--- 格式版本: 2 标题: "世界模型“六小龙”在WAIC吵起来了，行业红利就在非共识里-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3905463018984582" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "provisional" 发布时间需复核: "是" 发布时间来源: "fallback:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "LLM 仲裁服务异常，按现有强证据临时采用 2026-08-10，后续需复核" 发布时间校准置信度: "medium" 发布时间候选数量: 11 发布时间严格候选数量: 3 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T12:08:01+08:00" 发布时间仲裁状态: "service-error" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 20356 发现时间: "2026-08-10T12:00:57+08:00" 入库时间: "2026-08-10T04:08:21.971Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/deployment" 匹配关键词: - "WAIC" - "deployment" - "计算" - "部署" 相关厂家: - "阿里" - "字节" - "浪潮" - "OpenAI" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" AI打分: 5 AI分档: "非优质" AI质检状态: "不通过" AI打分理由: "本文讨论世界模型技术路线与机器人部署，未涉及超节点/AI Rack/机柜级AI基础设施、供电散热互连等核心主题，与项目关注范围完全无关。" AI质检模型: 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7月19日，在WAIC“世界模型六小龙”论坛上，一场信息密度极高的圆桌讨论，凑齐了六家公司的世界模型技术负责人。他们是： 大晓机器人首席科学家陶大程（主持人） 蚂蚁灵波首席科学家沈宇军 极佳视界联合创始人&首席科学家朱政 无界动力联合创始人兼CTO夏中谱 智元机器人AI算法总监任广辉 自变量机器人联合创始人兼CTO王昊 这些嘉宾的观点，代表了行业对世界模型最前沿的思考，值得一听。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260721/v2_0b78ca0322f74d4bae5b45a8def8f984@000000_oswg112781oswg1080oswg720_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **什么能力重要？** 共识不多讲了，嘉宾们的分歧才是最有趣的部分。 先来看世界模型的技术路线之争。 这六家公司目前押注的技术路线，按照**“模型在什么空间里推演世界”**的尺子，可大致归类为三派： 像素生成派：代表公司是极佳视界 隐空间（JEPA）派：代表公司是无界动力 融合派：代表公司是大晓机器人（ 理解生成预测一体化 ）、蚂蚁灵波（推出了多条路线的世界模型全家桶）、自变量机器人、智元机器人 由于走的技术路线不同，各家公司自然对许多焦点问题有不一样的看法。 比如：**世界模型究竟该对物理世界有多大程度的理解**？ 一边希望它尽可能接近物理模拟器。 无界动力的夏中谱提出，评价世界模型要看它对几何、运动、力等状态的预测精度。 另一边则认为，机器人没必要先成为物理学家。 蚂蚁灵波的沈宇军认为**“物理合理性”**比**“物理精度”**更重要。机器人只需要明白同样重量的铁比棉花掉的快，但到底快多少，不需要知道，只需要观察。 他说，机器人不必算清每一条轨迹、复现每一个物理参数，只要知道哪些差异会影响眼前的动作，就够了。 对模型能力评价的标准，嘉宾们也存在分歧。 智元的任广辉认为，**推理的长时物理一致性**，是评价是世界模型能力必不可少的指标之一。 而自变量的王昊却直言：长程推演是“伪需求”，比起这个能力，他更看重推理的时效性。如果推理慢到错过决策窗口，再完整的理解也没有用。 在观点碰撞背后，各个嘉宾捍卫的是自家模型擅长的能力。 模型对于物理世界的理解，隐空间里可以直接回归物理量，所以敢要求物理精度；像素生成学到的天然是“看起来合理”，所以只承诺物理合理性。 而关于长时一致性，智元的世界模型，有一大用途是当仿真器，长程推演正是仿真器的生命线；自变量把世界模型与VLA整合进同一个端到端框架，预测是动作生成的前置步骤，预测铺得越长，推理就越慢，占掉的决策时间就越多。 ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260721/v2_484a936be3e24fb08766a399007ea3df@000000_oswg64318oswg1080oswg720_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **什么将率先收敛？** 除了技术路线之争，**世界模型在下一阶段最可能先收敛的是什么**？ 大家的判断也不尽相同。 任广辉和夏中谱认为是**统一表征**。语言模型找到了token，具身智能还没找到自己的“token”，视觉、语言、动作这些模态得对齐进同一个表征。 王昊押的是**融合**，视频生成贡献未来预测、隐空间贡献推理、3D显式建模当空间记忆，各取所长拼出新架构，这在大语言模型历史上发生过一遍。 沈宇军的押注则落在**触觉**上。他笃定，下一阶段行业会率先形成共识：触觉将成为机器人不可或缺的模态。**触觉数据一旦突破，物理世界和数字世界的世界模型，将分道扬镳。** 如今许多机器人的世界模型，从数字世界的视频生成模型迁移而来；蚂蚁灵波则在开发具身原生的世界模型，从控制执行的需求出发、基于自回归架构从头预训练，让模型为“边预测、边行动”、而非为生成好看的画面而设计。 陶大程认为，世界模型最近的收敛不会发生在某一条技术路线上，而是发生在一把横向的**评测标尺**上。 他举例，就像深度学习的爆发，不是神经网络在论战里说服了特征工程派，而是ImageNet把所有方法拉到同一把尺子下。标尺统一了，收敛自然就会发生。 大晓机器人在论坛期间发布了PHYSICAL IQ，定位为首个具身原生、面向多场景、多本体、多任务的物理智能评测基准平台，公平量化不同机器人本体与世界模型的物理智能水平。 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260721/v2_5b494f4528a14a5ba0d2f0ccea41d5a7@000000_oswg92400oswg1080oswg719_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **从Demo走向Deployment** 虽然各家的技术路线有分歧，但当机器人进入物理世界，最终的评价标准会变得很朴素：它能不能稳定完成任务？ 按照夏中谱的定义，叫“决策有效性”；任广辉说的偏技术，“最终为policy提升多少指标”；朱政的定义则是“多任务真机成功率”。这些指标虽然名字不同，但目标殊途同归。 Demo稳定完成任务并不难，因为为了一个Demo可以不计成本，**真正难的是在真实世界中规模化部署（Deployment）**。 王昊分享了一个规律：模型能力从90%提升到99%，再从99%提升到99.9%，投入的成本并不是线性增长。 实验环境里看似微小的错误率，落到部署现场，可能就是一次次人工接管、一次次返工，最后变成一笔算不过来的账。 对随机和突发情况的应对能力，也是机器人走出实验室后必须要补上的短板。 沈宇军举了商超里的例子。机器人要找一包蔬菜，顾客却可能顺手把它放进了牛奶柜。单独一起事件，可能是偶发情况；但对每天面对不同顾客的机器人来说，这就是日常。 大晓机器人的陶大程强调了**端侧能力**对于部署的重要性。 很多世界模型跑在云端，但机器人留给自己做判断的时间，可能只有几十毫秒到几百毫秒。网络不能永远在线，云端也不能总在等待。 他说，最难的不是让模型变聪明，而是让聪明变得便宜、可靠、及时。 一句话说：**Demo展示的是能力上限，部署则考验能力下限**。 最后，还有一个问题值得深思：世界模型今年上半年才真正火起来，如果两年后看，**眼下的什么做对了，什么做错了？** 沈宇军说，行业有时把“模型的能力”和“模型展现出来的能力”混淆了。模型的能力是泛化效率、可交互性这类内在属性；展现出来的能力是生成效果这类外在呈现。 他认为，两年后看，所有为模型架构能力做的工作，都做对了，但过于追求模型呈现出来的能力，并不好说；所有为数据链路做的准备，都做对了，但当下积累的数据最终是否会被用到、是否会被更新迭代，并不好说。 朱政说，眼下模型之外的太多事情分散了精力。在基模尚未收敛的时候，就去探索非常多的商业化场景，大概率不会成功。 任广辉称，两年后，世界模型会走向更加“具身原生”，需要更大规模的具身原生数据和为具身而生的原生架构。 这场持续一小时左右的圆桌，讨论了世界模型最值得关注的几个话题，呈现出行业现阶段代表性的共识和分歧。 陶大程的总结说得很好：分歧是论文的素材，重叠是产业的基底。对整个行业而言，分歧并不是问题，反而是当下的红利。 本文来自微信公众号[“量子位”（ID：QbitAI）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247905679&idx=2&sn=f723389f32a7bfe3047dc517cccabc93&chksm=e937109b7523d33e8937e80972acfb79a188a5476058075a41cd5876a2c1ecc0ed7cb957304c&scene=0&xtrack=1#rd)，作者：林方舟，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 品牌专题 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=2d212d494de4c5445e4ab7e108f3688b¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly90b3BpY3MuMzZrci5jb20vdG9waWMvMzkwNjQwODg1ODg0OTUzOQ¶m.adsdk=jv5J0Flr96f69JZ7alpQtNK1VR5KCXhi8JolD2ERjmrHyBBBLszF3hTaoHmgZu-fQBBggFwfXk19WxYRVQ7_fg) +1 32 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/1852809498)[量子位](https://36kr.com/user/1852809498)特邀作者 **16**_收 藏_+1**1**_评 论_ ![Image 5: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3905463018984582)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3905463018984582&title=%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E2%80%9C%E5%85%AD%E5%B0%8F%E9%BE%99%E2%80%9D%E5%9C%A8WAIC%E5%90%B5%E8%B5%B7%E6%9D%A5%E4%BA%86%EF%BC%8C%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E7%BA%A2%E5%88%A9%E5%B0%B1%E5%9C%A8%E9%9D%9E%E5%85%B1%E8%AF%86%E9%87%8C) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3905463018984582)后参与讨论 提交评论 0/1000 评论区 * 氪评散人 · 2026-07-22 举报 3[回复](https://36kr.com/p/3905463018984582) 之前人们还说的京城四少，现在呢？属于时代推出的，褪去浪潮之后，不知道这6小龙能有几个成真龙 商业策划 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=c9d984eb07cb272d628eaa3fa2c906ed¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly9tcC53ZWl4aW4ucXEuY29tL3MvRnNJLTZPTFNrU3Q0ZjdzbnpUWllOUQ¶m.adsdk=6a-PSmsbqqDq6MANx5EqeVM5XtPVt0vHRIIAFTG0gYsy-LsFRGrRZRxCDpx8aLL0_WIg0VKJ3Mx-tTzvg5KJVQ) 你可能也喜欢这些文章 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