2018 年，LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在论文中（ Recurrent world models facilitate policy evolution ）推广了世界模型（world model）的概念，这是一种神经网络，它能够根据智能体过去的观察与动作，预测环境的未来状态。
如今的具身智能，早已爆红AI圈。数据瓶颈、难以多场景泛化等难题，一直困扰着业界的玩家们。就在WAIC上，全新具身智能平台「悟能」登场了。它以世界模型为引擎，能为机器人提供强大感知、导航、多模态交互能力。
2025年7月20日，2025基础科学与人工智能论坛在中关村展示中心会议中心举行。
本文作者来自：南京大学、香港大学、中南大学、地平线、中国科学院计算所、上海交通大学、慕尼黑工业大学、清华大学。
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。相比于传统世界模型（如LeCun的JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现“双轨建模”。
现在的世界模型，值得批判。 我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。
即使有一颗大隐隐于市的心，成立第八年的云深处，终究在今天具身智能的浪潮下，被推到了舞台中央。
现在，国内研究机构就从数据基石的角度出发，拿出了还原真实动态世界的新进展：上海人工智能实验室、北京理工大学、上海创智学院、东京大学等机构聚焦世界生成的第一步——世界探索，联合推出一个持续迭代的高质量视频数据集项目——Sekai（日语意为“世界”），服务于交互式视频生成、视觉导航、视频理解等任务，旨在利用图像、文本或视频构建一个动态且真实的世界，可供用户不受限制进行交互探索。
阿里巴巴达摩院提出了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。WorldVLA 是一个统一了文本、图片、动作理解和生成的全自回归模型。
几十年来，人工智能领域一直在思考一个看似简单但非常根本的问题： 如果一个智能体要在真实世界中行动、规划，并且和环境互动，它需要一个怎样的「世界模型」？
