WRC 2026｜生數科技發佈最新研究成果，提出通用世界模型五級發展路線

在日前落幕的世界機器人大會（WRC 2026）期間，一場聚焦「具身智能大模型的進化之路：從技術分級到產業落地」的分論壇，成為產學界關注的焦點。生數科技創始人兼首席科學家、同時身兼 ACM、IEEE 與 AAAI Fellow 的朱軍，於會中發表主旨演講，並首度對外公開團隊最新研究成果。這項成果並非單一模型或演算法的突破，而是一套針對通用世界模型發展路徑所提出的系統性分級框架，備受在場專家與業界人士矚目。朱軍在演講中明確指出，通用世界模型是通往通用人工智慧的關鍵基礎之一。

他認為，要讓機器真正理解並適應現實世界的複雜動態，不能僅依賴單一技術的突破，而是需要一套清晰的進化藍圖，作為研究與產業發展的共同指引。為此，生數科技團隊將通用世界模型的發展歷程劃分為五個層級，從最基礎的感知與表徵能力出發，一路延伸至更為複雜的因果推理、長期規劃與跨模態互動，逐步建構出完整的技術演進路徑。這套五級發展路線的提出，並非停留於理論層面的抽象詮釋。朱軍強調，每個層級都對應著不同的技術挑戰與能力門檻，模型必須在動態環境中展現出足夠的自適應能力與泛化性能，才能夠順利從一個階段邁向下一個階段。

生數科技此次公開的研究成果，正是聚焦於這些關鍵能力的突破，並已在多個實際場景中進行驗證，初步成果顯示其具備相當的可行性與有效性。從某種角度來看，這套分級體系的價值，不僅在於為學術界提供了一個更為清晰的研究座標，也在於為產業界打開了一扇可對照、可操作的實踐之窗。過去，無論是學術研究還是產品開發，往往容易因為目標過於宏大而陷入方向模糊的困境；而透過五級路線的階段性定義，研究團隊可以更精準地定位當前技術所處位置，企業也能夠據此在產品規劃與資源配置上做出更具效率的決策。值得注意的是，這並非生數科技首次在世界模型領域展現其企圖心。

作為國內具身智能領域的先行者，生數科技長期投入於世界模型的底層技術研發，累積了深厚的理論與實務基礎。此次在 WRC 2026 期間正式提出的五級路線圖，更是將團隊長年以來的研究成果進行了一次系統性的整合與對外輸出，展現出他們在理論與實務之間搭建橋樑的強烈意圖。朱軍在演講中也特別談到，當前人工智慧產業正面臨從感知智能邁向認知智能的關鍵轉折點。過去幾年，大模型無論在語言理解、圖像生成或是多模態處理上都取得了長足進步，但若要真正走向通用人工智慧，模型必須進一步具備對世界運作規律的理解能力。這正是通用世界模型之所以被視為下一階段核心議題的原因所在，也是生數科技此次研究成果備受重視的背景脈絡。

從技術內涵來看，這份研究強調的是模型在高度不確定與動態變化的環境中，如何維持穩定的表現並持續學習與適應。這與傳統靜態資料集訓練出的模型有本質上的不同，也對模型架構、訓練方法及評測標準提出了全新的要求。生數科技此次公開的成果，正是針對這些挑戰所提出的具體回應，並試圖以分級方式，為後續研究鋪設一條可持續深化的道路。展望未來，生數科技表示，將以這套五級框架為核心基礎，加速推動具身智能大模型在機器人、自動駕駛、工業自動化等關鍵場景中的落地應用。這些領域的共同特點在於，系統必須在真實世界中即時運作，面對的是無窮變化的環境與任務，因此對世界模型的即時理解、預測與決策能力有著極高要求。

生數科技希望透過此一框架，協助產業在應用層面找到更明確的切入點，並為整體產業升級注入新的成長動能。整體而言，此次生數科技在 WRC 2026 的公開成果，既是一份技術路線的宣告，也是一次產業願景的表述。它試圖回答一個根本性的問題：在通往通用人工智慧的漫漫長路上，我們該如何有步驟、有系統地前進？透過五級發展路線的提出，生數科技給出了一個兼具學術深度與產業實用性的答案，也為這個快速演進的領域提供了可供後續對話與檢驗的重要參考。