引言：世界模型——通向AGI的关键拼图
在2026年的今天，当我们谈论通用人工智能（AGI）时，“世界模型”已成为一个无法绕开的核心概念。它不仅是理解现实世界物理规律、因果关系的基石，更是实现真正智能体自主学习、推理与规划的基础。全球范围内，从OpenAI到DeepMind，各大机构都在这一方向上投入重兵。然而，中国团队的探索路径有何独特之处？他们面临哪些挑战，又取得了哪些突破？
近日，《AI纪元》深入采访了北京通用人工智能研究院（BIGAI）的首席科学家团队，以及国内其他几位活跃在世界模型研究前沿的领军学者。通过他们的视角，我们将勾勒出一幅中国在世界模型乃至AGI研究上的全景图，并剖析其中蕴含的“中国路径”思考。
一、 什么是“世界模型”？为何它如此重要？
在讨论具体进展之前，有必要厘清概念。简单来说，世界模型是一种内部表征，它使智能体能够模拟外部环境的动态、预测行动的后果，并基于模拟结果进行决策和规划。这超越了传统的模式识别，要求模型具备对物理世界规律（如重力、碰撞）、社会常识乃至因果关系的理解能力。
正如我们在《专访高文院士：通往AGI的路径选择与算力基础设施的范式重构》中探讨的，高文院士将世界模型视为实现AGI的“新范式”之一，它要求AI从“感知-响应”模式进化到“感知-理解-规划-行动”的闭环。而《Sora 2.0之后：2026年AI视频生成的技术演进、商业化落地与版权伦理挑战》一文也指出，Sora 2.0的突破正是源于其构建了一个对物理世界有初步理解的“世界模型”，这标志着生成式AI从拟真走向物理可信。
二、 BIGAI的“因果-价值”驱动路径：从“通通”3.0到具身闭环
作为国内聚焦通用人工智能的核心机构，北京通用人工智能研究院（BIGAI）在世界模型上的探索极具代表性。据《深度解读：BIGAI 2026路线图》披露，其技术路线的核心可以概括为 “因果-价值”驱动。
2.1 技术核心：CUV架构与因果推理
BIGAI的研究员在访谈中详细解释了他们的技术架构。他们认为，单纯依靠海量数据关联学习的世界模型是脆弱且不可解释的。因此，他们提出了 CUV（Causal-Utility-Value）架构。
- C (Causal，因果)：强调模型必须学习变量间的因果关系，而非仅仅是相关性。例如，模型不仅要知道“球拍击打网球”通常伴随着声音，还要理解是“击打”这个动作“导致”了声音和球的运动。他们通过结合结构因果模型（SCM）与神经网络，使模型具备干预和反事实推理能力。
- U (Utility，效用) & V (Value，价值)：将因果推理与智能体的内在动机和长期价值目标相结合。智能体学习世界模型不仅仅是为了预测，更是为了服务于其设定的价值目标（如完成任务、获得奖励、满足人类需求），这使得模型的学习和规划更有目的性。
2.2 实践载体：“通通”3.0与具身智能闭环
这一理论架构的实践载体，便是其具身智能体“通通”的最新3.0版本。BIGAI团队透露，“通通”3.0在一个高度仿真的虚拟物理环境中进行训练和测试。它的核心任务不再是执行预设指令，而是在理解物理世界因果规律的基础上，自主完成复杂、开放式的任务。
“比如，我们给‘通通’一个目标：‘让房间变得更整洁’，”一位研究员举例道，“它需要自己理解‘杂乱’与‘整洁’的因果关系，规划出合理的行动序列——先收拾哪里、如何整理、工具如何使用，并最终在执行中通过世界模型的预测来调整动作。这个过程完全闭环。”
这与我们在《对话“昆仑行”：具身智能独角兽的技术选择》中看到的产业界趋势不谋而合，但BIGAI更侧重于底层认知能力的突破，而非直接面向特定应用场景的快速落地。他们的世界模型是“通通”具身智能的“大脑”，是实现自主性的核心。
三、 国内其他团队的多元探索：从视频生成到多模态统一
世界模型的研究并非只有一条路径。国内其他顶尖团队也贡献了富有特色的方案。
3.1 视频生成世界模型：物理规律的隐式学习
以Sora 2.0为代表的文生视频技术，在本质上就是通过学习海量视频数据来隐式地建模物理世界。国内团队在这一方向上亦有深度布局。例如，腾讯的Hunyuan视频模型，在《超越Sora 2.0：2026年视频生成“世界模型”的技术原理》中被详细分析。其研究者认为，通过大规模、高质量的视频数据训练，模型能够学到相当复杂的物理动态和空间关系，这本身就是一种强大的世界模型。他们的目标是让生成的视频不仅视觉逼真，更“物理可信”，能够支持下游的模拟和规划任务。
3.2 多模态统一世界模型：打破模态壁垒
另一条重要路径是构建跨模态的统一世界模型。来自国内某顶尖高校实验室的团队负责人介绍，他们的研究不局限于视觉或语言，而是致力于将视觉、语言、触觉、声音等多种模态信息融合到一个统一的表征空间中。这样，智能体对世界的理解是整体的。“它看到玻璃杯，不仅能描述它的形状，还能‘知道’它易碎、用不同力度敲击会发出不同声音，并且与‘轻拿轻放’这样的语言指令关联。” 这种统一模型对于需要多种感官协作的复杂任务（如精细操作）至关重要。
四、 与全球主流路径的异同：中国的独特优势与挑战
通过对话，我们可以清晰地看到中国在世界模型研究上的路径选择，以及与硅谷等地的异同。
4.1 差异点：更强调因果性与价值对齐
与西方一些团队（如Meta的Yann LeCun团队强调的JEPA，即联合嵌入预测架构）相比，中国以BIGAI为代表的一批研究者，更明确地将“因果推理”和“价值对齐”作为世界模型的核心支柱。他们认为，缺乏因果性的模型是“盲目的”模仿，缺乏价值导向的学习是“无目的”的探索。这种哲学思辨的色彩更浓。
4.2 共同点：算力依赖与数据渴求
无论哪种路径，对超大规模算力和高质量数据的渴求是共同的。如《AGI算力新基建：从8000P园区看数据中心冷却、能耗与可持续发展新挑战》所述，中国正在大力建设8000P级算力园区，为世界模型等AGI研究提供“硬基建”支撑。同时，构建符合因果学习要求的、带有干预信息的高质量数据集，是一个巨大的共同挑战。
4.3 中国的独特优势与挑战
优势：
- 丰富的应用场景：中国庞大的制造业、物流、消费电子产业，为世界模型（尤其是具身智能世界模型）的验证和应用提供了天然的试验场。从智能工厂到家庭服务机器人，需求拉动研究。
- 强大的工程化能力：中国团队在将理论原型快速工程化、集成到复杂系统方面有深厚积累，这有助于加速世界模型的迭代和部署。
- 政策与资本支持：国家对AGI的战略重视和持续投入，为长期、高风险的基础研究提供了相对稳定的环境。
挑战：
- 基础理论创新瓶颈：在世界模型最核心的算法和架构创新上，仍需从源头突破，避免跟随式研究。
- 高质量数据生态：构建开放、共享、带标注的高质量因果数据集生态，仍需产业界和学术界共同努力。
- 跨学科人才短缺：世界模型研究需要融合计算机科学、认知科学、物理学、哲学等多学科知识，这类复合型人才极为稀缺，这也印证了《2026年AI人才图谱2.0》中的观点：具备跨领域深度整合能力的“π型”人才将成为核心。
五、 前瞻：世界模型将如何重塑AI产业？
世界模型的突破，其影响将远超学术界。
- 重塑具身智能：拥有强大世界模型的机器人，将不再是执行重复动作的“苦力”，而是能够理解环境、自主学习新技能的“伙伴”。这将对《“人工智能+”2.0》中探讨的先进制造、医疗康复等领域产生颠覆性影响。
- 升级内容创作：结合世界模型的AI视频生成，将成为影视、游戏、虚拟现实的超级引擎，能够生成逻辑自洽、物理正确的长序列交互内容。
- 驱动科学研究：世界模型可以作为“模拟器”，加速物理、化学、生物等领域的科学发现，帮助研究人员探索假设、验证理论。
- 引发新的安全伦理思考：随着AI对世界理解能力的增强，如何确保其目标与人类价值长期对齐，如何防止其滥用，将是更为紧迫的议题。这需要借鉴《AI安全治理2026新框架》中的思路，提前布局治理框架。
结语：中国的探索，世界的期待
通过与BIGAI及其他国内团队的深入对话，我们看到，中国在世界模型乃至AGI的研究上，正在走出一条强调因果性、价值对齐与具身实践的独特路径。这条路径或许更具挑战，但它指向的可能是更可靠、更安全、更接近人类认知本质的通用人工智能。
当然，前路依然漫长。算力、数据、人才、基础理论的挑战并存。但正如一位受访科学家所言：“AGI是一场马拉松，不是百米冲刺。我们选择了一条更艰难但可能更有希望的赛道。中国有耐心，也有决心在这场关乎未来的竞赛中，贡献属于自己的智慧和方案。”
这场关于世界模型的探索，不仅是中国AI前进的缩影，也将为全球AGI的发展提供不可或缺的“中国视角”与中国路径。