人工智能領域正經歷一場關于技術路徑的深刻變革。以圖靈獎得主楊立昆為代表的科研群體，正推動一場從虛擬文本向物理現實跨越的認知革命。這場變革的核心，在于構建能夠理解三維空間與動態因果關系的"世界模型"，試圖突破當前大語言模型在物理世界認知上的固有局限。

傳統大語言模型的發展困境日益凸顯。這類模型依賴海量文本數據進行訓練，但數據質量參差不齊導致的認知偏差、時效性滯后造成的知識斷層，以及參數規模擴張帶來的算力消耗失衡，都制約著其向通用人工智能的進化。更關鍵的是，純文本訓練模式使模型難以建立對空間拓撲、物體屬性及運動規律的精準映射，在跨場景應用時頻繁出現認知斷層。

世界模型派研究者提出全新認知框架。他們認為人類嬰兒通過視覺觀察建立物理認知的方式，為AI發展提供了重要啟示。動態視頻數據中蘊含的時空信息，比抽象文本更接近智能本質。MIT神經科學研究證實，人類處理空間認知時會激活特定神經網絡，這種生物本能正是當前純文本AI缺失的底層能力。世界模型通過高維感知數據直接建模，在潛空間推演物理規律并輸出行動指令，試圖繞開語言轉換的認知瓶頸。

技術突破正在多個維度展開。李飛飛團隊研發的Marble系統，已實現從單張圖像生成三維數字孿生空間的能力。DeepMind的MuZero算法在無監督環境中展現出強大的策略進化能力，Yann LeCun提出的JEPA表征模型則開創了自監督學習的新范式。2024年發布的視頻生成模型Sora和城市環境生成模型UrbanWord，標志著世界模型在復雜場景模擬方面取得實質性進展。這些技術突破共同指向一個核心目標：讓AI系統具備對現實世界的內在理解與心理模擬能力。

世界模型展現三大核心特性。其內在表征機制可將高維觀測數據壓縮為低維潛在狀態，形成對世界的簡潔有效表征；物理認知能力使其能模擬重力、摩擦力等基本規律，提供更符合現實的預測；反事實推理特性則支持假設性思考，為復雜問題解決開辟新路徑。這種認知架構由狀態表征、動態預測和決策規劃三大模塊構成，通過變分自動編碼器、循環神經網絡等技術實現環境狀態的精準預測與行動序列的優化規劃。

科技巨頭紛紛布局關鍵賽道。谷歌DeepMind的Genie 3模型可實時生成交互式3D環境，用戶通過自然語言指令即可創建可自由探索的動態世界。meta的代碼世界模型突破靜態文本生成局限，能逐行模擬代碼運行過程并精準預測狀態變化。英偉達利用Omniverse平臺構建物理仿真系統，為機器人領域擴張提供技術支撐。特斯拉在自動駕駛系統中嵌入虛擬環境模型，通過構建數字孿生世界進行算法訓練與驗證，這種技術路徑已對現實世界產生實質性影響。

技術發展伴隨多重挑戰。數據層面，多模態數據的收集標注成本高昂，數據質量直接影響模型泛化能力；工程層面，缺乏統一訓練標準與公共實驗平臺，制約著規模化創新生態的形成；認知層面，模型在潛空間的復雜推演過程難以追溯，給安全倫理帶來新課題；產業層面，AI對交通、制造等領域的決策體系重構，將引發算法主權、智能監管等制度爭議。這些挑戰揭示，世界模型的進化不僅是技術突破，更是人類在技術、倫理與治理層面的綜合考驗。

當前研究呈現鮮明對比。適合快速迭代的視覺語言模型（VLA）在短期應用中占據優勢，而強調物理規律理解的世界模型代表更底層的認知方式，更適合長期技術演進。中美兩國采取不同發展路徑：美國依托資本優勢與開放生態快速試錯，中國則通過產業鏈協同推進技術落地。但雙方都面臨共同命題：當AI系統深度嵌入社會運行體系，如何建立人機協同的規則框架？這個問題的答案，將決定人工智能技術演進的最終方向。