世界模型（World Model）刚被重新定义，阿里就用Qwen-AgentWorld交卷了

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要说最近两年最火的词，那一定是大语言模型了。从第一句你好到写代码，再到通过地狱级别的司法考试，看上去大模型比人聪明。但其实，在现实世界里，它就是个智障。

深度解析

大模型其实是个智障

要说最近两年最火的词，那一定是大语言模型了。

从第一句你好到写代码，再到通过地狱级别的司法考试，看上去大模型比人聪明。

但其实，在现实世界里，它就是个智障。

给它一段猫从沙发上跳下来的视频，它能把猫的形态和颜色描述得非常清晰，可以说比我描述得要准确和生动。

如果你问它：下一秒，猫会落在哪里？如果桌上放了一杯水，水杯会不会被碰倒？

它就会犯蠢，但我们都能够精确预测结果。

猫跳沙发

这是为什么呢？因为描述世界是用文字，图片和视频，而世界运行依赖的是几何和物理。

大模型能描述世界，但从来不能理解世界。而这，就是世界模型（World Model）要解决的核心问题。

核心概念

什么是世界模型

6月初，AI教母李飞飞和World Labs团队发了篇文章，世界模型这个火爆又混乱的名词，终于有了一个清晰的定义。

她指出，自从Sora惊艳出圈后，世界模型这个名词塞了太多概念，什么视频生成、游戏模型都宣称自己是世界模型。但在强化学习的理论框架里，世界模型有着严格的定义。

她在这篇文章里，把世界模型的系统分成了三类

以sora为代表的渲染器（Renderer）本质是给人看特效的，不过即使画面再逼真，它也只是像素的魔法，没有物理的规则。所以也只能是看着像。

最有价值但关注度最低的仿真器（Simulator）核心在于模拟几何与物理规律，因为高质量3D数据稀缺，所以真正能出的产品并不多。

当下最热的规划器（Planner）负责下达动作指令，主要局限在的短任务里，虽然大多在实验阶段，却是投资人最青睐的方向。

所以真正的世界模型，它必须是一个大一统的世界基础模型。

它能理解杯子的重心和渲染画面，也能仿真翻滚轨迹，还能指挥机械手去抓取物品。这是一连贯的流程，而不是一堆割裂的模块。

技术前沿

Qwen-AgentWorld首个数字领域的世界模型

就在李飞飞发文不到一个月，6月24日，阿里千问悄悄推出了一个模型叫Qwen-AgentWorld。

这是一个非常有趣的变种，全称叫语言世界模型（LWM）。

它没有走Sora那种模拟重力和碰撞的物理路线，而是专注于模拟数字世界。

这听起来有点奇怪，语言不是对世界的抽象吗？怎么反过来成了建模工具？

其实，数字世界本身就是由逻辑和代码构成的。

运作闭环

动作 → 状态变化 → 观测反馈 → 动作

比如你双击一个文件夹，系统返回文件列表。这个过程与世界模型的运作逻辑非常相似，都是，动作→状态变化→观测反馈这样一个循环的逻辑。

Qwen-AgentWorld 相当于在数字世界里搭建了一个虚拟实验室。AI可以先在里面推测一下结果，比如，如果我点了这个按钮，会不会把我的钱都花没了吗？如果我删了这个文件，程序会崩溃吗？

这个模型的效果也是非常惊人，测评结果显示，能够基本追平Claude Opus 4.6，甚至在部分领域实现了超越。

这是全球首个在大数字领域的世界模型，也是首次让AI衍生出了自己的模拟环境。

具身智能

把预判刻进DNA卧安机器人

如果说阿里是在数字世界做文章，那机器人公司走的就是另一条更硬核的路。

今年5月份，卧安机器人发布了 OneModel 1.7 FrontoStria-RL。它没有走先生成画面再计算的老路，而是开辟了一条隐式通路，直接把理解和动作连通。

它的架构分为三层：

世界模型层：负责预测

理解环境结构、物体关系和空间位置。

理解层：负责拆解

比如接到洗衣服的指令后，它会自动拆解为：识别衣物→规划路径→抓取→开门→投放→关门。

动作执行层：负责执行

围绕任务生成精准的动作序列。

卧安机器人 OneModel 1.7 架构示意

测试表现

这种端到端的架构效果非常明显，在LIBERO标准测试中，平均成功率高达99%；真机日常操作任务成功率99%，高精度任务也达到了97%。

这意味着，机器人有了在复杂环境里随机应变的能力，终于不再是那个只会重复预设动作的废铁了。

写在最后

世界模型不是一个具体的APP，也不是比谁让机器更会说话。而是让AI拥有一个能在脑子里推演物理世界的模型。

从阿里数字领域的世界模型，再到卧安的具身智能，可以看到，如果说大模型的上半场是读懂世界，下半场一定是推演世界。

END

你觉得，AI有了世界模型之后，哪个领域最有可能率先取代人类？

A 自动驾驶

B 工业机器人

C 家庭保姆

C 游戏NPC

E 路过/围观

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