世界模型是自去年以来人工智能领域的热词，不仅备受追捧，且存在多种技术路线。作为世界模型的领军人物之一，AI科学家李飞飞6月4日与其创办的World Labs团队在美国内容发布与订阅平台substack上发表题为《世界模型的功能分类：渲染器、模拟器、规划器，以及连接它们的循环》的长文，试图厘清2025年以来“世界模型”这个概念在使用上的混乱。

李飞飞发表在Substack平台上的内容。Substack

李飞飞表示，大语言模型让机器学会了遣词造句和逻辑推理，但物理世界运行的底层逻辑完全不同。语言模型学的是文本的统计规律，而世界模型学的是时空的统计规律，比如光怎么照在物体上、东西受力后怎么运动。

正因为涉及物理世界，计算机视觉、机器人、强化学习、生成式AI等领域都在用“世界模型”这个词。一个能生成火焰视频的模型、一个能凭空生成可玩游戏的语言模型、一个能精确模拟燃烧过程的物理引擎，现在都被叫作世界模型，但它们实际在做三件完全不同的事：渲染、模拟和规划。其中，模拟器得到的公众关注最少，却可能是让AI真正理解物理世界的基础。

以下内容来自李飞飞及World Labs团队（略有删减）

世界模型的三种功能

第一种世界模型是渲染器。渲染器的任务是把信息转成人眼能看的像素，唯一标准是视觉上够不够逼真。不管是输入一句话就能生成航拍镜头的视频模型，还是谷歌的Genie 3、World Labs自研的RTFM这种能根据用户操作实时生成画面的交互式系统，都属于渲染器。这也是目前商业化跑得最快的方向，谷歌的相关模型已经通过手机应用送到了数亿用户手里。

但它只管“看起来像”，不管“实际上对不对”。例如AI生成的航拍镜头，从天上看城市建筑群完美无瑕；但如果想开车在街道里穿行，建筑物的结构就会暴露出各种错误，瞬间崩塌。

因为这类模型根本不掌握三维空间结构，只还原观看者会看到的画面，而非事物本身的真实构造。这种输出再精美，也没法拿来做建筑设计，或者训练一个需要在真实环境里精准操作的工业机器人。

第二种是模拟器，负责输出精确的物理数据。模拟器输出的不是画面，而是几何数据、材质参数、碰撞网格这类信息。它追求的不是“看起来像”，而是结构上的正确。因为几何要经得起测量，运动要遵守牛顿定律，动力学行为要符合物理法则。

这类模型同时服务两类用户：一是建筑师、设计师、影视和游戏开发者，他们需要的是超越视觉效果的精确数据；二是强化学习智能体、机器人控制器、自动驾驶算法这类程序，它们需要在一个安全的环境里大规模训练，复现那些现实中太危险、太贵或者根本没法实测的场景。

模拟器的市场很大，仅英伟达的Omniverse仿真平台，瞄准的工厂、仓库、数字孪生、供应链等市场，潜在规模就超过万亿美元。机器人训练、自动驾驶测试、建筑可视化、工程设计、药物发现，这些领域都需要某种形态的模拟技术。

但模拟器也最难做，挑战来自好几个方面。首先是数据。训练模拟器需要带有精确几何和物理标注的三维数据，这种数据比训练渲染器用的互联网视频稀缺好几个数量级。

其次是偏差。仿真环境里物体的运动规律跟真实世界之间一直存在差距，这就是业内常说的“仿真到现实的鸿沟”。生成式AI还给模拟带来了新问题，AI生成的几何体可能看起来没问题，但暗藏着面重叠、尺寸不对等缺陷，一旦送进物理引擎计算，结果就会变得荒谬。

此外还有计算成本的问题。同时模拟刚体、柔体、流体和织物相互作用，计算成本比单一领域的模拟高出好几个数量级。

World Labs的Marble是这个方向的第一步产品。它接受文字、图片或草图输入，生成可以自由漫游的3D环境，同时输出两套数据：用于视觉呈现的高斯泼溅数据和用于物理计算的碰撞网格。

第三种是规划器，决定下一步要做什么。规划器要解决的问题很具体，即给定当前的观测和一个目标，下一步该做什么动作。那些机器人演示视频，比如机械手抓取物品、机器狗越障，背后用的就是视觉－语言－动作模型等规划器技术。

几乎所有演示都局限于严格受控的实验室环境，物体种类有限，任务周期很短。还没有一个在真实部署所要求的复杂度、多样性和长周期中被验证过。从一段精彩的演示视频，到能在厨房连续工作几小时、在仓库处理几万种不同货品、在手术室稳定配合医生的机器人，中间还有很长的路要走。

不过，资本已经在大量投入。一大波资金充裕的初创团队在竞相研发通用规划系统，头部科技公司也在把规划能力架设在仿真底座上。逻辑便是能自主规划动作的机器人，才是真正能落地干活的机器人。

三种技术正在走向融合

从功能逻辑上来看，渲染器与规划器互为逆运算。渲染器输入动作、输出观测画面，规划器输入观测、输出动作，补齐感知与行动的闭环。而渲染器、模拟器和规划器之间的关系，可以从一只杯子放在桌上的场景出发去理解。

一个模型如果真正理解了杯子的几何形状、材质、受力之后会怎么滑动或翻倒，那么从道理上讲，它就应该能从任何角度渲染这只杯子，能模拟杯子被推倒的完整物理过程，也能规划一只机械手去拿起来。三种能力共享的是同一套对物理世界的底层理解。

反过来则不成立：一个只会渲染画面的模型，未必能推断杯子被推倒后的运动轨迹；一个只会规划动作的模型，也未必能还原杯子表面的光影变化。而模拟器所处理的几何、物理和动力学这层，恰好就是三者共享的那个底层。

正因如此，模拟器被认为是连接渲染和规划的枢纽。掌握了模拟，往上可以生成给人看的像素，往下可以生成给机器人执行的动作。

眼下这三条线已经开始合流。渲染器不再只是被动输出画面，开始能接收动作指令并做出实时反馈；模拟器生成的世界变得更可控、可编辑；规划器也在从简单的应激反应，转向能够审慎推理的主动决策。

这三条路线各自已经撑起百亿美元级别的产业，现在正从独立发展走向融合。逻辑上的终点是一个统一的世界基础模型，能在“生成逼真画面、产出物理上准确的场景、规划行动序列”这三种模式之间灵活切换。

这背后是一个范式上的转变。过去近十年，AI的核心叙事是预测下一个词。但语言的边界不是世界的边界。空间智能学习的是光如何落在物体表面、物体如何遵守物理定律，这是完全不同的底层逻辑。

三者之间的边界一旦消融，将共同重塑一个更宏大的命题：机器智能与它所栖居的物理世界之间的关系，这正是空间智能的漫长征程。