赖关系。其结构相对统一，主要通过增加模型参数和训练数据来提升性能。

世界模型的结构则更为复杂和多样化，通常由多个不同的模块组成，如感知模块、建模模块、预测模块等。不同的世界模型可能采用不同的技术架构，如结合 VAE、RNN、Transformer 等多种神经网络结构。

（六）应用场景不同

大模型主要应用于自然语言处理相关的领域，如智能客服、文本创作、机器翻译、信息检索等，这些场景主要依赖于对语言的理解和处理能力。

世界模型则更适合应用于需要与物理世界交互的领域，如机器人操作、自动驾驶、智能监控、工业控制等，在这些场景中，对环境的理解和预测能力至关重要。

综上所述，世界模型和大模型是人工智能发展的两个不同方向，它们各有侧重，相互补充。随着人工智能技术的不断发展，未来两者可能会走向融合，形成更加强大、通用的人工智能系统，更好地服务于人类社会。

六、应用场景

（一）智能驾驶领域

在智能驾驶场景中，世界模型正逐渐崭露头角。以特斯拉为例，其在2023年提出的世界模型直接整合游戏引擎仿真技术，利用合成数据训练自动驾驶系统。这一应用有效减少了对真实路测数据的依赖，通过对现实世界中车辆行驶环境、交通规则以及各种突发状况的模拟，让自动驾驶系统能在虚拟环境中进行大量训练，提前“预见”可能遇到的复杂路况并做出应对决策。

国内的蔚来汽车也在积极布局智能世界模型。蔚来的模型能够在极短时间内推演数百种可能情境并做好预案和决策，例如在面对复杂的交通拥堵、道路施工或者突发的交通事故场景时，它可以迅速分析各种可能的车辆行驶轨迹和应对策略，为驾驶员提供最优的驾驶建议或者在特定情况下实现车辆的自动操控，以保障行车安全和高效通行。

而商汤绝影的“绝影开悟”世界模型则是深度应用于辅助驾驶领域的典型产品。它围绕一基两翼的产品平台进行建设，“一基”是世界生成模型，涵盖精度领先的基模型、面向量产的数据生成以及云端的虚拟训练场；“两翼”为算法训练和仿真测试两大应用场景。该模型能生成时长可达150秒、分辨率1080P的视频数据，在长时和短时下都保持了FID和FVD的稳定性，保证高质量生成效果。在算法训练方面，它支持模仿学习方案，像BEV感知、端到端算法和VLA算法，其生成的视频数据还可用于强化学习。在闭环仿真上，通过3DGS技术对单趟视频场景进行重建后用“绝影开悟”世界模型修复，基于行业领先的仿真引擎和该模型，其仿真能力全球领先，从2023年开始，在全球知名的自动驾驶仿真模拟任务竞赛Waymo Sim Agents中，绝影已连续两年获得第一名 。

（二）机器人技术领域

波士顿动力在虚拟环境中借助世界模型预演机器人动作，比如机器人摔倒恢复动作的模拟。通过构建与现实高度相似的虚拟环境，利用世界模型对机器人在各种场景下的动作进行模拟和优化，然后将优化后的动作策略迁移到实体机器人上，使机器人在现实世界中执行任务时更加高效和可靠。

在家庭服务机器人方面，世界模型可以帮助机器人更好地理解家庭环境中的物理空间和物体关系。例如，当机器人要在房间中移动时，它能够通过世界模型提前预测移动路径上可能遇到的障碍物，如家具的位置、人的走动等，并规划出合理的移动路线，避免碰撞。同时，在执行任务如拿取物品时，能理解物体的物理属性，像杯子的材质、重量等，从而以合适的力度抓取，防止物品损坏。

而在工业生产线上，世界模型可用于优化机器人的操作流程。例如，在汽车制造工厂中，机器人需要完成复杂的零部件组装任务，世界模型能根据对生产线上各种零部件的形状、位置以及组装工艺的理解，预测组装过程中可能出现的问题，如零件匹配不当等，并提前调整机器人的操作参数，提高生产效率和产品质量。

（三）游戏与虚拟场景构建领域

谷歌DeepMind的Genie 2可通过单张图片生成可交互的无限3D世界，时长达到1分钟，用户能自由探索动态环境，如地形变化、物体互动等。这一技术为游戏开发者提供了全新的创作思路，能够快速生成丰富多样的游戏场景，极大地缩短了游戏开发周期。

由腾讯、港科大、中国科大联合推出的GameGen-O模型可一键生成西部牛仔、魔法师、驯兽师等游戏角色，还能以更高保真度、更复杂的物理效果生成海啸、龙卷风、激光等各种场景。玩家在这样的游戏环境中，能够获得更加沉浸式的游戏体验，感受到更加真实的物理交互效果，如物体在龙卷风中的运动轨迹符合现实物理规律等。

在虚拟培训场景中，世界模型也发挥着重要作用。例如，在飞行员培训中，通过构建高度逼真的虚拟飞行环境，利用世界模型模拟各种天气条件、机械故障以及复杂的飞行场景，让飞行员在虚拟环境中进行大量训练，提高应对突发情况的能力，同时降低培训成本和风险。

（四）基础科学研究领域

DeepMind的GraphCast依靠世界模型处理百万级网格气象变量，预测天气能力比传统数值模拟快1000倍，能耗降低1000倍。它通过图神经网络架构，直接从历史再分析数据中学习天气系统的复杂动力学，实现对全球天气的精准、高效预测。这对于气象灾害预警、农业生产规划以及能源调度等方面都具有重大意义。

在生物医学研究中，世界模型可以帮助研究人员模拟生物体内的复杂生理过程。例如，模拟药物在体内的代谢过程、疾病的发展机制等。通过构建对生物体内环境的精确模型，研究人员可以更深入地理解生命过程，加速新药研发进程，为攻克疑难病症提供有力支持。

在物理学研究中，世界模型可用于模拟微观粒子的运动或者宏观天体的演化。例如，通过对大量物理实验数据和理论知识的学习，世界模型可以模拟粒子在高能对撞机中的碰撞过程，帮助物理学家验证理论模型，探索新的物理现象 。

七、面临的挑战

（一）数据层面

(1) 数据获取与标注难题

世界模型需要处理多模态数据，包括图像、声音、视频、传感器数据等，获取高质量的多模态数据本身就具有挑战性。例如在自动驾驶领域，需要收集大量不同路况、天气条件、时间场景下的行车数据，不仅数据采集成本高昂，而且数据的准确性和完整性也难以保证。同时，对这些多模态数据进行深度标注，如在视频中准确标注出每个物体的类别、运动轨迹、物理属性等，需要耗费大量的人力和时间，且标注的一致性和准确性难以把控。

(2) 数据偏见与不平衡

训练数据中可能存在偏见和不平衡问题。如果训练数据集中某些场景或对象的样本过多，而另一些过少，会导致世界模型在这些方面的学习出现偏差。例如在图像识别的训练数据中，某一类物体的图像数量远多于其他类，模型可能对该类物体的识别效果很好，但对其他类物体的识别能力则较差。这种数据偏见可能会影响模型在实际应用中的泛化能力和决策的公正性。

（二）模型层面

(1) 计算资源需求巨大

训练世界模型需要庞大的计算资源。以早期的Sora模型为例，其训练与推理就需要数千个GPU来支持。世界模型通常要处理复杂的多模态数据和进行大规模的模拟计算，例如在模拟复杂的物理环境或者长时间的视频序列时，对计算力的需求呈指数级增长。这不仅增加了研发成本，也限制了模型的推广和应用速度，对于许多资源有限的研究机构和企业来说，难以承担如此高昂的计算成本。

(2) 模型的“幻觉”问题

世界模型可能会出现“幻觉”，即产生不符合现实的预测或模拟结果。例如在生成视频时，可能会出现物体突然消失、运动轨迹不符合物理规律等情况。这是由于模型在学习过程中对数据的理解不够准确，或者在推理过程中出现错误。模型的“幻觉”问题严重影响了其在实际应用中的可靠性，特别是在对安全性要求极高的领域，如自动驾驶和医疗领域，模型的“幻觉”可能会导致严重的后果。

(3) 泛化能力不足

尽管世界模型旨在获取对世界的通用理解，但目前其在跨场景和任务的泛化能力方面仍有待提高。现实世界是极其复杂和多样化的，模型在训练环境中学习到的知识和模式，在面对全新的、未见过的场景时，可能无法有效应用。例如，一个在特定游戏场景中训练的世界模型，当被应用到稍微不同规则或环境的游戏中时，可能无法准确地进行预测和决策 。

（三）理论层面

(1) 因果和反事实推理的困境

让世界模型进行因果和反事实推理是当前研究的难点之一。虽然模型能够基于当前状态和行动预测未来结果，但准确地判断因果关系以及进行反事实推理，即假设环境中的某些因素发生变化后结果会如何不同，仍然是一个尚未完全解决的问题。在自动驾驶场景中，要让模型准确判断某一事故是由车辆速度过快、路况复杂还是其他车辆的违规行为等原因导致的，并且能够推测如果采取不同的驾驶策略会产生怎样不同的结果，目前的世界模型还难以做到精准判断。

(2) 对复杂物理定律的模拟局限

尽管世界模型在理解和模拟物理规律方面取得了一定进展，但对于一些复杂的物理定律，尤其是在微观层面或者极端条件下的物理现象，模型的模拟能力仍然有限。例如在模拟量子力学中的一些现象或者天体物理中的极端环境时，现有的世界模型还无法准确地反映这些复杂物理过程，这限制了其在相关科学研究领域的深入应用 。

八、现阶段发展情况

（一）技术架构与算法演进

现阶段，世界模型的技术架构和算法不断演进。早期如2018年DeepMind提出的“VAE+RNN+控制器”三段式架构，VAE用于对环境信息进行压缩编码，RNN推演未来情节，控制器做出决策。随着技术发展，Transformer架构因其强大的序列建模能力被引入世界模型中，如Google的PaLM-E模型借助Transformer将语言模型与视觉、传感器数据等物理世界信息相结合，实现了更通用的环境推理。同时，多模态学习技术也在不断发展，使得世界模型能够更好地融合和处理多种类型的数据，如Meta Llama系列的开源多模态框架（如MultiPLY）进一步促进了对物理环境的3D感知研究 。

在算法方面，强化学习和深度学习在世界模型中发挥着重要作用。强化学习通过奖惩机制让模型在与环境交互中不断优化策略，深度学习则通过分层特征提取从海量数据中学习规律。并且，新的算法不断涌现，如Meta的PEVA模型，通过结构化动作表示将人体48维关节运动学数据与条件扩散Transformer结合，利用VAE编码视频帧、自适应层归一化嵌入动作条件及跨历史帧注意力机制等，实现了从全身动作预测第一视角视频的高精度生成与长期时序连贯，让具身智能体具备了一定的“预判能力” 。

（二）产业布局与企业参与

众多科技企业纷纷布局世界模型领域。英伟达在CES 2025上宣布正式进军世界模型领域，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。谷歌旗下DeepMind组建了世界模型研究团队；李飞飞创立的World Labs也投身其中；初创企业Decart和Odyssey等同样在积极探索 。

国内企业如商汤科技推出“绝影开悟”世界模型，专注于辅助驾驶领域；腾讯在游戏与虚拟场景构建方面，通过与高校联合研发GameGen-O模型等，推动世界模型在游戏产业的应用。这些企业的参与，不仅加速了世界模型技术的研发进程，也促进了其在不同行业的落地应用 。

（三）研究成果与应用案例

在研究成果方面，诸多科研机构和企业取得了阶段性突破。例如，北京智源人工智能研究院发布的“2025年十大AI技术趋势”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。在应用案例上，除了前文提到的特斯拉、蔚来在自动驾驶领域，谷歌DeepMind、腾讯等在游戏领域，以及DeepMind在气象预测领域的应用外，在医疗领域也有相关探索。有研究尝试利用世界模型模拟人体生理系统，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，但目前仍处于实验阶段 。

九、未来展望

（一）技术突破方向

(1) 提升泛化与迁移能力

未来的研究将致力于提高世界模型的泛化与迁移能力，使其能够在不同场景和任务之间更灵活地应用所学知识。通过改进模型架构和训练算法，让模型能够更好地捕捉数据中的通用模式和特征，减少对特定场景的依赖，从而在面对新的、未知的环境时，也能准确地进行预测和决策。例如，研发能够自动适应不同任务和场景的元学习算法，使世界模型能够快速学习和适应新的任务需求。

(2) 强化因果与反事实推理

深入研究因果和反事实推理，让世界模型能够更准确地理解事件之间的因果关系，并进行反事实思考。这将有助于模型在复杂环境中做出更合理的决策，以及对不同行动方案的后果进行更准确的预测。通过引入因果推断理论和逻辑推理机制，结合大量的因果关系数据进行训练，提升模型的因果推理能力。例如，在自动驾驶中，模型能够准确判断事故原因，并推测不同驾驶决策下的结果，为智能驾驶提供更安全可靠的保障。

(3) 突破复杂物理与场景模拟

进一步提升世界模型对复杂物理现象和大规模场景的模拟能力。在微观物理和宏观宇宙等复杂领域，通过与物理学、天文学等学科的交叉研究，改进模型对物理规律的描述和模拟方法，实现对更广泛物理现象的准确模拟。在大规模场景模拟方面，提高模型处理海量数据和复杂场景的效率，例如在城市级别的智能交通模拟中，能够实时准确地模拟交通流量、车辆行驶轨迹等，为城市交通规划和管理提供更有效的支持。

（二）应用拓展前景

(1) 医疗健康领域的深化应用

在医疗诊断方面，世界模型有望结合患者的多模态数据，如医学影像、基因数据、病历文本等，构建更精准的疾病预测和诊断模型，帮助医生更早、更准确地发现疾病。在治疗方案制定上，模型可以模拟不同治疗手段对患者身体的影响，为医生提供个性化的治疗建议。在药物研发中，通过模拟药物在体内的作用机制和代谢过程，加速新药的研发进程，降低研发成本和风险。

(2) 智能城市与基础设施管理

在智能城市建设中，世界模型可用于城市交通流量优化、能源管理、环境监测等方面。通过对城市中各种设施和人员活动的模拟，预测交通拥堵、能源需求变化以及环境污染等问题，提前制定应对策略。在基础设施管理方面，例如桥梁、道路等大型基础设施的维护中，模型可以根据实时监测数据和历史数据，预测设施的老化和损坏情况，安排合理的维护计划，保障基础设施的安全运行。

(3) 教育与培训的创新变革

在教育领域，世界模型可以为学生提供个性化的学习环境和学习路径。根据学生的学习进度、知识掌握情况以及兴趣爱好，模拟不同的学习场景和问题情境，帮助学生更好地理解和掌握知识。在职业培训方面，如飞行员、消防员等专业培训，通过构建高度逼真的虚拟培训环境，利用世界模型模拟各种复杂情况和突发状况，让学员在虚拟环境中进行充分训练，提高实际操作能力和应对危机的能力 。

（三）与其他技术融合趋势

(1) 与大语言模型的融合

未来“世界模型+大语言模型”可能成为实现通用人工智能（AGI）的核心架构。大语言模型擅长处理文本信息和语言交互，世界模型则专注于理解物理世界和环境交互。两者融合，将使AI既能进行流畅的语言交流，又能真正理解现实世界并做出决策改变现实世界。例如，在智能家居场景中，用户通过语音指令（借助大语言模型理解），世界模型控制智能设备执行相应操作，并根据环境变化做出实时调整。

(2) 与物联网技术的协同

世界模型与物联网技术的协同将进一步拓展其应用边界。物联网设备能够实时采集大量的物理世界数据，为世界模型提供更丰富、更实时的信息。世界模型则可以对这些数据进行分析和处理，为物联网设备提供智能决策支持，实现设备之间的智能协作和优化控制。例如，在智能工厂中，物联网设备收集生产线上的各种数据，世界模型根据这些数据优化生产流程、预测设备故障，并控制设备进行自主调整和维护 。