世界模型的概念在AI领域正面临定义混乱与技术路线分化的局面。尽管OpenAI、谷歌DeepMind、Yann LeCun与李飞飞等机构和个人均宣称推进了世界模型的发展，但其技术路径和核心理念存在显著差异。OpenAI将Sora称为“世界模拟器”，主张通过大规模视频数据预测像素帧以理解物理规律；而Yann LeCun则批评此类生成式模型仅为“像素幻觉”，提倡构建能预测抽象状态的表征型世界模型，并提出I-JEPA、V-JEPA等基于自监督学习的架构。谷歌DeepMind发布的Genie3被定位为可交互的通用世界模型，支持用户动作输入并实时生成720p/24fps视频，强调因果推断能力。李飞飞通过World Labs推出Marble，聚焦“空间智能”，采用3D高斯泼溅技术构建高精度、可编辑且符合物理规律的三维环境，支持导出至Unity等引擎。这些方法分别代表生成派、表征派与空间智能三大方向。

世界模型的思想最早源于1943年Kenneth Craik提出的“心智模型”理论，即人类通过构建外部世界的内部模型进行预测。该理念于20世纪90年代引入强化学习，2018年Jürgen Schmidhuber等人发表《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》，首次系统化定义神经网络世界模型框架，使用VAE、RNN与控制器在简单游戏中训练。近年来，随着大语言模型发展趋缓，业界普遍认为世界模型是通往AGI的关键路径。然而，在技术尚未收敛之际，“世界模型”一词已被广泛用于涵盖从具身智能、自动驾驶到多模态生成、3D重建等多个领域，导致概念外延无限扩大。

当前主流技术路线可分为两大流派：表征派与生成派。表征派以Yann LeCun为代表，主张世界模型应在潜在空间中运作，输入包括先前状态s(t)、当前观察x(t)、动作a(t)与潜在变量z(t)，输出为下一时刻的状态s(t+1)，不追求视觉逼真而注重逻辑因果推演，避免浪费算力处理现实噪音。与此相对，生成派主张“我若无法创造，便不能理解”，认为只有能够生成真实世界动态的模型才算真正理解物理规律。Sora虽能生成连贯视频，但缺乏对动作干预的响应能力，因而被质疑仅为概率记忆而非因果建模。Genie3通过引入动作控制实现了初步交互性，但仍局限于基础导航指令。Marble则试图建立持久、可下载的3D空间，强调物理一致性与编辑自由度，代表向空间智能演进的方向。

尽管各方在“大语言模型终将触顶，世界模型是AGI必经之路”这一判断上达成共识，但实际成果尚远未达到理想形态。概念的通货膨胀使得“世界模型”成为容纳各类环境模拟技术的容器，甚至视觉压缩技术也被纳入其中。这种现象背后既有科研动机也有商业驱动。当LLM格局固化，新兴团队需以“世界模型”这类宏大叙事吸引资本关注。学术领袖创办企业后，原本的理论之争转化为资源投入与产业布局的竞争，定义的不同直接关联巨额算力投资与产业链方向。同时，世界模型的兴起也反映了行业对“离身”大模型的反思——LLM仅处理文本符号，无法感知物理现实，而真正的智能需建立在对世界运行规律的理解之上。无论是Ilya Sutskever提出的“压缩即智能”，还是李飞飞倡导的“空间智能”，都指向AI需从学习“人类所说”转向学习“世界所发生”。然而，在真正具备预测与交互能力的世界模型出现前，这一术语已有被过度炒作的风险。

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