李飞飞谈纷乱的「世界模型」：渲染、模拟、规划，谁才是真正的根基？

JJJennie777 · 2026-06-04 11:59:08 发布

“世界模型”（World Model）无疑是最炙手可热却也最被“滥用”的概念之一。

视频生成模型里烈火熊熊却违背物理常识的画面叫世界模型；代码硬生生搓出来的可玩游戏叫世界模型；严谨计算流体力学的物理引擎也叫世界模型。计算机视觉、机器人、强化学习各执一词，整个领域陷入了史诗级的概念大乱斗。

为了终结这种混乱，AI教母李飞飞（Fei-Fei Li）联合其空间智能初创公司 World Labs 团队发表了一篇重磅长文——《世界模型的功能分类》（A Functional Taxonomy of World Models）。

这篇文章不仅为纷乱的 AI 行业树立了一个清晰的坐标系，更是一针见血地指出：语言让机器学会了谈论世界，而世界模型才是机器真正理解、想象、推理并与物理世界互动的钥匙。对于做机器人和空间智能（Spatial Intelligence）的人来说，这篇就是今年的必读指南。

李飞飞指出，想要厘清混乱，必须回到强化学习中经典的 POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程） 闭环。在这个历史悠久的底层逻辑中，包含四个核心要素：

现在行业里所有被称为“世界模型”的技术，本质上都是对这个经典控制环的不同投影（Projections）。它们因为输出的目标截然不同，从而衍生出了三大功能流派。

李飞飞将世界模型精细地拆解为以下三类：

分类	核心输出 (Output)	核心追求 (Metric)	典型代表 / 产品形态	局限性 / 边界
渲染器 (Renderer)	观测（Observations）例如像素、视频帧	视觉逼真度 (Visual Fidelity)	文本转视频模型、Google Genie 3、World Labs 的 RTFM	没有显式的 3D 结构理解。鸟瞰城市可能完美无瑕，但一旦试图开车穿过其中，建筑结构就会分崩离析。
模拟器 (Simulator)	状态（State）包含几何、物理及动力学	结构与物理精确度 (Structural Accuracy)	物理引擎、工业数字孪生、高端机器人训练场	数据极度稀缺，存在 Sim-to-Real（虚拟到现实）的鸿沟。
规划器 (Planner)	动作（Actions）下一步该干什么	决策与行动的成功率	具身智能中的 VLA（视觉-语言-动作）模型、世界动作模型	目前多局限于受限的实验室环境，长周期复杂任务的验证尚不成熟。

在这三大分类中，“渲染器”在商业上最成熟（各类文生视频产品、Google 的 Nano Banana 模型等让数亿用户玩得不亦乐乎）；“规划器”最令人兴奋，承载着具身智能和机器人落地的终极梦想。

但李飞飞旗帜鲜明地指出：模拟器，才是最关键、最不应该被公众忽视的行业中枢（Linchpin）。

“如果说语言是对世界的抽象，像素是对世界的投影；那么几何、物理和动力学，就是世界本身。” —— 李飞飞

一个真正理解杯子如何放在桌上的模型（掌握了它的几何结构、材质、受力反馈），理应能够从任意角度渲染这个杯子（Renderer），模拟它被推倒时的状态（Simulator），并规划出一条机械臂去把它捡起来的路径（Planner）。

相反，一个仅仅精通“渲染”或仅仅精通“规划”的模型，是无法倒推做到另外两点的。

要想让机器人走出实验室狭窄的测试台，进入真正复杂的厨房、仓库和手术室，就必须在“模拟器”这个层面上死磕。这也是为什么 NVIDIA 靠着 Omniverse 去撬动价值数万亿美元的工业和物流数字孪生市场。

不过，这三大分类在技术演进中并不是割裂的。李飞飞点破了今年最重要、最不容忽视的技术趋势：渲染、模拟与规划的边界正在加速坍塌。

渲染——规划： 部分机器人实验室已经证实，预训练的视频渲染器可以直接作为基础，用于联合预测世界状态与动作，让模型通过“想象未来”来决定“当下怎么做”。
渲染——模拟： World Labs 最近推出的首个重大动作——Marble。它支持多模态输入（文本、图像、视频、空间草图），能直接生成可交互探索的 3D 环境。最硬核的是，它能在一个模型里同时输出用于视觉探索的 3D 高斯泼溅（Gaussian Splats）以及供物理引擎运行的碰撞网格（Collision Meshes）。

这标志着，静态的输出正在演变为深度的交互。

学术界的终极目标，是一个“统一的世界模型”（Unified World Model）——一个单一的大型基础模型，内部装载了物理世界的绝对物理常识，能够根据下游任务的需要，随时在“照片级渲染”、“物理精确的结构模拟”以及“动作序列规划”之间无缝切换。

尽管目前前方仍有无数大山需要翻越（比如 3D 结构化数据比互联网视频稀缺几个数量级、多物理场同时模拟的算力开销极其恐怖、AI 生成几何经常出现自我穿透的物理 Bug 等）。但李飞飞和 World Labs 为我们指明了那条最性感的长坡厚雪。

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