世界模型是下一代人工智能的基座模型 预测下一个物理状态。在2026北京智源大会召开之际，智源研究院院长王仲远详细介绍了智源从“悟道”到“悟界”的技术演进逻辑，并阐述了下一代人工智能的核心发展路径。他认为世界模型是下一代人工智能的基座模型，当前面临真实物理数据匮乏、技术路线尚未收敛、评测体系不完善等瓶颈。
对于世界模型的未来演进发展，王仲远持谨慎乐观态度。他表示，至少未来三到五年内，世界模型将持续演进迭代。科研探索充满不确定性，可能长时间卡在一个难点上，也可能突然迎来技术突破。他呼吁行业共建评测体系，围绕“预测下一个物理状态”构建统一的评测基准，共同推动世界模型技术的实质性进步。
王仲远指出，人工智能正加速从数字世界迈向物理世界。早期的大语言模型主要处理文字问题，多模态模型引入了图像、音频、脑信号，接下来的目标是解决真实物理世界的问题。“悟界”系列大模型旨在解决这一关键能力和问题，构建面向物理世界的人工智能基座模型。这意味着AI将从“预测下一个词元”跃迁到“预测下一个物理状态”。
王仲远将当前主流的世界模型技术路径分为四类：以语言为中心、以像素为中心、以三维结构为中心和以视觉表征为中心。然而，这些模型距离真正面向物理世界的基座模型还有很大差距。视频生成模型可以生成“猪在天上飞”的画面，但其训练目标并非还原真实物理规则，只是通过大量视频学习捕捉一定世界知识。语言大模型能答对高考物理题，但不代表它理解真实物理世界的交互逻辑。
数据是当前世界模型发展的核心瓶颈之一。例如，机器人可以在特定任务中表现出色，但在泛化性和通用性方面仍有不足。一个杯子从桌边掉下来会发生什么，人类一眼就能判断，但现有的AI还无法完全实现感知、理解、交互、决策的完整链路。王仲远认为，随着具身硬件的普及和真实物理世界数据的积累，才有可能催生出跨时代的世界模型。
智源研究院是国内最早布局世界模型研究的机构之一。2025年发布的悟界·Emu3.5攻克了生成内容违背真实世界物理规则的痛点，于2026年1月刊发于《Nature》正刊。本届大会上，智源发布了全球首个通用世界基座模型悟界·Physis-v0.1，尝试走出第五个世界模型技术路径。该模型支持50多个复杂物理场景长程推理，具备物理一致性、动作因果性、长程可推演性和通用泛化性四大核心能力，可广泛应用于严肃工业、具身智能、物理仿真、科学研究等真实物理场景。
王仲远表示，目前悟界·Physis-v0.1还只是0.1版本股票配资在线，他们愿意分享研发中的思考和进展，希望推动行业扎实解决底层问题。
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