黄仁勋在GTC大会及CES 2025演讲中指出，世界模型是实现物理人工智能的核心，可通过Omniverse数字孪生技术训练机器人，使其理解物理规律并实现自主操控。特斯拉于10月26日发布自研神经网络世界模型（World Simulator），并在演示视频中展示Optimus机器人在100%仿真环境中学习行走的过程，计划将模拟策略部署至现实世界。

世界模型不同于传统AI模型，其核心在于通过大量数据学习现实世界的物理规则，进行因果推理，预测并生成符合物理规律的未来状态，目标是让AI适应真实物理环境，进化为物理AI。图灵奖得主杨立昆强调，研发方向并非制造会说话的机器人，而是构建会思考的物理实体。

全球科技巨头正加速布局该领域：xAI挖角英伟达专家，致力于开发用于游戏与机器人系统的世界模型；Meta推出代码世界模型（Code World Model），提升AI代码生成能力；李飞飞创立的World Labs融资2.3亿美元，开发出可渲染持久一致3D世界的实时框架模型（RTFM）。

行业共识认为，当前具身智能发展瓶颈在于模型而非数据。宇树科技CEO王兴兴指出，机器人智能化受限于模型能力。东吴证券分析称，AI模型技术路线尚处探索阶段，成为机器人产品大规模落地的主要障碍。而世界模型可整合文本指令、多视角视觉与物理交互等多维信号，生成视觉逼真、物理精确的合成数据，弥合仿真与现实间的差距。

弗若斯特沙利文《2025年中国世界模型发展白皮书》显示，超80%自动驾驶算法已采用世界模型辅助训练，推动系统持续学习、自主验证和快速迭代优化。国内人形机器人厂商在该领域进展显著：宇树科技9月开源UnifoLM-WMA-0世界模型架构，提升物理环境学习效率，并预留工程接口以支持复杂模型融合；智元机器人8月发布行业首个开源机器人世界模型平台Genie Envisioner，实现从感知到决策再到执行的端到端推理。

多地创新中心亦取得突破：湖北人形机器人创新中心推出具身基础模型GigaBrain-0，依托世界模型平台GigaWorld生成训练数据；北京与成都人形机器人创新中心分别发布世界模型架构WoW及国内首个基于世界模型的机器人任务执行系统R-WMES。

尽管进展迅速，世界模型仍处于早期研究阶段。东吴证券判断，其代表具身智能算法层最前沿方向，具身智能大脑市场将成为整个领域中发展最快、技术难度最高且最关键的环节。国投证券认为，物理AI与世界模型的发展将利好仿真、感知及机器人相关企业，建议关注具备物理AI产品的国内CAE厂商、3D感知技术供应商以及工业数字孪生解决方案提供商。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。