在科技界的璀璨舞台上，一场关于人工智能（AI）未来的激烈竞赛正在悄然上演。英伟达、谷歌等科技巨头纷纷宣布进军一个全新的领域——世界模型，这一技术被视为推动机器人和自动驾驶汽车发展的关键一步，标志着AI技术正迈向新的高度。
在不久前的CES 2025展会上，英伟达创始人黄仁勋身着闪亮的新皮衣，不仅推出了性能强劲的RTX 5090显卡，更宣布了英伟达对于世界模型的雄心壮志。英伟达发布的Cosmos世界基础模型，专为物理交互、模拟工业环境和驾驶环境的高质量生成而设计，能够生成逼真的视频，为机器人和自动驾驶汽车的训练提供有力支持。这一模型通过创建合成训练数据，帮助这些智能系统更好地理解物理世界。
谷歌也不甘落后，其旗下DeepMind团队组建了世界模型研究团队，被视为谷歌在通用人工智能（AGI）领域的重要布局。被誉为“AI教母”的李飞飞创立的World Labs，以及初创公司Decart和Odyssey，也在这一领域积极探索。
世界模型为何能引发如此广泛的关注？它的重要性在于，相较于语言模型主要在数字世界深耕，世界模型则致力于将AI技术推向物理世界。通过预训练扩展视频和多模态数据，并集成多模态语言模型，世界模型能够为视频游戏、电影创建实时交互式媒体环境，同时，也为机器人和其他AI系统提供逼真的训练场景。这一技术被认为是通往通用人工智能的关键路径。
回顾历史，“World Models”的概念最早在机器学习领域出现。2018年，一篇题为《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》的论文，将世界模型比作认知科学中的心智模型，强调了其在人类认知、推理、决策过程中的重要作用。其中，反事实推理能力被视为世界模型的核心能力之一。
随着技术的不断发展，世界模型正在试图超越数据，模拟人类的潜意识推理。例如，棒球击球手能够在毫秒内决定如何挥棒，这得益于他们本能地预测球的轨迹。世界模型通过大量的照片、音频、视频和文本数据训练，创建对世界运作方式的内部表征，并能推理行为的后果，从而更好地理解和模拟现实世界的规律。
在自动驾驶领域，世界模型的应用前景尤为广阔。自动驾驶技术的飞速发展对数据提出了更高要求，然而，现实生活中数据采集成本高、危险场景难以采集等问题限制了自动驾驶的进一步发展。世界模型作为场景生成和预测器，能够为自动驾驶模型训练提供丰富的虚拟场景，解决数据稀缺的难题。
过去，智能驾驶方案多采用多模块化的方式，分别对感知和规控模块进行验证。而端到端智能驾驶方案将感知、预测、规划、控制集成一体，要求仿真工具既能逼真还原外部环境，又能给模型反馈实现闭环测试。这正是世界模型所擅长的。
特斯拉、Wayve等公司已经在这一领域取得了显著进展。特斯拉的通用世界模型能够通过过往的视频片段和行动提示，生成“可能的未来”全新视频。Wayve的GAIA-1模型则能够依靠视频、文本和动作的输入生成逼真的视频，帮助自动驾驶模型的训练和仿真。
在国内，蔚来、理想等汽车厂商也在加速跟进世界模型的搭建。蔚来的智能驾驶世界模型NWM具有全量理解数据、长时序推演和决策能力，能够在短时间内推演出上百种可能发生的场景，并寻找到最优决策。理想汽车的智驾方案则引入了“重建+生成的世界模型”，为智驾方案提供了丰富的训练数据。
然而，世界模型的构建和应用也面临着诸多挑战。首先，环境模拟的准确性极大地依赖于模型的复杂度和数据质量。要精确地预测复杂环境中的动态变化，需要大量的数据和强大的计算资源。其次，构建一个能够泛化到多种不同环境的世界模型极具挑战性，因为现实世界的复杂性和不可预测性远远超出了现有模型的处理能力。
尽管如此，世界模型在自动驾驶等领域的潜力仍然令人瞩目。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，世界模型有望为自动驾驶等科技领域带来“质”的跃迁，推动人工智能技术迈向新的高峰。
随着世界模型技术的不断发展，自动驾驶的竞争也呈现出由车端向云端迁移的趋势。云端强大的数据闭环和算力能力，配合路侧边缘计算系统的数据感知融合、实时处理和分析，打破了车端因进化迭代所面临的技术与算力瓶颈。
车端借助路侧边缘计算系统与云端数据中心，将车端算力、数据处理、软硬件成本进行后移，实现了技术与成本的双减负。智驾技术得以被普及到更低价格段的车型上，为自动驾驶技术的广泛应用提供了有力支持。
总之，世界模型作为人工智能领域的新宠儿，正以其独特的优势在自动驾驶等科技领域掀起一场革命。尽管面临诸多挑战和未知，但随着技术的不断进步和应用的深入拓展，世界模型有望为人工智能技术的未来发展开辟新的道路。
