这两年 AI 圈儿关于世界模型的定义众说纷纭，各说各话。

李飞飞最近亲自下场，写了一篇长文给出了世界模型的定义。

总结下核心观点：

1、语言模型仅仅掌握了文本的统计规律，而构建能够理解物理世界时空结构与运行法则的世界模型，才是人工智能通往空间智能的下一个前沿。

2、基于智能体与世界的交互循环，当前繁杂的世界模型技术，可按功能严格划分为三大类：输出视觉观察的渲染器，输出底层物理状态的模拟器，以及输出决策动作的规划器。

3、尽管追求视觉逼真度的渲染器，是目前商业化最为成熟的，但真正能反映真实世界几何结构与物理定律的模拟器，才是整个系统的核心。

4、只有掌握了底层的物理模拟能力，基础模型才能在为人类生成可靠视觉画面的同时，为机器人等实体智能体提供准确的行动依据。

5、整个领域的最终发展趋势，是彻底打破这三者的边界，打造一个集渲染、模拟与规划于一体的统一世界模型，从而赋予机器真正在物理世界中理解、想象和交互的能力。

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