AGI之路，终于交汇到了世界模型的战场。

李飞飞，发布了旗下首款商用世界模型Marble；

几乎同一时间，Lecun离职Meta，准备创立自己的世界模型公司；

在此之前，谷歌旗下的世界模型Genie 3，也曾掀起业界轰动。

AI界三股大佬力量，虽然同样进军世界模型，却意味着三种截然不同的技术路线赌注——

世界模型之争

李飞飞刚刚为空间智能举大旗的万字长文发布，她旗下的创业公司World Labs，就紧锣密鼓推出了首款商用世界模型Marble。

业界普遍认为Marble有商业化潜力，是因为它生成的是持久的、可下载的3D环境。

团队表示，这种方式能显著减少场景变形和细节不一致的问题，而且还能把生成的世界导出成高斯斑点、Mesh网格，甚至直接导出视频。

更进一步，Marble还内置一个原生的AI世界编辑器Chisel，用户只需一句提示，就能按自己的想法自由改造世界。

对于做VR或游戏的开发者来说，「一句提示→直接生成3D世界→一键导出到Unity」这样的链路，非常有帮助。

然而，Hacker News的一名机器学习工程师指出，比起所谓的世界模型，Marble看起来更像是一个单纯的3D渲染模型。

这难道不就是高斯Splat模型吗？我在AI行业干了这么久，到现在都还是搞不明白「世界模型」里的「世界」究竟指什么。

Reddit网友的说法则更加直接：

用高斯散射、深度和图像修复把图片转成3D环境，确实很酷，但这就是一套3D高斯生成流水线，不是机器人的大脑。

这里的高斯泼溅，指的是近几年3D建模里最火的一类新技术。

它把一个场景表示成成千上万个漂浮在空间中的彩色模糊小斑点（也就是高斯），再把这些斑点「泼溅」到屏幕上，让它们自然融合成一张图像。

可以这么理解：高斯就像一个漂浮在三维空间里、半透明、带光晕、边缘柔软的小气泡。

单个气泡当然软乎乎的成不了形，但如果成千上万个这样的气泡聚在一起，再从不同角度渲染出来，就能组合出一幅精美的三维画面。

这样做，不需要像传统摄影测量那样走复杂的建模流程，虽然牺牲了一些精度，但速度极快，而且操作更轻松。

Marble采取的正是这样一种路径。

然而，这也意味着，Marble可能并不是大家想的那种、可以直接用于机器人训练的「世界模型」。

Marble确实构建了一个完整世界，但我们看到的其实只是一个能被渲染器直接转成像素的视图。

换句话说，它捕捉的是「表面是什么样子」，而并没有内置「这个世界为什么会这样运作」的物理规律。

这对于人来说是完全够用了，但对于机器人来说，重要的其实不是这些视觉信息，而是背后的因果结构——

比如，一放在斜坡上的球会滚下来，这对人类来说是看一眼就懂的事；

但机器人想做出类似判断，还需要质量、摩擦、速度……这些信息在Marble里根本不存在。

或许正是因为如此，在Marble自己的博客上，虽然屡屡提及「世界模型」与「导出高斯散射体、网格和视频」，但几乎完全没有提到机器人。

不过在商业化层面，Marble明显更具优势。

相比起被AI圈热议的那类、可孕育具身智能世界模型，Marble已经不是一个遥远的概念，而是一款能够立刻融入游戏开发者日常工作流程的实用工具。

但这也不禁令人有些黯然，难道那条能通往AGI的「世界模型」之路，只是个噱头吗？

当然不是。

确实存在能与机器人真正互动的世界模型，比如——LeCun的JEPA。

LeCun理解的「世界模型」，根子并不在3D图形学，而是在控制理论和认知科学。

它不需要输出漂亮的画面，因为你根本「看不到」这种世界模型。

这类世界模型的任务，不是渲染精美的像素，是让机器人能提前想几步，学会在行动前预判世界的变化。

JEPA走的正是这条路——

LeCun认为，对于AI来说，只有中间那个抽象表征才重要，模型没必要浪费算力去生成像素，只需专注于捕捉那些能用于AI决策的世界状态。

所以，这类模型虽然没法像Marble那样生成精致的3D图像，看上去不那么「惊艳」，但它更像是在训练机器人的「大脑」。

其优势在于对世界更本质的理解，因此，更适合作为机器人的健身房。

这么一对比，李飞飞和LeCun在「世界模型」上的路线几乎南辕北辙——

前者做的是一个前端资产生成器；后者则更像一个后端预测系统。

而在这二位神仙打架的中间，还站着一位科技巨头——谷歌。

今年8月，谷歌DeepMind推出了新版世界模型，这就是Genie 3。

只需一句Prompt，模型就能生成一个可交互的视频环境，用户可以在其中自由探索数分钟。

最令人印象深刻的是，Genie 3首次在这一类模型中解决了长时一致性的问题——不会再出现那种「转个身整栋楼消失」的状况。

同时，它还支持触发世界事件，比如「开始下雨」「夜幕降临」等，整个过程就像一款由模型而非传统引擎驱动的电子游戏。

不过，Genie应该更像一款「世界模型式视频生成器」。

尽管Genie 3让「世界动了起来」，它的核心仍然是视频逻辑，而非JEPA那种基于物理和因果的逻辑。

也就是说，它虽然可以生成动态画面，但也不能完全「理解」这些画面背后的物理规律。

依然可以用于机器人训练，但不如JEPA那样直击本质。

与此同时，画面质量和分辨率也有限，难以与Marble那种高精度、可导出的3D资产相提并论。

综上来看，三种「世界模型」虽然都在描绘「世界」，但理解路径完全不同，也因此各有千秋——

Marble渲染「世界长什么样」，Genie 3展示「世界怎么变」，JEPA则探究「世界的结构是什么」。

而市面上几乎所有的「世界模型」，大致也都可归入这三种范式：

世界模型金字塔

第一种：世界模型即界面

以Marble为代表，它让人们能够从文字或二维素材，直接生成可编辑、可分享的三维环境。

在这种模式下，「世界」是呈现在VR头显、显示器或电脑屏幕上的那片可供人观看与游走的空间。

第二种：世界模型即模拟器：

以Genie 3为代表，这类模型能生成连续、可控制的视频式世界，让智能体在其中反复尝试、失败、再尝试。

像SIMA 2这样的智能体，便可把这类世界当作「虚拟健身房」。

第三种：世界模型即认知框架

以JEPA为代表，这是一种高度抽象的形式，没有像前两种一样可供人欣赏的画面。

在这里，关注点不在于渲染，「世界」以潜在变量和状态转移函数的形式呈现，可以说是机器人完美的训练基地。

在智源学者赵昊看来，其实可以将三者拼装为一个「世界模型金字塔」——

自下而上依次是李飞飞、Genie 3、Lecun。

站在地面仰望这座金字塔：

越往上，模型越抽象、也越贴近AI的思维方式，因此更适合用于机器人训练与推理；

越往下，模型在外观、交互与可视化等方面对人类来说更真实，但却更难被机器人理解。