WRC 2026｜原生全模態世界模型：從模擬世界到交互世界

在2026年世界機器人大會（WRC 2026）期間，備受關注的「物理AI引領者論壇」正式登場，吸引來自全球的人工智慧與機器人領域專家學者齊聚一堂。論壇聚焦通用物理智慧的技術演進與產業化路徑，現場討論熱烈，為AI從模擬環境邁向真實世界互動提供了關鍵的技術藍圖與實踐方向。智象未來創辦人梅濤在會中發表主題演講，提出「原生全模態世界模型」正從「模擬世界」走向「交互世界」的觀點，為通用物理智慧的發展方向提供了一個全新的觀察視角。梅濤指出，當前AI技術雖然在認知層面取得驚人突破，但若要在真實物理環境中發揮作用，僅靠高智商遠遠不夠。

他以「即使AI模型智商接近140」為例，說明高IQ並不代表全能；真正決定AI能否落地應用的關鍵，在於它能否在複雜、動態的真實世界中穩定完成任務，這正是Physical AI（物理人工智慧）發展的核心所在。梅濤進一步解釋，從模擬世界到交互世界的演進，意味著模型不僅要能夠理解世界，更要能在其中實際行動、即時回應並解決問題。傳統的AI模型多半在封閉的模擬環境中訓練，雖然能展現出色的模式識別與推理能力，但一旦面對真實物理世界的摩擦力、重力、光照變化、不確定性等變數，往往難以穩定運作。

原生全模態世界模型正是為了解決這個根本挑戰而設計，它整合視覺、聽覺、觸覺、力覺等多種感知模態，並在模型架構層面就將物理互動納入核心，而非事後附加。在論壇現場，多位專家學者針對AI從模擬走向交互的技術挑戰、應用場景與落地可能性進行深入交流。與會者普遍認為，物理AI的發展需要突破三個主要瓶頸：首先是感知與行動的閉環控制，模型必須能夠即時從環境中獲取回饋並調整行為；其次是跨模態的資訊融合，如何將不同感測器數據無縫整合為統一的表徵，仍是當前研究熱點；最後則是安全與可靠性，當AI在真實世界中執行任務時，任何錯誤都可能造成實質損害，因此對模型的可解釋性與容錯能力提出了更高要求。

梅濤在演講中也分享了智象未來在原生全模態世界模型上的初步實踐成果。他表示，該公司正在開發的模型架構，從設計之初就將物理世界的結構與因果關係嵌入其中，使模型在訓練階段就能夠理解物體之間的交互作用。例如，模型不僅能識別一個杯子，還能預測杯子被推動後會如何移動、傾倒或碎裂，這種對物理動態的理解，是傳統語言模型或圖像辨識模型所不具備的。論壇現場也展示了部分模擬到交互的具體應用案例，包括機器人在非結構化環境中自主抓取物品、無人車在複雜路況下的即時路徑規劃、以及工業機器人在人機協作場景中的安全互動。

這些案例顯示，原生全模態世界模型正逐步從理論走向實務，為機器人、自動駕駛、智慧製造、家庭服務等領域帶來新的可能性。隨著原生全模態世界模型的概念逐步清晰，物理AI的下一步發展也備受業界關注。梅濤認為，未來幾年內，我們將看到更多從「模擬世界」畢業的AI模型，真正進入「交互世界」承擔實際任務。這不僅是技術演進的自然結果，更是AI從工具走向夥伴的關鍵一步。他呼籲學術界與產業界共同建立更完善的物理AI評測標準，幫助模型在真實環境中驗證其能力，而非僅在封閉測試集中追求高分。本次論壇也匯聚了來自學術機構、新創公司與大型科技企業的專家，大家一致認為，物理AI的產業化路徑雖然充滿挑戰，但前景廣闊。

從物流倉儲的自動化揀選，到醫療手術輔助機器人，再到家庭服務機器人，每一個場景都是原生全模態世界模型大展身手的舞台。論壇主持人總結時表示，WRC 2026的這場論壇為物理AI的未來發展定下了明確基調：從模擬到交互，從理解到行動，從被封閉到開放。梅濤的演講在現場引發熱烈迴響，多位與會者表示，他提出的「原生全模態世界模型」概念，為目前AI領域一直難以突破的「常識推理」與「物理直覺」問題提供了新的解方。相比於傳統的深度學習模型需要大量標註數據才能學會某個物理規則，原生全模態模型能夠在更少的樣本下，透過模態間的協同學習，自主建構對世界的理解。

展望未來，隨著感測器技術的進步、算力的提升與演算法的優化，物理AI的發展速度可望進一步加快。智象未來等先驅企業正在積極推動相關技術的標準化與開源生態，希望降低創新門檻，讓更多開發者能夠參與到交互世界的建構中。梅濤最後強調，真正的智慧不僅在於知道答案，更在於能夠在真實世界中找到解決問題的路徑，而這正是物理AI與原生全模態世界模型存在的意義。WRC 2026的「物理AI引領者論壇」不僅為業界帶來了最新的技術觀點，也為全球AI研究者提供了一個深度交流的平台。從模擬世界到交互世界的轉變，正在一步步成為現實，而這個過程中的每一個技術突破，都將深刻影響未來人類與機器共處的方式。