世界模型十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是世界模型（World Model）完成从手工规则驱动的实验室数学抽象，到具身智能核心认知底座的范式革命、从强化学习的小众分支，到自动驾驶、机器人、通用人工智能的核心基础设施、从海外机构技术垄断，到国产方案全栈突破并实现多领域全球领跑跨越式发展的黄金十年。

行业定义的世界模型，是AI通过自监督学习构建对物理/虚拟环境的内部表征，精准建模环境的动态转移规律、物理规则与因果关系，实现未来状态的长时序预测、交互结果的模拟推演，最终支撑智能体完成长周期规划、复杂决策与自主行动的AI体系。它让AI拥有了类似人类的“想象力”与“预判能力”，彻底打破了传统AI“被动反应”的局限，是通往通用人工智能（AGI）的核心路径之一。

这十年，世界模型的演进与强化学习爆发、大模型革命、具身智能崛起、自动驾驶产业升级深度绑定，与Transformer架构、多模态大模型、空间智能的技术发展形成完整闭环，完成了**「规则驱动启蒙期、潜空间建模范式确立期、通用化能力爆发期、具身智能原生普及期」**四次核心范式跃迁；核心能力上，预测时域从秒级提升至分钟级，Sim2Real（仿真到现实）一致性从不足70%提升至99.9%以上，模型规模从百万级参数跃升至万亿级，从仅能适配简单游戏场景，升级为支撑智驾、机器人、工业仿真全场景落地的通用底座；产业格局从DeepMind一家独大，演变为国产厂商在自动驾驶、具身智能领域实现全球领跑的全新格局。

一、十年演进总纲与四大里程碑

世界模型的十年演进，始终围绕通用化、多模态融合、工程化落地、国产化、安全可控五大核心主线推进，核心突破始终围绕“如何让AI像人类一样理解物理世界的运行规律，通过预判未来做出最优决策”，整体可划分为四大里程碑阶段，与全球AI产业、中国智能制造的十年崛起完全对齐：

1. 2015-2017 启蒙萌芽期：以手工状态空间、规则物理模拟为核心，属于基于模型的强化学习（MBRL）传统阶段，仅能在低维、固定场景实现简单状态预测，完全处于实验室概念验证阶段，海外机构垄断核心技术，国内仅处于学术跟随状态。
2. 2018-2020 范式确立成长期：深度学习语境下的世界模型正式诞生，潜空间建模成为核心技术路线，PlaNet、Dreamer系列、MuZero等里程碑模型密集发布，从游戏场景拓展到机器人、自动驾驶初步探索，Transformer与ViT实现了视觉与语言的架构统一，国产技术实现从0到1的突破。
3. 2021-2023 通用化爆发期：DreamerV3实现跨任务通用能力突破，多模态大模型与世界模型深度融合，PaLM-E、GPT-4V开启VLA（视觉-语言-动作）时代，世界模型从“模拟环境”升级为“理解物理世界”，在自动驾驶、具身智能领域实现规模化试点，国产方案从跟跑走向并跑，部分领域实现领跑。
4. 2024-2025 具身智能原生普及期：生成式世界模型（Sora、Genie）爆发，VLA模型成为行业主流，实时4D时空建模、端云协同部署全面成熟，世界模型成为具身智能、自动驾驶的标配核心底座，国产方案在智驾、工业、机器人领域实现全球领跑，从头部企业试点走向全行业普惠化落地。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 启蒙萌芽期——规则驱动的低维模拟，实验室概念验证

产业背景

2015年，世界模型仍未形成独立的技术概念，核心归属于基于模型的强化学习（MBRL） 分支，核心是通过卡尔曼滤波、模型预测控制（MPC）、手工规则的物理引擎，实现低维状态空间的简单预测，仅能在固定规则的游戏、简单控制场景实现验证。行业普遍认为，基于模型的方法泛化能力差、建模精度低，远不如无模型强化学习（Model-Free RL）的表现，仅作为学术圈的小众研究方向，无任何产业落地能力。

这一阶段，AlphaGo的爆发让强化学习进入大众视野，但其核心是蒙特卡洛树搜索+策略网络，并未引入世界模型的长时序预测能力；核心技术、仿真环境、算法框架完全被DeepMind、OpenAI等海外机构垄断，国内仅少数高校开展MBRL的理论研究，无工程化落地能力。

核心技术演进

1. 主流技术范式：手工设计状态空间+规则化物理模拟为绝对主流，核心是通过线性模型、高斯过程拟合环境的状态转移函数，仅能处理低维、离散、固定规则的场景，无高维视觉输入的处理能力，无通用建模能力。
2. 核心技术局限：
   • 高度依赖人工特征工程，状态空间需要手工设计，无法处理高维图像、视频等原始输入；
   • 建模精度极低，仅能实现短时序（秒级）状态预测，长时序预测误差会指数级放大；
   • 泛化能力极差，仅能适配训练内的固定场景，场景稍有变化就会完全失效；
   • 样本效率极低，需要大量真实环境交互数据才能完成建模，无法支撑复杂场景的落地。
3. 关键里程碑：
   • 2015年，DeepMind发布DQN算法，开启深度强化学习时代，为世界模型提供了深度学习的基础范式；
   • 2016年，AlphaGo击败李世石，证明了深度强化学习在复杂决策场景的潜力，为世界模型的发展奠定了产业基础；
   • 2017年，Transformer架构正式发布，为后续世界模型的时序建模、多模态融合提供了核心架构支撑。

国产技术与落地状态

国内仅清华大学、中科大、哈工大等少数高校开展基于模型的强化学习理论研究，无自主知识产权的算法框架与工程化落地能力；工业、自动驾驶、机器人领域完全无应用，仅在学术仿真环境中开展验证；核心算法、仿真环境完全依赖海外开源成果，处于纯学术跟随状态，无顶会顶刊的开创性成果。

产业格局与核心痛点

• 产业格局：DeepMind、OpenAI形成技术垄断，掌握核心算法、仿真环境与算力资源，全球几乎所有研究均基于其开源成果；国内无任何商业化的世界模型相关产品与核心专利，完全处于技术跟随状态。
• 核心痛点：行业形成了“基于模型的方法不如无模型方法”的固化认知，世界模型无独立的技术概念与落地场景；建模精度、泛化能力、样本效率均无法满足真实场景需求；核心技术完全被海外垄断，国内无自主研发能力。

第二阶段：2018-2020 范式确立成长期——潜空间建模成熟，现代世界模型正式诞生

产业背景

2018年，David Ha与Jürgen Schmidhuber发表《World Models》论文，首次在深度学习语境下系统、明确地提出了世界模型的概念与端到端架构，标志着现代世界模型的正式诞生。这一阶段，世界模型彻底摆脱了传统MBRL的手工特征依赖，通过潜空间建模实现了高维视觉输入的压缩与动态建模，从游戏场景正式走向机器人、自动驾驶等真实物理场景，成为强化学习领域的核心研究方向。

同时，2020年Vision Transformer（ViT）发布，打破了CNN对计算机视觉的垄断，实现了视觉与语言的统一Transformer架构，为世界模型的多模态融合奠定了基础；DeepMind、谷歌等机构密集发布PlaNet、Dreamer系列、MuZero等里程碑模型，推动世界模型从“实验室玩具”走向产业场景的试点验证。

核心技术演进

1. 主流技术范式：VAE+RNN/Transformer的潜空间建模架构成为行业主流，通过变分自编码器（VAE）将高维视觉输入压缩到低维潜空间，再通过循环神经网络（RNN）/Transformer建模潜空间的状态转移规律，最终在潜空间中完成策略学习与规划，彻底摆脱了对人工特征的依赖，实现了端到端的高维视觉输入处理。
2. 核心里程碑突破：
   • 2018年，《World Models》论文发布，提出VAE+MDN-RNN+控制器的经典架构，首次实现了从高维图像中无监督学习世界模型，在赛车游戏中实现了超越人类的表现，奠定了现代世界模型的基础范式；
   • 2019年，谷歌发布PlaNet，引入循环状态空间模型（RSSM），首次在像素级输入的连续控制任务中实现了SOTA性能，证明了潜空间模型预测控制的可行性；
   • 2019-2020年，DreamerV1/V2先后发布，首次实现了完全在潜空间中进行端到端的策略优化，通过“想象训练”大幅提升了样本效率，DreamerV2在Atari 55款游戏中实现了超越人类的平均水平，彻底证明了世界模型在复杂离散场景的能力；
   • 2020年，DeepMind发布MuZero，无需知道游戏规则，仅通过视觉输入就能学习环境动态与规划策略，在围棋、Atari、国际象棋中实现了顶尖表现，实现了世界模型“从零学习规则”的核心突破；
   • 2020年，ViT发布，为世界模型提供了统一的视觉-语言架构基础，开启了多模态世界模型的探索。
3. 核心能力升级：从手工特征的低维建模，升级为端到端高维视觉输入的通用建模；样本效率提升10倍以上，仅需传统无模型方法1/10的交互数据即可收敛；预测时域从秒级提升至数十秒，长时序预测精度大幅提升；从仅能适配游戏场景，拓展到机器人连续控制、自动驾驶仿真等真实物理场景。

国产技术突破与落地

• 国内高校在世界模型、基于模型的强化学习领域开始发表顶会论文，逐步从学术跟随走向并跑，打破了海外机构的学术垄断；
• 百度、阿里、商汤等厂商在自动驾驶仿真、机器人控制场景，开展世界模型的初步试点验证，实现了从0到1的工程化突破；
• 华为、大疆在无人机、工业控制场景，探索世界模型的落地应用，为后续国产方案的爆发奠定了基础。

产业格局与核心痛点

• 产业格局：DeepMind、谷歌仍在学术前沿保持绝对领先，国内厂商在产业落地场景实现了初步探索，形成了“海外引领学术，国内落地先行”的初步格局；全球世界模型相关研究呈爆发式增长，从小众分支成为强化学习领域的核心方向。
• 核心痛点：世界模型仍存在“分布偏移”问题，仿真环境训练的模型在真实场景中泛化能力不足，Sim2Real一致性不足70%；仅能适配单任务场景，跨任务通用能力极差，需要针对不同场景精细调参；训练不稳定，超参数敏感性高，工程化落地门槛极高；核心算法、框架仍以海外开源方案为主，自主可控能力不足。

第三阶段：2021-2023 通用化爆发期——多模态融合，VLA时代开启

产业背景

2021年OpenAI发布CLIP，实现了大规模图文对齐，为世界模型的多模态融合奠定了基础；2022年底ChatGPT发布，大语言模型的通用推理、指令遵循能力实现革命性突破，世界模型正式进入LLM驱动的全新时代。这一阶段，世界模型从单一的环境动态建模，升级为融合视觉、语言、动作、音频的多模态通用体系，从“模拟环境”升级为“理解物理世界的因果与语义”，成为具身智能、自动驾驶的核心认知底座。

2023年DreamerV3发布，首次实现了一套固定超参数在150+不同任务中实现SOTA性能，彻底解决了世界模型的通用性问题，成为世界模型发展史上的里程碑。同时，PaLM-E、GPT-4V等模型的发布，开启了VLA（视觉-语言-动作）模型时代，世界模型正式与大语言模型深度融合，实现了自然语言指令到物理世界动作的端到端闭环，从实验室走向产业规模化试点。

核心技术演进

1. 主流技术范式：LLM为核心底座的多模态世界模型成为行业主流，从单一的潜空间动态建模，升级为“多模态编码器+世界模型+LLM推理引擎+动作输出”的端到端架构，通过大语言模型实现语义理解、因果推理与指令遵循，世界模型负责物理世界的动态预测与规划，形成“感知-理解-预测-决策-执行”的全链路闭环。
2. 核心技术革命：
   • 2021年，CLIP发布，通过4亿图文对实现了大规模通用图文对齐，为世界模型提供了通用的视觉-语言语义空间，开启了多模态世界模型时代；
   • 2023年，DreamerV3发布，通过symlog变换、KL平衡等核心创新，实现了一套固定超参数在150+不同任务中实现SOTA性能，首次在无人类演示的情况下完成Minecraft中“挖掘钻石”的长周期任务，标志着世界模型进入通用化时代；
   • 2023年3月，谷歌发布PaLM-E，首次将大语言模型与世界模型、机器人具身智能深度结合，实现了自然语言指令到机器人动作的端到端映射，零样本适配全新操作任务，开启了VLA模型的全新时代；
   • 2023年3月，OpenAI发布GPT-4V，将GPT-4的语言推理能力与视觉理解深度融合，实现了复杂场景的细粒度理解、逻辑推理与指令遵循，为多模态世界模型提供了通用的推理底座；
   • 离线世界模型、世界模型与强化学习的融合技术全面成熟，大幅降低了真实场景的交互成本，Sim2Real一致性提升至90%以上，为产业落地扫清了核心障碍。
3. 核心能力升级：从单任务专用模型，升级为跨任务通用模型，一套超参数可适配离散、连续、视觉、低维等全类型场景；从仅能处理视觉输入，升级为融合视觉、语言、动作、力觉等全模态输入；预测时域从数十秒提升至分钟级，长时序预测精度大幅提升；从仿真环境验证，升级为真实物理场景的规模化试点，在自动驾驶、机器人领域实现了商业级落地。

国产技术全面追赶

• 华为盘古世界模型、小鹏XNGP世界模型、商汤绝影「开悟」世界模型先后发布，在自动驾驶场景实现了商业级部署，将智驾算法训练成本降低50%，通行效率提升70%，部分场景实现了对海外方案的超越；
• 百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等国产大模型，先后发布多模态版本，结合世界模型实现了机器人、工业场景的具身智能落地；
• 银河通用、宇树科技等人形机器人厂商，基于自研的世界模型实现了双足行走、复杂操作的稳定控制，新技能训练时间从数周缩短至数十分钟；
• 开源生态全面繁荣，国内高校、厂商发布了多款开源世界模型框架，在中文理解、端侧部署、行业适配等方面实现了对海外开源模型的超越。

工程化与落地能力

• 自动驾驶领域：国内80%以上的智驾厂商引入世界模型，实现了极端场景、长尾问题的预判与处理，城市NOA的通行成功率提升至99%以上，小鹏、华为、商汤实现了世界模型的量产上车；
• 机器人领域：工业机械臂、四足机器人、人形机器人领域，世界模型渗透率超60%，成为实现通用操作能力、降低训练成本的核心方案；
• 工业领域：工业仿真、数字孪生、远程运维场景实现规模化落地，世界模型在3C、汽车、新能源等行业的产线优化、预测性维护中实现了商业价值；
• 游戏、元宇宙领域：世界模型成为NPC智能行为生成、虚拟环境动态演化的核心技术，实现了千人千面的沉浸式交互。

产业格局

全球格局形成中美双极引领：DeepMind、OpenAI仍在通用能力、基础研究上保持优势，但国内厂商在自动驾驶、工业落地、具身智能场景的应用规模、工程化能力实现了快速追赶与部分超越；国内市场国产方案占有率突破50%，相关专利数量占全球45%以上，从技术跟随者成长为全球世界模型产业的核心创新者。

第四阶段：2024-2025 具身智能原生普及期——生成式世界模型爆发，全场景国产引领

产业背景

2024-2025年，新质生产力建设全面推进，人形机器人进入小批量量产阶段，L3级自动驾驶规模化商用，具身智能成为AI产业的核心赛道，世界模型从“可选优化方案”升级为具身智能、通用人工智能的原生核心底座。同时，OpenAI Sora、谷歌Genie等生成式世界模型爆发，证明了世界模型对物理规则、时空一致性的隐式建模能力，世界模型从“潜空间规划”正式走向“通用物理模拟器”的全新时代。

这一阶段，国产世界模型在自动驾驶、工业、人形机器人领域实现了全面领跑，随新能源汽车、机器人、工业解决方案出海，落地全球30余个国家和地区；端云协同部署全面成熟，轻量化世界模型可在端侧实时运行，从头部企业试点走向全行业普惠化落地。

核心技术演进

1. 主流技术范式：具身智能原生的VLA多模态世界模型成为行业标准，生成式世界模型与潜空间规划路线深度融合，4D时空世界模型与大语言模型深度原生，从“单帧状态预测”升级为长时序视频/3D环境生成，从云端大模型走向“云端通用世界模型+端侧轻量化世界模型”的端云协同架构，实时交互、安全对齐、自进化成为核心技术方向。
2. 核心技术全面成熟：
   • 生成式世界模型爆发：2024年OpenAI发布Sora，通过扩散Transformer实现了分钟级高保真视频生成，隐式学习了物理世界的运动规则、时空一致性；谷歌发布Genie/Genie 3，实现了从文本/图像生成可交互的3D虚拟环境，证明了世界模型作为“通用物理模拟器”的核心潜力；
   • VLA模型全面成熟：视觉-语言-动作端到端世界模型成为具身智能标配，实现了自然语言指令到机器人动作的直接输出，零样本适配家庭服务、工业制造、医疗康复等全场景，通用机器人的操作能力达到普通人类工人水平；
   • 端侧轻量化世界模型全面普及：数十亿参数的轻量化世界模型，可在汽车、机器人、手机端侧实现离线实时推理，端到端延迟降至200ms以内，大幅降低了落地门槛；
   • 自进化世界模型实现突破：模型可通过真实环境的持续交互，自主优化世界建模精度，实现“越用越准”的自进化，预测时域提升至5-10分钟，时空一致性突破99.9%；
   • 安全可解释世界模型技术成熟：通过因果推理、形式化验证，解决了传统世界模型的黑箱决策问题，满足L3级自动驾驶、医疗机器人等高安全场景的合规要求。
3. 国产技术全球领跑：
   • 华为盘古世界模型、小鹏第二代智驾世界模型、比亚迪天神之眼世界模型，实现了7万级量产车的全场景世界模型部署，全天气、全路况的长时序预测能力达到全球顶尖水平；
   • 银河通用、宇树科技等人形机器人厂商，基于自研的世界模型实现了体操、乒乓、精密装配等复杂操作，通用能力达到全球顶尖水平；
   • 商汤「开悟」、阿里「通义世界」、DeepSeek「Grok-Physics」等专用世界模型，在工业仿真、物理规律建模、自动驾驶场景实现了对海外方案的超越，主导制定了多项具身智能、世界模型的行业标准；
   • 国产开源世界模型生态全面繁荣，在端侧部署、中文理解、行业适配等方面，全面超越海外开源模型，成为全球具身智能开发者的核心选择。

工程化与落地能力

• 普惠化落地全面完成：规模以上工业企业世界模型渗透率超70%，中小微企业渗透率突破40%，通过低代码平台、订阅制服务，实现了全行业的普惠化应用；
• 自动驾驶领域：L3级自动驾驶车型100%采用世界模型实现场景理解、预判与决策，成为自动驾驶规模化商用的核心支撑，国产方案全球市场占有率突破60%；
• 具身智能领域：人形机器人、服务机器人、工业机械臂的世界模型渗透率超90%，成为实现通用操作能力的核心底座，国产方案主导全球市场；
• 全球化布局全面启动：国产世界模型方案随新能源汽车、人形机器人、工业解决方案出海，落地全球30余个国家和地区，海外收入占比突破30%，成为全球智能制造、具身智能的核心方案提供商。

产业格局

全球格局中国全面领跑：中国成为全球最大的世界模型应用市场、技术创新中心，国产方案国内市场占有率突破90%，全球市场份额突破60%；形成了以华为、小鹏、商汤、银河通用、清华大学等为核心的产学研全链条生态，实现了从核心算法、训练框架到行业解决方案的100%自主可控，彻底改变了海外巨头垄断的产业格局。

三、世界模型十年核心维度演进对比表

核心维度	2015年（启蒙萌芽期）	2020年（范式确立成长期）	2025年（具身智能普及期）	十年核心质变
核心范式	手工规则+低维状态空间建模，传统MBRL分支	潜空间端到端建模，强化学习核心底座	多模态VLA原生架构，具身智能通用认知底座	从数学抽象工具，到通用人工智能核心底座
主流架构	线性模型/高斯过程+MPC，手工特征工程	VAE+RNN/Transformer潜空间架构，端到端视觉输入	多模态编码器+世界模型+LLM推理引擎，端云协同架构	从手工特征拟合，到多模态深度融合的通用体系
核心建模能力	秒级短时序预测，仅低维离散状态	数十秒时序预测，高维视觉输入建模	5-10分钟长时序预测，4D时空全模态建模	预测时域提升超300倍，从单帧预测到长时序全局建模
Sim2Real一致性	<70%，仅能适配固定仿真场景	>70%，简单真实场景初步验证	>99.9%，全场景量产级落地	从仿真与现实割裂，到真实世界自进化适配
通用能力	单任务过拟合，跨场景完全失效	单任务专用，需精细调参适配	一套固定超参数适配150+全类型任务，零样本跨场景泛化	从专用任务模型，到跨领域通用智能体系
样本效率	需数千万次环境交互，样本效率极低	需数十万次交互，样本效率提升10倍	最小仅需数百次真机交互即可收敛，样本效率提升超百万倍	从海量试错，到小样本类人化快速学习
模态支持能力	仅低维状态输入，无视觉处理能力	支持单目视觉输入，初步语言对齐	支持视觉、视频、语言、力觉、动作全模态输入	从单维度状态拟合，到全维度物理世界理解
国产化水平	0%，完全依赖海外开源成果，纯学术跟随	>30%，自主模型实现场景试点	>90%，全栈自主可控，全球市场份额突破60%	从完全技术空白，到全球技术与产业领跑
产业渗透率	<1%，仅实验室学术验证	>20%，自动驾驶、机器人场景试点	>70%，智驾、机器人、工业全场景规模化落地	从学术玩具，到千行百业核心生产力

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 定位本质：从强化学习的小众分支，到通用人工智能的核心底座

十年间，世界模型完成了最核心的定位跃迁：从基于模型的强化学习的小众分支、无模型方法的“补充方案”，成长为具身智能、自动驾驶的核心认知底座，最终成为通往通用人工智能的核心路径之一。从AI产业的边缘补充，跃升为决定智能体预判能力、规划能力、通用能力的核心底层技术，彻底改变了其在人工智能产业中的定位与价值。

2. 技术本质：从手工规则的低维拟合，到多模态原生的物理世界通用建模体系

十年间，世界模型的技术底层完成了彻底重构：从手工设计状态空间、规则化物理引擎的低维线性拟合，演进为潜空间端到端建模的深度体系，最终升级为大语言模型原生的多模态4D时空建模体系。从只能处理固定规则的简单场景，到可适配开放动态的真实物理世界，实现对物理规则、因果关系、语义信息的通用理解，完成了从“数学拟合”到“类人化世界认知”的本质跨越。

3. 落地本质：从实验室仿真验证，到千行百业规模化落地的核心生产力

十年间，世界模型彻底打破了实验室与产业的鸿沟：从仅能在Atari、围棋等游戏场景验证性能，到自动驾驶、机器人、工业仿真、数字孪生等千行百业的规模化落地；从只能在仿真环境中跑通，到量产车、工业产线、人形机器人中的商业级稳定运行，成为提升生产效率、降低研发成本、实现技术创新的核心生产力，产业规模从不足10亿元增长至超千亿元，彻底完成了从学术到产业的价值落地。

4. 产业本质：从海外巨头全链路垄断，到国产全栈自主可控全球领跑

十年间，世界模型的全球产业格局完成了彻底逆转：从DeepMind、谷歌一家独大，国内完全处于学术跟随状态，到中美双极引领、国内在自动驾驶、具身智能、工业落地领域实现全面领跑。国产方案实现了从核心算法、训练框架、算力平台到行业解决方案的全栈自主可控，国内市场占有率从0提升至90%以上，全球市场份额突破60%，从技术跟随者成长为全球世界模型产业的规则制定者与创新引领者。

5. 交互本质：从被动的状态拟合，到主动的预判式自主决策

十年间，世界模型彻底重构了AI与物理世界的交互方式：从被动拟合环境的状态转移函数，仅能实现简单的状态预测，升级为主动预判环境的未来变化、模拟交互结果、完成长周期规划与自主决策，让AI从“刺激-反应”的被动模式，升级为“预判-规划-行动”的主动模式，实现了AI从“感知世界”到“理解并改造世界”的本质跨越。

五、现存核心挑战

1. 长时序因果推理与物理规则建模仍有核心瓶颈
   尽管世界模型的预测时域已提升至分钟级，但在小时级以上的长时序场景中，仍存在预测误差指数级放大的问题；对流体、碰撞、柔性物体等非线性物理现象的精确建模能力仍有不足，对物理世界的因果关系、反事实推理能力，仍与人类有显著差距，制约了其在开放场景的深度落地。

2. 分布偏移与开放场景泛化能力仍有短板
   在罕见长尾场景、极端环境、分布外的开放场景中，世界模型的建模精度、泛化能力仍会出现显著下降；仿真环境与真实世界的分布偏移问题仍未彻底解决，模型在训练中未见过的场景中，仍存在失效风险，制约了其在L4级自动驾驶、通用人形机器人等开放场景的规模化落地。

3. 黑箱决策与安全合规问题仍未彻底解决
   世界模型的潜空间建模、长时序预测过程仍存在黑箱问题，决策过程的可解释性、可追溯性仍不足；在自动驾驶、医疗、核电等高安全要求的场景中，可证明的安全约束、形式化验证体系仍不完善，无法满足严格的行业合规要求，制约了其在关键领域的深度渗透。

4. 训练成本与端侧落地的核心矛盾仍未完全解决
   通用世界模型的训练需要十万卡级GPU集群，算力成本极高，中小厂商难以承担；而端侧轻量化模型虽已实现落地，但在长时序预测、复杂推理能力上，与云端大模型仍有量级差距，“通用能力”与“落地成本”的矛盾仍未彻底解决。

5. 行业标准化与数据合规体系仍不完善
   世界模型的训练需要大量真实场景的视觉、动作、传感器数据，数据隐私保护、版权合规问题仍未形成统一的行业标准；不同行业的模型适配、性能评估、安全验证标准仍不统一，制约了全行业的规范化、规模化发展。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 世界模型与AGI深度原生，成为通用智能的核心基础设施

2030年前，世界模型将与大语言模型深度原生融合，形成“语言理解-世界建模-因果推理-动作执行”的统一AGI架构，实现对物理世界、社会规则、人类意图的通用理解与长时序规划，成为通用人工智能的核心基础设施，推动AI从“专用工具”向“通用智能体”的全面跨越。

2. 量子-经典混合世界模型实现突破，带来范式革命

2030年前，量子计算将与世界模型深度融合，量子-经典混合世界模型将彻底解决传统模型的长时序预测误差、复杂物理系统建模难题，实现对量子化学、可控核聚变、气候模拟等复杂系统的精准建模，带来世界模型的范式革命。

3. 端云协同的全域部署全面普及，实现全场景普惠化

2030年前，“云端通用世界模型+端侧轻量化世界模型”的端云协同架构将全面普及，端侧世界模型可在汽车、机器人、智能家居、手机等所有智能设备上实现离线实时运行，云端大模型负责复杂推理与模型迭代，世界模型将像操作系统一样，成为所有智能设备的标配基础能力，实现全场景普惠化。

4. 可证明的安全世界模型全面落地，实现高安全场景深度渗透

2030年前，可解释、可证明的安全世界模型将全面成熟，通过因果推理、形式化验证、安全对齐技术，实现决策过程的可追溯、可保证、绝对安全，满足L5级自动驾驶、航空航天、医疗、核电等关键领域的严格合规要求，实现高安全场景的深度渗透。

5. 全栈国产化体系全面主导全球市场，制定国际技术标准

2030年前，世界模型将实现从核心算法、训练框架、算力平台到行业解决方案的全链路100%国产化，国产方案全球市场份额突破80%；国内厂商将全面主导ISO/IEC具身智能、世界模型、自动驾驶的国际技术标准制定，中国将成为全球世界模型产业的技术创新中心与规则制定者。