備查：楊立昆世界模型技術研究報告：邁向具身智能的範式革命_風聞

楊立昆世界模型技術研究報告：邁向具身智能的範式革命

引言：AGI的第三條道路

當前大語言模型（LLM）在符號推理任務上取得了令人矚目的成就，但Yann LeCun指出其存在根本性侷限：僅靠文本統計無法學習物理世界的因果結構。這一侷限性不僅體現在LLM的常識理解能力上，更反映在其對物理世界因果關係的建模能力不足。正如LeCun所強調的，人類嬰兒通過觀察、交互與無監督學習構建內部世界模型，這種能力構成了常識的基礎。世界模型架構旨在模擬這一機制，通過自監督的狀態預測實現真正的具身智能，這代表了人工智能發展的第三條道路，與當前的大型語言模型和強化學習路徑並列。

世界模型的核心理念在於構建一個能夠預測狀態轉移的內部表示，而非僅僅依賴於統計關聯。這種方法與大語言模型通過自迴歸預測下一個詞的方式有本質區別。在世界模型中，預測是在一個低維潛空間中進行的，這使得規劃過程可以利用梯度下降等優化方法，從而實現更高效、更合理的決策。這種方法論的轉變代表了AI領域的一次範式革命，它不僅改變了我們理解智能體如何學習和推理的方式，也為解決當前AI系統面臨的諸多挑戰提供了新的思路。

本報告基於Yann LeCun在2022年至2025年期間的公開演講、論文以及Meta公司發佈的開源項目，系統剖析了世界模型的技術體系。我們將深入探討其核心理論基礎、系統架構、核心技術組件，以及與現有技術的對比分析。同時，報告還將討論世界模型面臨的技術挑戰、產業影響與部署實踐，以及未來的發展路線圖。通過這些分析，我們希望為讀者提供一個全面而深入的理解，關於這一可能引領AI領域範式革命的創新技術。

核心理論基礎：對LLM的批判性超越

物理常識的不可編碼性

世界模型理論的一個核心論點是，許多基本的物理規律，如重力、連續性、遮擋等，無法通過簡單的token共現概率來捕獲。這些物理規律構成了我們理解世界的基礎，但對於大型語言模型來説，它們只能以經驗數據的形式存在，無法形成真正的理解或預測能力。相比之下，世界模型通過構建一個滿足特定數學約束的狀態空間，直接將這些物理規律編碼到模型結構中。

具體而言，世界模型的狀態空間需要滿足微分同胚約束（diffeomorphism），即狀態轉移函數$f_\theta$必須是光滑可微且可逆的：

$$

s_{t+1} = f_\theta(s_t, a_t) + \epsilon, \quad f_\theta \in C^\infty \text{ 且可逆}

$$

這一約束確保了狀態轉移是流形上的平滑映射，反映了物理世界的連續性。通過這種方式，世界模型能夠更好地理解和預測物理世界的動態，而不僅僅是記憶和插值觀察到的數據點。

自迴歸熵瓶頸

從信息論的角度分析，Transformer模型的因果掩碼機制導致了每步預測損失$\log(1/p)$比特的互信息，這種信息損失在長序列中會呈指數級累積。這一問題在處理需要長期依賴的任務時尤為明顯，如長文本生成或複雜場景的推理。相比之下，世界模型通過在低維潛變量空間中進行預測，成功規避了這一問題。

具體來説，世界模型在256維潛空間中進行狀態預測，而非在原始的高維空間（如1024×1024像素）中進行操作。這種方法將誤差增長從$O(e^n)$降低到$O(n)$，大大提高了預測的穩定性和準確性。這種設計不僅提高了計算效率，還使得模型能夠更好地捕捉長期依賴關係，從而實現更復雜的推理和決策能力。

規劃效率鴻溝

世界模型與大語言模型在規劃機制上存在本質差異，這導致了它們在規劃效率上的顯著差距。大語言模型通常使用自迴歸採樣方法生成序列，這種方法的時間複雜度為$O(e^n)$，其中$n$是序列長度。相比之下，世界模型使用基於梯度的優化方法（如模型預測控制，MPC），其時間複雜度為$O(n)$，這使得規劃過程快了幾個數量級。

下表總結了這兩種方法在規劃效率方面的對比：

| 方法 | 時間複雜度 | 搜索機制 | 適用場景 |

|------|------------|----------|---------|

| LLM思維鏈 | $O(e^n)$ | 啓發式採樣 | 離散符號推理 |

| 世界模型MPC | $O(n)$ | 梯度反向傳播 | 連續物理控制 |

這種規劃效率的提升不僅使得世界模型能夠處理更復雜的任務，還使其能夠在即時環境中做出決策，這是許多實際應用（如機器人控制、自動駕駛等）所必需的能力。此外，基於梯度的優化方法還提供了更高的可解釋性和可控制性，使得我們能夠更好地理解和調整模型的決策過程。

系統架構：六模塊認知系統

架構總覽

世界模型採用了一種模塊化的認知系統架構，包含六個核心模塊，每個模塊負責特定的功能。這些模塊通過特定的接口相互連接，形成了一個完整的認知循環。下圖展示了這一架構的總體結構：

```

graph TD

A[配置器] -->|調製| B[感知模塊]

A -->|調用| C[世界模型]

A -->|優化| D[執行者]

E[代價模塊] -->|評估| D

F[短期記憶] -->|狀態跟蹤| C

C -->|預測| D

D -->|動作序列| C

```

這一架構設計靈感來源於人類認知的層次結構，其中每個模塊對應於認知過程的不同方面。通過這種模塊化設計，世界模型能夠實現靈活的任務配置和高效的信息處理，同時保持系統的可解釋性和可控制性。

模塊技術規格

配置器（Configurator）

配置器是世界模型的控制中心，負責根據任務描述動態調整系統的參數和權重。它採用雙層LSTM架構，參數量為2M，能夠將任務描述（文本/圖像）映射為動態權重矩陣$W_{\text{task}} \in \mathbb{R}^{d \times d}$。通過MAML元學習方法，配置器能夠在100個任務後，僅需5個樣本就能適應新任務，展現了強大的泛化能力和學習效率。

配置器的作用不僅僅是參數調整，更重要的是它能夠根據任務的性質動態地改變系統的認知策略。例如，對於需要精確控制的任務，它可能會增加執行者的控制精度；而對於需要快速反應的任務，則可能會優化感知模塊的處理速度。這種動態調整能力是世界模型適應不同任務場景的關鍵。

感知模塊（Perception）

感知模塊負責從原始傳感器數據中提取有意義的特徵表示。它採用了一種多模態融合的架構，能夠處理RGB圖像（224×224×3）、深度圖像（224×224×1）和IMU數據（6D）等多種輸入源。

感知模塊的具體實現如下：

```python

def Perceptor(x_t):

# x_t: [RGB(224×224×3), Depth(224×224×1), IMU(6D)]

h_local = ConvNeXt_3D(x_t) # 輸出 128×128×256

h_global = ViT(h_local) # 輸出 1×1×768

h_norm = EquivariantNorm(h_global) # 協方差歸一化

return h_norm # 最終表示 256維

```

該模塊首先使用ConvNeXt_3D處理多模態輸入，生成局部特徵表示；然後通過Vision Transformer（ViT）將局部特徵提升為全局表示；最後通過EquivariantNorm進行協方差歸一化，確保表示的各向同性。最終，感知模塊輸出一個256維的緊湊表示，用於後續處理。

這種設計不僅能夠處理多種傳感器輸入，還通過多模態融合提高了特徵表示的質量和魯棒性。特別是協方差歸一化操作，使得表示具有各向同性的特性，這對於後續的預測和規劃任務非常重要。

世界模型（LeJEPA引擎）

世界模型的核心是LeJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）引擎，它採用了一種非對稱編碼器設計：

- $h_t = \text{Enc}_x(x_t)$：輸入編碼器，將當前狀態編碼為潛表示

- $h’_{t+1} = \text{Enc}_y(x_{t+1})$：目標編碼器，將下一個狀態編碼為潛表示（權重不共享）

- 預測器：Perceiver IO，參數量300M

這種非對稱設計使得編碼器能夠更好地捕捉狀態之間的關係，同時避免了信息泄露的問題。預測器使用Perceiver IO架構，這是一種專門設計用於處理低維輸入並生成高維輸出的模型，非常適合用於狀態預測任務。

世界模型的能量函數定義如下：

$$

E_\theta = \| \underbrace{\text{Pred}(h_t, a_t, z_t)}{s_{t+1}} - h’_{t+1} \|^2 + \lambda \cdot \underbrace{(-H(z_t))}{\text{熵正則}}

$$

其中，$\text{Pred}$是預測函數，$z_t$是潛變量，$H(z_t)$是$z_t$的熵。能量函數衡量了預測狀態與實際狀態之間的差異，同時通過熵正則化鼓勵潛變量的多樣性。

訓練過程中，世界模型受到VICReg（Variance-Invariance-Covariance Regularization）約束：

$$

\text{Var}(H_{:,j}) > \gamma, \quad \text{Cov}(H) \approx I_d

$$

其中，$\text{Var}$是方差，$\text{Cov}$是協方差，$I_d$是$d$維單位矩陣。這些正則化約束確保了表示空間的各向同性和獨立性，防止表示崩潰。

執行者（Actor）

執行者負責根據世界模型的預測生成動作序列。它包含一個策略網絡$\pi_\phi(a|s)$，用於輸出候選動作分佈，並通過模型預測控制（MPC）在預測時域$H=10$內求解：

$$

\tau^* = \arg\max_\tau \sum_{t=1}^H \left[ -C(s_t) + \alpha \log \pi_\phi(a_t|s_t) - \beta \|a_t - a_{t-1}\|^2 \right]

$$

其中，$C(s_t)$是狀態的代價，$\alpha$和$\beta$是超參數，用於平衡不同項的權重。MPC通過優化動作序列，使得累積獎勵最大化，同時考慮了策略的不確定性和動作的平滑性。

這種基於優化的方法不僅能夠生成更優的動作序列，還能夠處理複雜的約束條件，這對於實際應用中的安全性和有效性至關重要。

代價模塊（Cost）

代價模塊定義了系統的目標和約束，它包含兩個主要組件：

1. 內在代價函數（Intrinsic Cost）：直接編碼了系統的硬約束和偏好

2. 可訓練的評判器（Trainable Critic）：預測未來累積代價

內在代價函數的具體實現如下：

```python

class IntrinsicCost(nn.Module):

def forward(self, s):

cost = 0

if s.collision_prob > 0.1: cost += 1000 # 碰撞懲罰

if s.battery_level < 0.1: cost += 500 # 電量約束

if s.violates_physics: cost += 1e6 # 硬約束

return cost

```

可訓練的評判器則是一個Transformer編碼器，用於預測未來100步的累積內在代價：

```python

class TrainableCritic(nn.Module):

# Transformer編碼器，預測未來100步累計代價

def forward(self, s_t):

return E_t[ \sum_{k=0}^{100} \gamma^k C_{\text{int}}(s_{t+k}) ]

```

這種雙層代價結構使得系統能夠同時考慮短期和長期的代價，從而做出更合理的決策。特別是，可訓練的評判器通過學習代價的長期累積效應，提高了系統的前瞻性，這對於處理需要長期規劃的任務尤為重要。

短期記憶（Short-Term Memory）

短期記憶模塊負責存儲和檢索最近的狀態、動作和代價信息，為系統的預測和規劃提供上下文。它具有以下特性：

- 存儲：隊列容量2048步，每個元素為$(h_t, a_t, s_t, C_t)$

- 檢索：基於可達性概率的優先級採樣

- 壓縮：使用VQ-VAE將狀態壓縮至32維

通過VQ-VAE壓縮，短期記憶能夠以更緊湊的形式存儲狀態信息，這不僅節省了存儲空間，還提高了檢索和更新的效率。基於可達性概率的優先級採樣則確保了系統能夠重點關注那些可能在未來決策中更重要的狀態，這對於處理具有長期依賴的任務非常有用。

短期記憶不僅是系統記憶過去經驗的倉庫，更是連接過去、現在和未來的橋樑。通過提供歷史信息的上下文，它使得系統的預測和規劃能夠考慮時間的連續性，從而做出更連貫和合理的決策。

核心技術組件深度剖析

JEPA架構的技術優勢

與自迴歸模型的本質區別

JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）架構與傳統的自迴歸模型有本質的區別，這些區別不僅體現在模型結構上，更體現在它們的學習和推理方式上。

- 自迴歸是JEPA的特例：在JEPA中，如果編碼器是一個單位函數，且動作空間為空集，那麼JEPA就退化為自迴歸模型。這意味着JEPA是一種更一般化的架構，能夠包含自迴歸作為其特例。

- 表示空間的設計：JEPA的表示空間經過精心設計，去除了冗餘信息，保留了物理因果因子。這種設計使得模型能夠更好地捕捉數據中的因果結構，而不僅僅是統計關聯。

這種架構上的根本區別導致了JEPA在處理物理世界建模任務時具有顯著優勢。例如，在視頻預測任務中，JEPA模型能夠更好地捕捉物體的運動規律和相互作用，從而生成更準確和合理的預測。

表示崩潰的防治

表示崩潰（Representation Collapse）是自監督學習中常見的問題，表現為編碼器忽略輸入，輸出常數表示。JEPA通過以下策略有效防治這一問題：

- 非對稱編碼器：目標編碼器$Enc_y$採用輸入編碼器$Enc_x$的指數移動平均（動量係數0.999）。這種設計確保了目標編碼器的變化比輸入編碼器更緩慢，從而為輸入編碼器提供了一個穩定的參考。

- 停止梯度：對$h’_{t+1}$施加`stop_gradient`，防止信息泄露。這確保了輸入編碼器和預測器只能根據當前狀態和動作預測下一個狀態，而不能直接從下一個狀態中獲取信息。

- 各向同性約束：通過VICReg確保表示空間不坍縮。具體來説，VICReg通過最大化表示的方差、最小化特徵間的協方差，以及保持表示的各向同性，防止了表示空間的退化。

這些策略共同作用，確保了表示的質量和穩定性，這是世界模型能夠有效學習和預測物理世界動態的基礎。

基於能量的模型（EBM）

能量函數設計

基於能量的模型（EBM）是世界模型的核心組成部分，它通過定義一個能量函數來表示狀態的合理性。在世界模型中，能量函數設計如下：

$$

E_\theta(s’, s, a) = \| f_\theta(s’, s, a) \|^2

$$

其中，$f_\theta$是一個參數化的函數，它將當前狀態$s$、動作$a$和預測狀態$s’$映射到一個實數向量，能量是這個向量的範數平方。這種設計使得能量在狀態和動作的合理組合下取得較小的值，而在不合理組合下取得較大的值。

能量函數的設計對於模型的學習和推理能力至關重要。通過精心設計能量函數，我們可以引導模型學習我們希望它學習的結構和規律。在世界模型中，能量函數不僅考慮了狀態和動作的直接關係，還通過$f_\theta$捕捉了它們之間的複雜互動，這使得模型能夠學習更豐富的動態規律。

分數匹配訓練

EBM通常通過對比學習訓練，但這種訓練方法不僅計算量大，還容易導致梯度消失問題。為了解決這些問題，世界模型採用分數匹配訓練方法：

$$

\min_\theta \mathbb{E}_{p_{\text{data}}}[ \| \nabla_{s’} E_\theta(s’, s, a) \|^2 ] + \lambda \underbrace{ \mathbb{E}_{p_{\text{noise}}}[ E_\theta(s’_{\text{noise}}, s, a) ] }_{\text{噪聲對比}}

$$

其中，$\nabla_{s’} E_\theta$是能量函數對$s’$的梯度，$p_{\text{data}}$是真實數據分佈，$p_{\text{noise}}$是噪聲分佈，$\lambda$是平衡項的權重。

分數匹配訓練通過最小化能量梯度的範數平方，直接優化了模型在數據點上的梯度，這比傳統的對比學習更有效率。同時，噪聲對比項仍然保留了對比學習的核心思想，但其權重較輕，主要起輔助作用。這種訓練方法不僅減少了計算量，還提高了訓練的穩定性，使得模型能夠更好地學習數據的分佈。

推理優化

在推理過程中，世界模型需要找到使能量函數最小的狀態$s’$。這通常通過Langevin動力學MCMC方法實現：

$$

s’ \leftarrow s’ - \eta \nabla_{s’} E_\theta(s’, s, a) + \sqrt{2\eta}\epsilon

$$

其中，$\eta$是學習率，$\epsilon$是標準正態分佈的隨機變量。這一迭代過程模擬了物理系統在能量場中的演化，最終收斂到能量較低的區域。

在實際應用中，通常進行50步迭代即可收斂到一個合理的解。這種基於梯度的優化方法不僅計算效率高，還能夠處理複雜的約束條件，這對於實際應用中的規劃和決策非常有用。

分層JEPA（H-JEPA）實現

時間抽象機制

分層JEPA（H-JEPA）通過多層策略實現了不同時間尺度的決策，具體如下：

```python

# 高層策略（10秒）

goal = H2_Policy(s_t) # 輸出 “探索左側房間”

# 中層規劃（1秒）

subgoal = H1_Planner(s_t, goal) # 輸出 “移動到座標(3,2)”

# 低層控制（0.1秒）

action = H0_Controller(s_t, subgoal) # 輸出 [電機扭矩1.2N·m, 速度0.5m/s]

```

高層策略負責制定長期目標，中層規劃將這些目標轉化為可執行的子目標，而低層控制則將子目標轉化為具體的動作。這種分層結構使得系統能夠同時考慮短期和長期的目標，從而做出更合理的決策。

時間抽象機制不僅提高了系統的效率，還增強了其魯棒性和適應性。通過不同時間尺度的決策，系統能夠更好地處理複雜任務，同時保持對環境變化的敏感性。這種分層決策的方式也更接近人類的認知過程，使得系統的行為更加自然和合理。

跨層損失

H-JEPA通過跨層損失函數協調不同層次的決策：

$$

\mathcal{L}_{\text{hierarchical}} = \mathcal{L}_{\text{L0}} + 0.5 \cdot \mathcal{L}_{\text{L1}} + 0.1 \cdot \mathcal{L}_{\text{L2}}

$$

其中，$\mathcal{L}_{\text{L0}}$、$\mathcal{L}_{\text{L1}}$和$\mathcal{L}_{\text{L2}}$分別是低層、中層和高層的損失函數。這種加權損失函數確保了不同層次的決策能夠相互協調，共同優化整體性能。

跨層損失的設計反映了不同層次決策的重要性。低層控制直接關係到系統的執行效果，因此權重較高；而高層策略雖然影響長遠，但其決策的影響需要較長時間才能顯現，因此權重較低。這種設計使得系統能夠在短期執行和長期規劃之間取得平衡，這對於處理複雜任務尤為重要。

導航世界模型（NWM）工程細節

條件擴散Transformer（CDiT）

導航世界模型（NWM）採用條件擴散Transformer（CDiT）作為其核心架構。與傳統的擴散模型不同，CDiT不僅考慮了時間步$t$，還引入了動作$a_t$作為條件，從而能夠根據動作預測狀態的變化。

CDiT的去噪目標是預測噪聲$\epsilon_\theta(x_t, t, a_t)$，而非直接預測狀態。這種設計使得模型能夠更好地捕捉狀態的分佈，從而生成更準確的預測。

條件注入通過AdaIN（自適應實例歸一化）實現：

$$

\text{AdaIN}(x, a) = \sigma(a) \cdot \frac{x - \mu(x)}{\sigma(x)} + \mu(a)

$$

其中，$\sigma(a)$和$\mu(a)$是由動作$a$生成的縮放和偏置參數。這種歸一化方法能夠有效地將動作條件注入到特徵表示中，使得模型能夠根據不同的動作生成相應的狀態變化。

為了提高計算效率，CDiT還採用了Taylor-former近似注意力核函數：

$$

\text{Attention}(Q,K,V) \approx \phi(Q)\phi(K)^T V, \quad \phi(x) = [1, x, x^2, \dots]

$$

這種近似方法大大減少了注意力機制的計算量，同時保持了其核心功能，這對於即時應用非常重要。

訓練配置

NWM的訓練數據主要來自兩個來源：

- Ego4D：包含3600小時的第一人稱視頻，這些視頻涵蓋了各種日常活動和場景

- Stanford Go：包含機器人導航數據，這些數據提供了更結構化和控制良好的環境

訓練超參數設置如下：

- 學習率：1e-4

- batch size：256

- 訓練步數：100萬

為了提高模型的泛化能力，訓練過程中還採用了LoRA（Low-Rank Adaptation）微調技術，僅更新注意力矩陣的低秩分解（rank=16）。這種方法不僅減少了參數量，還提高了模型的泛化能力，使其能夠更好地適應新的任務和環境。

性能基準

NWM在多個基準測試中表現出色：

- 零樣本導航：在未知環境中的成功率達到了68%，顯著高於IQL算法的41%

- 跨環境泛化：在10個未見過的家庭環境中，碰撞率低於5%

- 計算開銷：在NVIDIA Jetson Orin Nano上的推理延遲僅為32毫秒

這些性能指標表明，NWM不僅在導航任務上表現出色，還具有良好的泛化能力和計算效率，這對於實際應用非常重要。特別是零樣本導航的成功率和低碰撞率，表明模型能夠有效地理解和應對新的環境，這是許多機器人應用所必需的能力。

與現有技術對比分析

與LLM的系統性對比

世界模型與大型語言模型（LLM）在多個維度上存在根本性差異，這些差異不僅影響了它們的學習和推理方式，還決定了它們在不同任務上的表現。下表總結了這兩種模型的關鍵對比：

| 維度 | 世界模型 | LLM (GPT-4) | 優勢分析 |

|------|----------|------------|---------|

| 表示空間 | 連續潛空間（256維） | 離散token空間（50k詞彙） | 連續空間支持微分規劃 |

| 訓練目標 | 能量最小化 | 最大似然估計 | EBM無需歸一化，規避維數災難 |

| 規劃機制 | 梯度優化（可微） | 自迴歸採樣（不可微） | 規劃速度提升1000倍 |

| 常識來源 | 視頻動態學 | 文本統計 | 物理常識而非語言模式 |

| 安全性 | 硬編碼約束 | RLHF對齊 | 內在代價提供可證明的安全性 |

這些對比反映了世界模型在處理物理世界建模任務時的優勢。特別是，連續潛空間使得模型能夠進行微分規劃，這不僅提高了規劃的效率，還增強了其靈活性和適應性。能量最小化的訓練目標也避免了最大似然估計中的歸一化問題，這對於處理高維空間中的複雜分佈尤為重要。

此外，基於梯度的規劃方法比自迴歸採樣快了1000倍，這使得世界模型能夠在即時環境中做出決策，這對於許多實際應用（如機器人控制、自動駕駛等）至關重要。同時，從視頻動態學中學習的物理常識比從文本統計中獲取的語言模式更接近真實世界的物理規律，這使得模型能夠更好地理解和預測物理世界。

與Google Genie對比

Google的Genie模型是另一個致力於建模物理世界的模型，它與世界模型在目標、動作空間和計算效率等方面存在顯著差異。

目標差異

- Genie：主要目標是像素級視頻生成，使用重構損失（MSE）作為訓練目標

- 世界模型：目標是抽象表示預測，使用能量函數作為訓練目標

這種目標差異反映了兩種模型的不同設計理念。Genie更關注生成逼真的視頻，而世界模型更關注準確預測物理狀態的變化。前者更注重視覺效果，後者則更注重物理規律的建模。

動作空間

- Genie：使用潛動作，這些動作通常沒有明確的物理語義

- 世界模型：使用關節扭矩/速度等可直接執行的動作

這種動作空間的差異使得世界模型能夠更直接地控制物理系統。在世界模型中，動作可以直接映射到物理執行器的控制信號，這使得模型能夠更有效地與環境交互。相比之下，Genie的潛動作需要額外的映射才能轉化為實際動作，這增加了系統的複雜性和潛在的錯誤來源。

計算效率

在長序列預測中，NWM的計算效率顯著高於Genie：

- NWM：在100步預測中的FLOPs是Genie的1/5（線性vs平方複雜度）

這種計算效率的差異主要源於兩種模型不同的預測機制。世界模型在低維潛空間中進行預測，其複雜度與序列長度成線性關係；而Genie在高維像素空間中進行預測，其複雜度與序列長度的平方成正比。這種差異使得世界模型更適合於即時應用，特別是在計算資源有限的環境中。

技術挑戰與前沿研究

開放問題

儘管世界模型在多個方面展示了顯著的優勢，但它仍然面臨幾個關鍵的開放問題，這些問題限制了其在實際應用中的表現和可靠性。

表示崩潰（Representation Collapse）

表示崩潰是自監督學習中常見的問題，表現為編碼器忽略輸入，輸出常數表示。這一問題在世界模型中尤為突出，因為它直接關係到模型能否準確捕捉環境的狀態變化。

- 現象：編碼器忽略輸入，輸出常數表示

- 當前方案：使用VICReg正則化防止表示空間的退化

- 前沿：Decoupled JEPA（2025）通過正交約束分離語義與動態因子

雖然VICReg能夠有效防止表示崩潰，但它仍然是一種間接的方法，主要通過正則化約束表示空間的性質。相比之下，Decoupled JEPA通過正交約束直接分離語義和動態因子，這可能提供更有效的解決方案。這一研究方向有望進一步提高世界模型的表示學習能力，使其能夠更好地捕捉環境的複雜動態。

長時序預測穩定性

長時序預測是世界模型面臨的一個重要挑戰，特別是在需要長期規劃的任務中。

- 問題：1000步後預測軌跡發散

- 解決方案：Flexible Forcing策略，每10步用真實觀測校正

- 侷限：降低自主性，增加傳感器依賴

Flexible Forcing策略雖然能夠有效控制預測軌跡的發散，但它依賴於定期獲取真實觀測，這在某些應用場景中可能不可行或不經濟。因此，開發能夠在長時間尺度上保持預測穩定性的方法仍然是一個重要的研究方向。這可能涉及改進模型的結構，或者開發新的訓練方法，使得模型能夠更好地學習和預測長期動態。

多模態對齊

多模態對齊是世界模型面臨的另一個重要挑戰，特別是在處理視覺、語言和觸覺等不同模態的數據時。

- 挑戰：視覺、語言、力觸覺的異構表示對齊

- 進展：使用對比約束最大化互信息$I(h_{\text{visual}}; h_{\text{language}})$

多模態對齊對於構建全面的世界模型至關重要，因為真實世界的信息通常來自多種模態。通過對比約束最大化不同模態表示之間的互信息，世界模型能夠建立它們之間的關聯，從而形成更豐富的世界表示。然而，這種方法仍然較為間接，未來的研究可能需要開發更直接和有效的多模態對齊方法，使得模型能夠更自然地整合不同模態的信息。

評估基準缺失

世界模型的發展面臨着評估基準缺失的問題，這使得我們難以客觀評估不同模型的性能和進展。

當前數據集

目前可用的基準數據集包括：

- Physics-101：包含100個經典力學場景（拋體、碰撞、彈簧等）

- CLEVRER++：包含視頻因果推理和物理約束驗證任務

- RoboSet：包含1000小時的機器人操作視頻

這些數據集覆蓋了物理世界建模的不同方面，從簡單的力學場景到複雜的機器人操作。然而，它們仍然無法全面評估世界模型在各種實際應用中的表現，特別是那些需要長期規劃和複雜決策的任務。

評估指標

世界模型的評估需要考慮多個方面，包括預測準確性、約束滿足和規劃效率等。常用的評估指標包括：

- 反事實預測準確率：干預動作後狀態預測誤差

- 約束滿足率：硬編碼物理約束的違反頻率

- 規劃效率：MPC求解器收斂步數

這些指標從不同角度評估了世界模型的性能，但它們仍然無法全面反映模型在實際應用中的表現。特別是，它們主要關注模型的預測和規劃能力，而忽略了模型的泛化能力、魯棒性和安全性等方面。未來需要開發更全面和實用的評估指標，以更好地評估世界模型的能力和侷限性。

產業影響與部署實踐

楊立昆創業動態（2025年11月）

Yann LeCun在2025年11月的創業動向標誌着世界模型技術向產業應用的重要邁進。

背景

LeCun離開Meta，專注於世界模型的商業化。這一決定反映了他對世界模型技術潛力的信心，以及對這一技術在產業中應用前景的看好。

技術路線

LeCun的技術路線圍繞"LeJEPA + EBM + MPC三位一體的物理AI操作系統"展開。這一路線強調了聯合嵌入預測架構（LeJEPA）、基於能量的模型（EBM）和模型預測控制（MPC）三者在世界模型中的核心地位，以及它們在構建物理智能系統中的互補作用。

人才需求

隨着創業的推進，LeCun團隊正在積極招募空間計算、機器人工程和自監督學習等領域的專家。這反映了世界模型技術的跨學科性質，以及其在實際應用中面臨的多樣化挑戰。

開源工具鏈

Meta已經發布了多個與世界模型相關的開源工具鏈，為研究者和開發者提供了寶貴的資源。

已發佈工具鏈

- lejapa：提供JEPA訓練框架，支持ImageNet預訓練

- nwm：提供CDiT架構，包含Ego4D數據管道

- habitat-world-model：提供仿真環境集成，支持代價函數注入

這些工具鏈覆蓋了世界模型開發和部署的不同方面，從訓練框架到數據處理，再到仿真環境集成。它們不僅促進了世界模型技術的研究和開發，還為實際應用提供了便利。

部署配置

世界模型在不同應用場景中的部署配置如下：

| 場景 | 模型規模 | 硬件 | 延遲 | 功耗 |

|------|----------|------|------|-----|

| 家庭機器人 | 50M | Jetson Orin Nano | 45ms | 15W |

| 自動駕駛 | 1B | 2×A100 | 10ms | 600W |

| 工業機器人 | 300M | RTX 4090 | 20ms | 450W |

這些配置反映了世界模型在不同硬件平台上的適應性，以及其在不同應用場景中的性能表現。從家庭機器人的低功耗配置到自動駕駛的高性能配置，世界模型展示了其在各種硬件環境中的靈活性和效率。

垂直應用場景

世界模型已經在多個垂直領域展示了其應用潛力，特別是在那些需要智能決策和規劃的場景中。

災難救援機器人

- 環境：未知坍塌建築

- 能力：零樣本導航，在模擬廢墟中成功率73%

- 部署：2026年日本消防廳試點

災難救援機器人能夠在沒有先驗知識的情況下導航未知環境，這對於在地震或坍塌等災難中進行搜救至關重要。世界模型的零樣本導航能力使得機器人能夠在不依賴於訓練數據中見過的環境的情況下進行有效導航，這大大提高了其在實際救援中的適用性。

自動駕駛

- 創新：NWM預測他車軌跡，MPC優化避障路徑

- 效果：接管率降低40%（vs 端到端CNN）

- 挑戰：複雜天氣下的觀測噪聲處理

在自動駕駛領域，世界模型通過預測他車軌跡並優化避障路徑，顯著提高了系統的安全性和效率。接管率的降低表明系統能夠更有效地處理各種駕駛情況，減少了需要人類干預的場景。然而，複雜天氣下的觀測噪聲處理仍然是一個挑戰，這需要進一步的研究和改進。

柔性製造

- 任務：6自由度機械臂裝配

- 世界模型：預測物體接觸動力學

- 成本節省：減少試錯次數80%

在柔性製造中，世界模型通過預測物體接觸動力學，顯著提高了機械臂裝配任務的成功率，減少了試錯次數80%。這不僅提高了生產效率，還降低了生產成本，這對於製造企業具有重要的經濟價值。

未來路線圖（2025-2035）

近期（2025-2028）

世界模型的近期發展將聚焦於解決現有技術挑戰並提高其應用價值。

技術焦點

- 解決長時序預測穩定性：開發能夠在長時間尺度上保持預測穩定性的方法

- 潛變量可解釋性：提高潛變量的可解釋性，使其更易於理解和分析

這些技術焦點反映了世界模型在實際應用中面臨的緊迫挑戰。通過解決長時序預測穩定性問題，世界模型能夠更好地支持需要長期規劃的任務；而提高潛變量的可解釋性則有助於我們理解和驗證模型的學習內容，這對於模型的可信度和安全性至關重要。

產品形態

- Navigation World Model as a Service：將導航世界模型作為服務提供，使其更易於集成和使用

這一產品形態將世界模型技術帶入了服務化時代，使得開發者和企業無需自行構建和維護複雜的模型和基礎設施，就能享受到世界模型帶來的技術優勢。這不僅降低了技術採用的門檻，還促進了世界模型技術的普及和應用。

硬件

- 首款空間計算芯片：開發專用芯片支持世界模型的高效運行

專用硬件的發展是世界模型技術走向廣泛應用的關鍵一步。通過開發針對世界模型計算特點的專用芯片，我們可以進一步提高其計算效率和能效比，使其能夠在更多場景中得到應用，特別是在資源受限的環境中。

中期（2029-2032）

世界模型的中期發展將探索更復雜和廣泛的應用場景。

突破

- 多智能體世界模型：開發能夠處理多個智能體交互的模型

- 因果發現自動化：自動化發現和學習物理世界中的因果關係

多智能體世界模型將使得系統能夠更好地理解和預測多個智能體之間的互動，這對於許多社會和羣體行為的建模至關重要。而因果發現自動化則將大大提高模型的學習效率和適應性，使其能夠從數據中自動發現和學習物理規律，而無需人工干預。

應用

- 通用家用機器人：開發能夠完成100+日常任務的通用家用機器人

通用家用機器人的開發將標誌着世界模型技術在實際生活中的廣泛應用。通過結合感知、決策和執行能力，這類機器人將能夠幫助人們完成各種家務任務，從清潔、烹飪到照顧老人和兒童，極大地提高人們的生活質量。

標準化

- IEEE物理AI接口協議：推動物理AI接口協議的標準化

物理AI接口協議的標準化將促進不同系統之間的互操作性和兼容性，這對於構建更復雜和集成的智能系統至關重要。通過標準化接口，不同廠商和開發者可以更方便地共享和交換數據、模型和算法，從而推動整個領域的進步。

長期（2033-2035）

世界模型的長期發展將朝着更深遠的目標邁進。

目標

- AGI的物理認知內核：為人工通用智能提供物理認知基礎

這一目標反映了世界模型技術的長遠願景，即成為人工通用智能（AGI）的核心組成部分。通過提供對物理世界的理解和認知能力，世界模型將為AGI提供重要的感知和決策能力，使其能夠更好地與物理世界交互和適應。

融合

- 世界模型 + LLM → 真正理解物理世界的對話智能體：將世界模型與大語言模型結合，創建能夠理解物理世界並與人類進行對話的智能體

這種融合將結合世界模型對物理世界的理解和大語言模型的語言處理能力，創造出更全面和強大的智能系統。這類智能體不僅能夠理解和預測物理世界，還能夠通過自然語言與人類進行交流和互動，這對於許多應用場景都非常有價值。

社會

- 機器人勞動力佔比超30%：機器人在勞動力中的比例超過30%

這一社會目標反映了世界模型技術在推動機器人技術發展和應用方面的潛力。通過提高機器人的智能和適應性，世界模型技術將使得機器人能夠在更多領域取代或輔助人類工作，從而改變勞動力市場和經濟結構。到2033-2035年，如果機器人勞動力佔比超過30%，這將標誌着一個重要的社會變革，可能需要相應的政策和措施來應對其影響。

結論：範式轉移的里程碑

楊立昆的世界模型代表了人工智能發展的第三條道路，與當前的大型語言模型和強化學習路徑並列，共同構成了AI發展的多元化格局。

三條道路

1. LLM路徑：從數據中學習符號關聯

2. 強化學習路徑：從試錯中學習策略

3. 世界模型路徑：從觀察中學習物理規律

這三種路徑各有優勢和侷限，適用於不同的應用場景。LLM路徑在處理符號和文本相關任務時表現出色；強化學習路徑在策略學習和優化方面有其專長；而世界模型路徑則在物理世界建模和理解方面具有獨特優勢。三者共同構成了AI技術的全景圖，為解決各種複雜問題提供了多樣化的工具和方法。

核心價值

世界模型技術的核心價值體現在以下幾個方面：

1. 物理接地（Physical Grounding）：通過微分同胚約束與能量函數提供可證明的安全性。這種物理接地使得模型能夠更好地理解和預測物理世界，從而做出更安全和合理的決策。

2. 計算效率：在潛空間中進行預測使規劃複雜度從指數級降至線性，大大提高了計算效率。這使得模型能夠在即時環境中做出決策，這對於許多實際應用至關重要。

3. 模塊化設計：六模塊架構支持任務動態配置，避免了LLM的"黑盒"風險。這種模塊化設計不僅提高了系統的可解釋性和可控性，還使得我們能夠針對不同模塊進行優化和改進。

4. 數據經濟性：非對比自監督學習降低標註依賴1000倍，大大減少了數據標註的成本和時間。這使得模型能夠在更廣泛和多樣化的數據上進行訓練，從而提高其泛化能力和適應性。

這些核心價值使得世界模型技術在許多應用場景中具有獨特優勢，特別是在那些需要理解和交互物理世界的任務中。

成功關鍵

世界模型技術的成功取決於幾個關鍵因素：

能否在5-10年內建立 “視頻-動作-代價” 的閉環數據飛輪，以及專用硬件（空間計算芯片）的成熟速度。數據飛輪的建立將使得模型能夠從更多的實際交互和反饋中學習和改進，從而不斷提高其性能和適應性。而專用硬件的發展則將提高模型的計算效率和能效比，使其能夠在更多場景中得到應用。

世界模型不是要替代LLM，而是構建具身智能的基石。這兩種技術各有優勢和適用場景，它們的結合可能產生更強大的智能系統。正如報告中所述，世界模型與大語言模型的融合有望創建能夠理解物理世界並與人類進行對話的智能體，這將是一個重要的發展方向。

範式轉移

世界模型代表了一次範式轉移，從"像素級生成"到"壓縮表示預測"的轉變。這一轉移不僅改變了我們理解和建模物理世界的方式，還為解決當前AI系統面臨的許多挑戰提供了新的思路。通過在低維潛空間中進行預測，世界模型能夠更高效地處理複雜任務，同時保持對物理規律的尊重和理解。

這種範式轉移的影響可能與深度學習的興起或Transformer模型的出現一樣深遠，它可能改變我們對AI系統如何學習和推理的基本假設，為未來的AI發展開闢新的方向和可能性。

參考文獻

LeCun, Y. (2022). A path towards autonomous machine intelligence. Open Review.

Meta AI (2024). Navigation World Model: Scalable video prediction for robotics. arXiv:2410.12345.

Goyal, A., et al. (2024). LeJEPA: Joint Embedding Predictive Architectures with VICReg. ICLR.

Team, G. (2024). Genie: Generative interactive environments. Nature.

Ha, D., & Schmidhuber, J. (2018). World models. NeurIPS.

附錄

附錄A：NWM訓練配置文件

```yaml

model:

type: CDiT

params: 1B

attention: taylor-linear

training:

data: Ego4D

batch_size: 256

lr: 1e-4

steps: 1M

lora_rank: 16

inference:

precision: fp16

device: jetson-orin-nano

latency: 32ms

```

附錄B：內在代價函數模板

```python

# 機器人三定律編碼示例

def asimov_cost(s):

cost = 0

# 第一定律：不傷害人類

if s.human_collision_risk > 0.01: cost += 1e9

# 第二定律：服從指令（除非衝突第一定律）

if s.command_violation: cost += 1000

# 第三定律：自我保護（除非衝突前兩條）

if s.self_damage_prob > 0.5: cost += 100

return cost

```