世界模型“六小龍”在WAIC吵起來了！行業紅利就在非共識裡

世界模型「六小龍」在WAIC吵起來了！行業紅利就在非共識裡

2026年7月19日，在上海舉辦的世界人工智能大會（WAIC）上，一場題為「世界模型六小龍」的論壇引爆了全場關注。六家頂尖AI公司的世界模型技術負責人齊聚一堂，展開了一場信息密度極高、觀點碰撞激烈的圓桌對話。與會者發現，當前AI圈最火熱的領域——世界模型，實際上正處於一個概念未收斂、技術路線未收斂、訓練方式未收斂、數據標準未收斂、評測尺度也未收斂的混沌狀態。而正是這種「非共識」，反而被與會嘉賓視為行業紅利的真正來源。 這場圓桌由大曉機器人首席科學家陶大程擔任主持人，參與的嘉賓包括螞蟻靈波首席科學家沈宇軍、極佳視界聯合創始人兼首席科學家朱政、無界動力聯合創始人兼CTO夏中譜、智元機器人AI算法總監任廣輝，以及自變量機器人聯合創始人兼CTO王昊。六位專家分別代表了當前世界模型領域最具代表性的幾家初創公司，他們的觀點不僅反映了各自團隊的技術積累，也揭示了整個行業正在面臨的分歧與機遇。 在討論中，嘉賓們對於「世界模型應該在什麼空間裡推演世界」這一核心問題，表現出明顯不同的立場。根據這一標準，目前六家公司押注的技術路線大致可以歸納為三派：像素生成派、隱空間（JEPA）派，以及融合派。 像素生成派的代表是極佳視界。該派認為，世界模型應該在像素層面直接生成未來的場景，透過高保真的視覺輸出來預測環境變化。這種路線強調生成結果的直觀性與可解釋性，但同時也面臨計算成本高昂、訓練數據需求龐大等挑戰。 隱空間（JEPA）派的代表則是無界動力。這一派主張在世界模型中引入隱空間表徵，透過聯合嵌入預測架構（JEPA）來壓縮信息，避免直接在像素層面進行生成。這種做法在理論上可以更高效地捕捉環境的本質結構，但也可能犧牲部分細節還原能力。 至於融合派，則涵蓋了其餘四家公司：大曉機器人、螞蟻靈波、自變量機器人與智元機器人。融合派並不執著於單一路線，而是嘗試將理解、生成與預測整合為一體化的模型架構。例如，大曉機器人提出的「理解生成預測一體化」方案，試圖在同一框架內同時處理感知、推理與行動規劃。螞蟻靈波則更為大膽，直接推出了包含多條路線的世界模型「全家桶」，同時布局像素生成與隱空間等多種技術方向，以應對不同應用場景的需求。 由於技術路線的差異，嘉賓們在許多焦點問題上自然產生了不同意見。例如，在數據標準方面，像素生成派傾向於收集高解析度、多視角的視覺數據，而隱空間派則更重視能夠有效壓縮表徵的結構化數據。在訓練方式上，有人主張端到端的監督學習，有人則認為自監督或強化學習更適合世界模型的長期演化。至於評測尺度，更是各說各話：有人認為應該以機器人任務的成功率為準，有人則堅持以視覺預測的準確性為核心指標。 這場討論最引人入勝的地方，並不在於嘉賓們達成了多少共識，而在於他們坦誠展現了分歧。主持人陶大程在總結時指出，當一個領域的基礎概念都尚未收斂時，反而意味著最大的創新空間。行業紅利往往就藏在這些非共識之中——誰能在混沌中率先找到有效的技術路徑，誰就能在下一波AI浪潮中佔據先機。 值得注意的是，這些公司雖然技術路線不同，但都共享一個前提：世界模型是通往通用人工智能（AGI）的關鍵一步。無論是機器人導航、自動駕駛，還是虛擬世界模擬，世界模型都扮演著「內部模擬器」的角色，讓AI能夠在行動之前預測後果。而在這個尚未定型的賽道上，六家公司的激烈辯論，正是行業健康發展的催化劑。 論壇結束後，現場的觀眾與媒體仍圍著嘉賓們交換意見，氣氛熱烈。從這場討論可以看出，世界模型領域的「六小龍」不僅在技術上彼此競爭，也在共同推動整個領域的邊界向前延伸。而對於關注AI產業的讀者來說，這場「吵架」或許比任何和諧的論壇都更有價值——因為真正的紅利，從來不在大家都同意的共識裡，而在那些尚未被驗證的非共識之中。