40 億參數模型拿下 6 個評測第一，西湖大學團隊押注「概念世界模型」

西湖世界模型研究中心成立，施一公親自揭牌。作者丨張豈萍 編輯丨幸麗娟 世界模型賽道已經不缺創業公司。海外李飛飛、Yann LeCun 等學術大佬親自下場，國內極佳視界、逆矩陣、流形空間等創業公司高密度入場。但最近幾個月，入場的力量開始發生變化，下場的不再只是公司，高校和地方政府也開始組織力量，參與這場技術競爭。今年 7 月，北京大學與逆矩陣科技成立世界模型聯合實驗室。10 月，由極佳視界牽頭的通用世界模型北京市重點實驗室揭牌。一個是高校與創業公司聯合研發，一個是北京市支持建設的重點科研平臺。如今，西湖大學再落一子，成立世界模型研究中心。西湖大學校長、中國科學院院士施一公親自揭牌。

與研究中心同時亮相的，還有首版基礎模型 Awomo-0.5。這款僅有 40 億參數的模型，在6項國際公開評測的不同榜單中同時登頂，涉及物理推理、機器人操作和泛化等任務。更值得關注的是，西湖大學團隊已經開展了三年世界模型研究，建有自主智能實驗室 AutoLab。有實驗室，還有階段性技術成果，為什麼還要成立一個校級研究中心？先看它想把世界模型做到什麼程度。0140億參數“概念世界模型”，瞄準通用物理智能西湖大學團隊發佈的首版基礎模型 Awomo-0.5，定位是通用物理世界模型。它希望讓 AI 學習能夠跨場景複用的物理規律，理解物體之間的關係，並預測真實世界接下來會發生什麼。

這款模型只有 4B（40 億）參數，採用的是“概念世界模型”（Concept World Model）技術路線。目前，一部分世界模型研究主要通過生成未來視頻，模擬環境和物體的變化。西湖大學團隊選擇了另一種思路：不把逐幀生成畫面作為核心目標，而是嘗試在模型內部建立物理概念的表示。這條路線與Yann LeCun 推動的 JEPA 同屬隱空間路線，但有所區別。JEPA在潛空間裡做表徵預測，概念世界模型是把潛空間裡的內容定義成可組合的物理概念，讓每個概念同時對應語言描述和物理現象。

具體來說，物體屬性、空間關係、材質和接觸狀態等信息，會被轉化為隱空間中可以組合、複用的物理概念，再利用這些概念推演後續狀態。比如，一個杯子滑向桌邊，模型需要判斷的不只是下一幀畫面長什麼樣，還包括杯子會不會掉落、受到外力後可能發生什麼變化。西湖大學校長、中國科學院院士施一公在揭牌儀式上這樣解釋世界模型的意義：“世界模型，就是要賦予人工智能‘格物致知’的智慧和‘見微知著’的洞見——探索物理世界的規律，推演真實世界的運行，從‘觀世界’走向‘世界觀’。”這也指向 Awomo-0.5 的核心目標：讓模型掌握的物理知識能夠跨任務、跨領域複用。要實現通用物理智能，關鍵能力之一就是泛化。

簡單說，泛化就是模型能不能把已有知識用到沒見過的場景中。例如，機器人在固定貨架前學會抓取，換一個貨架，或者面對不同的物體組合，還能不能完成任務？團隊公佈的評測結果裡，有兩項比較能說明問題，重點都在“換了環境行不行”。第一個是 RoboTwin-c2r。50 項雙臂操作任務，從抓取、堆疊到開合、旋轉都有。測試方式是先在一個乾淨、固定的場景裡跑通，然後把物體位置和佈局全部打亂，再看模型還能不能完成。也就是說，給機器人一個新的環境設置，讓它依靠自身能力去應對新的環境和任務。Awomo-0.5 在這個測試裡的成功率是 80.6%。第二個是 MolmoSpaces。

這是由 AI2（艾倫人工智能研究所，微軟聯合創始人保羅·艾倫創辦的非營利實驗室）推出的開放評測平臺，也是具身圈公認的零樣本操作硬核基準。它包含 23 萬多個場景、13 萬多個帶物理標註的物體，測試全程零樣本，模型在評測前沒有見過這些房間、物體和指令。任務本身不復雜，抓、放、開、關而已，但場景沒去過、物體沒摸過、說話方式也可能跟訓練時不同。它考的就是遷移能力：在一個環境裡學到的操作，能不能搬到另一個環境裡直接用。Awomo-0.5 在這裡拿到了 73.4%。兩項測試分別從環境擾動和跨場景遷移兩個角度，檢驗了模型的泛化表現。

這些成績為概念世界模型的技術路線提供了初步驗證，但現階段結果集中在機器人仿真操作領域，距離證明模型具備真正的跨領域通用能力，還有不少路要走。在行業多把世界模型錨定具身場景的背景下，團隊為什麼要選擇做通用世界模型？首先，是單場景遷移的現實難題。自動駕駛很早就遇到了這個問題。車輛遇到訓練數據中沒有覆蓋的新情況，往往需要補充數據、重新訓練或調整模型。場景越多，重複投入越大。如果機器人、汽車和工業生產都要分別訓練一套模型，研發成本很難降下來。通用物理世界模型希望解決的，就是不同場景下重複研發的問題。把物理規律、空間關係和因果推演沉澱成可複用的能力，讓模型在一個場景中學到的知識，能夠遷移到其他場景。

其次，是高校和企業的定位不同，高校更側重通用基礎技術本身。先把“杯子為什麼會掉、物體之間怎麼相互作用”這類底層規律研究清楚，再探索如何將這些能力開放給產業。企業通常更關注具體場景的交付效率，優先解決“能不能用”的問題。通用底座前期投入大、回報週期長，企業需要考慮商業落地，很難單獨為短期內難以轉化的通用能力持續投入。相比之下，高校更適合承擔這類長期基礎研究。高校研究通用基礎技術，考慮的也不只是眼前的機器人應用。在工業生產和科學研究中，同樣存在對物體屬性、空間結構和相互作用關係的理解需求。比如蛋白質結合、分子相互作用，都涉及複雜的空間結構和物理關係，單靠文本知識很難推演其中的物理過程。

團隊希望把通用物理基礎技術做好，讓它未來能夠為工業生產、生物、材料等不同領域提供支持。最後，通用物理世界模型仍是有待突破的重要方向。西湖大學團隊希望以高校力量把這件事做紮實，在全球通用世界模型競爭中佔據一席之地。為支撐通用模型的持續研發，西湖大學團隊還在會上公佈了數據和算力平臺的建設情況：數據處理管線累計清洗超過 50 萬小時具身物理世界相關數據，跨地域算力規模接近千卡，覆蓋數據處理、模型訓練和場景驗證等環節。02又一個世界模型中心，意義何在？通用世界模型需要解決的，既有基礎算法和物理建模問題，也有大規模訓練、數據供給和真實場景驗證等工程難題。

當前產業力量主要投入在具體場景的交付上，對這類長週期的基礎問題投入有限，需要產業、高校等各方合力推動。今年成立的兩家世界模型實驗室，已經給出了不同的嘗試。5 月獲批、10 月 11 日揭牌的通用世界模型北京市重點實驗室，由極佳視界牽頭，聯合高校和科研機構開展開展技術攻關，推動相關技術在具身智能、自動駕駛、內容創作等產業場景落地應用。7 月 27 日成立的北大—逆矩陣世界模型聯合實驗室，則通過校企合作，重點研究基礎模型架構、核心算法和評估體系。一個由企業牽頭建設重點科研平臺，一個通過校企聯合開展研發。大家都在嘗試將基礎研究和工程能力結合起來，支持世界模型的長期發展。

地方政府也在將世界模型作為重點支持的攻關技術。7 月，北京將世界模型納入基礎模型技術攻關的支持範圍；10 月，江蘇發佈專項計劃，提出到 2028 年底建設超過 10 個世界模型高質量數據集。同月，2026 物理 AI 與世界模型大會在南京召開，現場成立產業聯盟，並達成規劃總規模 50 億元的投資基金戰略合作。浙江也在跟進，省級層面把世界模型列入 2026 年人工智能前沿佈局。在這樣的背景下，高校尤其是研究型大學成立一個專門的世界模型研究中心，意義何在？首先，是世界模型本身的發展機會。大語言模型在物理理解和真實交互方面仍有明顯邊界，世界模型被視為拓展 AI 能力的重要研究方向。

但基礎架構、物理規律學習、泛化，這些都不是靠一家創業公司趕進度能啃下來的，需要願意長期投入的研究力量。其次，是學校自身的創新基因與前瞻性支持。2018年成立的西湖大學，是一所定位“小而精”的新型研究型大學，注重前沿基礎研究，也願意支持需要長期投入的探索方向。2023 年，國內大模型產業的關注重點仍集中在語言模型，世界模型還沒有成為行業熱點。西湖大學卻在那時支持團隊成立實驗室，專門研究世界模型。三年間，團隊的研究方向幾經調整，學校的支持始終沒有中斷。今年3月，最終落地為校級交叉科研平臺。除了學校的支持，團隊已有的技術積累，也是中心能夠在今年成立的重要基礎。

從 2023 年切入自動駕駛長尾場景生成，到 2024 年獲得 ECCV 相關挑戰賽冠軍，再到轉向概念世界模型研究，團隊逐步積累了算法研究、數據處理和模型訓練能力，並將部分研究成果推進到工程開發階段。到今年，首版模型發佈、外界評測也給了正向反饋，團隊的技術路線有了階段性成果。這時候成立校級研究中心，能夠把原有的研究基礎進一步擴展到校內外更多力量的協作中。有了學校的跨學科資源支持和團隊的前期技術積累，成立校級研究中心便有了更具體的基礎。它的意義在於進一步組織不同學科的研究力量，吸納外部科研與產業資源，為通用世界模型建立更長期的合作機制。

03西湖世界模型中心背後的團隊西湖世界模型研究中心的發起人和主任，是西湖大學工學院助理教授、博士生導師於開丞，主要負責中心研究方向、科研合作及重要應用場景的規劃。於開丞本科畢業於香港大學，博士畢業於瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）。加入西湖大學前，他曾在英特爾、Abacus.AI、阿里達摩院等機構工作，積累了機器學習、計算機視覺和自動駕駛領域的研究與工程經驗。2023 年，加入西湖大學後，於開丞組建了校內自主智能實驗室 AutoLab，開展世界模型相關研究。

隨著研究逐漸深入，團隊於 2026 年初在校外創辦了獨立運營的西湖數智（Awomo），將實驗室積累的技術推進到大規模基礎模型研發和產業應用階段。至此，團隊形成了校內基礎研究與校外企業工程研發相結合的合作方式。但通用世界模型需要解決的問題，已經超出單一實驗室與企業的研究範圍。模型架構、訓練效率、物理建模和跨領域應用，都需要不同學科的研究力量參與。這也是於開丞今年推動成立校級研究中心的重要原因。與 AutoLab 不同，新成立的西湖世界模型研究中心是西湖大學的校級交叉科研平臺，能夠組織校內不同學科的研究力量，並吸納外部科研機構和企業參與合作。

在人員配置上，西湖大學人工智能系主任金耀初擔任中心首席科學家，研究方向涉及演化計算、可信人工智能與通用人工智能，為中心的基礎研究提供學術支撐。西湖大學特聘研究員林濤主要研究深度學習優化、高效推理與分佈式學習，在中心負責模型加速。其他參與建設的研究人員分別承擔數據、後訓練、系統部署和交互設計等工作。中心還設置了負責產業轉化的副主任崗位，推動科研成果與企業需求對接。目前，中心的研究力量主要來自西湖大學相關科研團隊，後續計劃引進更多科研人員，並拓展校外合作。在運行機制上，研究中心由西湖大學與西湖數智共同投入資金，也計劃引入更多合作伙伴和社會資源。

學校提供科研人才、學科基礎和研究設施，產業端的西湖數智提供數據、算力和工程支持，雙方圍繞基礎模型研發與應用驗證開展協作。研究中心的成立，讓原有實驗室與企業之間的合作，有機會擴展為更多學科和外部機構共同參與的長期研究。04西湖大學團隊想要在全球世界模型競爭中爭得一席之地“事實上，我們要跟國際頂尖的公司團隊競爭。”在接受 AI 科技評論採訪時，於開丞談到了團隊未來的競爭目標。用 40 億參數在千億敘事裡撕開一道口子的 Awomo-0.5，只是一個起點。50 萬小時數據處理管線、近千卡算力平臺，撐起來的不只是一款基礎模型，更是一套能夠持續 Scaling 的工程底座。

但榜單成績和工程投入，距離證明模型真正具備通用能力，還有很長的路。西湖大學“小而精”的創新型科研體制，或許能為這場競爭提供一個不同的支點：讓不同學科的真實問題持續進入模型研發過程，用更廣泛的任務檢驗同一套物理知識能否被重複使用。真正值得觀察的，是西湖大學團隊能否依託這套科研體制，將跨學科研究轉化為模型持續 Scaling 和能力遷移的動力，讓世界模型在機器人之外，進一步進入生物、材料等領域，並在更多真實場景中得到驗證。如果這條路能夠走通，研究團隊以校級中心為載體的投入，將有機會轉化為通用世界模型的長期競爭力，在全球競爭中爭得一席之地。