读而思
世界模型是连接AI与物理世界的核心底座，是通往AGI的关键，成为全球AI竞争焦点。历经四阶段发展，现形成完整产业链，呈现欧美掌底层、中国强场景的格局，虽存成本等痛点，但未来将全行业渗透，推动迈入虚实共生新阶段。
张玲宁 中国软件评测中心
王厚芹 中国电子信息产业发展研究院科技处
如果说大语言模型让AI学会了“读写对话”，那么世界模型则让AI真正“看懂物理世界、自主决策行动”。世界模型作为连接人工智能与物理世界的核心技术底座，通过学习现实世界的物理特性、空间动态与因果关系构建内部表征，实现对环境的理解、模拟与预测，被视为通往通用人工智能（AGI）的关键路径，解决了自动驾驶、工业制造、具身智能等领域“真实场景训练成本高、风险大”的核心痛点，已成为全球AI产业竞争的新焦点。
世界模型的发展历程：从技术 探索到产业赋能
世界模型的发展并非孤立的技术演进，而是始终围绕“解决产业实际问题”展开，可划分为四个阶段，呈现出“技术简化、成本降低、场景拓宽”的产业导向特征。
早期规则仿真阶段（20世纪70年代—2014年）：行业决策的辅助工具
这一阶段的世界模型以手工设定规则的仿真系统为核心，主要服务于宏观决策与行业规划，尚未形成规模化商业应用。1972年《增长的极限》报告中的全球世界模型是标志性成果，通过量化人口、资源、环境等变量关系，为全球可持续发展提供决策参考，成为早期行业仿真的典型范式。
在产业端，这一时期的模型多应用于城市规划、工业流程模拟等领域，核心价值是“替代人工估算”，提升决策的科学性。例如早期汽车制造业的生产线仿真模型，可提前预判工序冲突，减少生产调试成本。但受限于计算能力，此时的模型普遍存在“适配性差、操作复杂”的问题，仅能在少数大型企业或科研项目中应用，未能下沉至中小企业。
AI驱动萌芽阶段（2015—2018年）：商业价值的初步验证
随着深度学习技术兴起，世界模型从“手工规则”转向“数据驱动”，开始在特定场景验证商业价值。2018年David Ha与Jurgen Schmidhuber提出的“World Models”概念，开创性地实现了智能体在虚拟环境中自主训练，再将技能迁移至真实场景，为降低产业训练成本提供了全新思路。
这一阶段的核心突破是“虚拟试错”模式的建立——在自动驾驶领域，通过模拟复杂路况训练算法，避免了真实路测的高额成本；在机器人等具身智能雏形领域，借助虚拟环境让机械臂练习抓取动作，减少了设备损耗。此时的世界模型虽仍处于技术探索期，但已展现出明确的产业价值，吸引了特斯拉、谷歌等企业的早期布局，国内百度、华为等也开始跟进相关技术研究。
规模化探索阶段（2019—2022年）：产业落地的加速期
这一阶段世界模型进入“虚拟训练+真实落地”的规模化探索期，核心标志是DeepMind MuZero算法和Dreamer系列算法的推出，实现了跨领域任务的适配能力提升。
硬件层面，NVIDIA Isaac Gym等平台实现万级并行仿真，大幅提升训练效率，推动世界模型从实验室走向产业车间。在国内，宇树、小鹏等企业率先将技术落地：宇树机器人通过世界模型虚拟训练，掌握了奔跑、翻滚等复杂动作，成为世界模型赋能具身智能的早期典型案例；小鹏汽车将世界模型应用于自动驾驶算法训练，降低了对高精度地图的依赖。
这一时期，世界模型的产业价值得到广泛认可，应用场景从汽车、机器人延伸至建筑、工业制造等领域，市场规模逐步扩大，行业开始形成“技术提供商+场景应用商”的初步产业链形态。
商业化爆发前夜（2023年至今）：千亿赛道的竞争格局初显
2023年以来，世界模型进入多模态融合的成熟阶段，谷歌Genie 3、NVIDIA Cosmos等产品相继发布，实现了“文本/视频输入生成可交互3D场景”的突破，进一步拓宽了商业应用边界。
国内企业也加速追赶，商汤、华为、高德等推出的世界模型产品在自动驾驶、空间智能等领域形成差异化优势，同时在具身智能领域持续深耕，推动工业机器人、服务机器人的规模化应用。
这一阶段的核心特征是头部科技巨头全面入局，形成全球竞争格局。应用场景从高端制造下沉至中小商家，如高德基于自研世界模型推出“飞行街景”服务，让街边小店可免费生成数字化展示内容。政策层面，各国纷纷将世界模型纳入AI产业重点扶持方向，加速了技术的产业渗透。国内头部企业正与全球领先厂商同台竞技，千亿级市场规模的赛道轮廓逐渐清晰。
世界模型的发展现状：市场格局初定，产业赋能成效显著
当前，世界模型产业已形成“底层基建+技术平台+场景应用”的完整产业链，全球市场呈现“欧美巨头主导底层、中国企业聚焦场景”的竞争格局。技术已不再是核心壁垒，场景适配能力、成本控制水平和生态构建能力成为企业竞争的关键。从市场表现看，自动驾驶、智能建造、空间服务是三大核心应用领域，具身智能作为新兴应用方向也逐步崭露头角，商业价值已得到初步验证。
全球市场格局：巨头卡位与本土企业的差异化突破
以英伟达、谷歌、OpenAI为代表的跨国公司，掌控着底层算力和基础平台，占据产业链核心位置。其中英伟达凭借Omniverse物理AI操作系统和Cosmos世界模型，实现“算力基建+自研模型”的双重优势，几乎所有世界模型项目都依赖其GPU算力支持，堪称赛道“隐形霸主”；谷歌通过Genie 3聚焦AGI底盘构建，重点突破3D交互场景；OpenAI则依托大语言模型优势，暗中布局“语言+物理世界”融合能力。
我国企业以“场景落地”为核心竞争力，在自动驾驶、智能建造等领域实现差异化突破。商汤科技的“开悟”世界模型在技术产品、应用能力和生态建设方面综合评价位居国内前列；高德地图基于自研世界模型推出飞行街景、AR实景等功能，日活跃用户超4000万，带动本地生活商家数字化转型；小鹏、蔚来等车企将世界模型深度融入自动驾驶系统，宇树等企业则聚焦具身智能领域，通过世界模型优化机器人训练流程，据统计，当前自动驾驶算法、工业机器人使用世界模型辅助训练的比例已超过80%、60%。此外，百度、华为等平台型企业正构建开放产业基座，推动世界模型在多领域的规模化应用。
产业链与市场规模：千亿赛道的核心增长引擎
世界模型产业链已形成清晰的三层结构：上游为基础支撑层，包括高精度数据采集（高精地图、空间扫描）、算力服务（GPU、云服务器）和传感器等硬件，2025年全球DDR5内存条价格同比上涨超300%，GPU核心型号价格涨幅达150%，显著推高平台训练与部署成本；中游为技术平台层，分为通用型平台（如英伟达 Omniverse、商汤开悟）和垂直型平台（如专注建筑领域的李飞飞团队模型、专注具身智能的轻量化模型），其中平台型提供商凭借生态优势占据主导地位；下游为场景应用层，覆盖自动驾驶、机器人（具身智能）、智能建造、游戏娱乐等领域，其中汽车、电子、医疗领域贡献超60%的行业营收。
核心应用场景：从降本提效到模式创新
世界模型的商业价值集中体现为“降本提效”和“模式创新”两大维度，在多个行业形成可复制的落地范式。在自动驾驶领域，世界模型通过模拟极端天气、突发路况等复杂场景，让自动驾驶算法在虚拟环境中完成百万次训练，节省近50%的研发成本，效率提升70%，成为商业化落地的核心支撑。当前，几乎所有主流车企都已将世界模型纳入自动驾驶研发核心流程，应用成熟度位居各领域之首。
在具身智能领域，世界模型为工业机器人、服务机器人等具身智能载体提供高保真“虚拟训练场”，通过模拟真实场景的物理规则与交互逻辑，让机器人在虚拟环境中完成百万次安全试错学习，再将技能迁移至真实世界，端到端控制成本降低50%，训练周期缩短60%，加速机器人规模化应用。如，宝马斯巴达堡工厂部署的工业机器人通过NVIDIA Omniverse世界模型训练，可精准完成汽车零部件装配，误差控制在毫米级。
在空间服务与本地生活领域，创造全新消费体验。高德地图基于世界模型推出的“飞行街景”，实现从街景到店内实景的无缝衔接，用户出发前可沉浸式了解目的地环境，提升消费决策效率。其推出的“百万烟火好店支持计划”，让商家仅凭手机拍摄即可免费生成街景，借助高德流量实现线上引流，显著提升到店转化率。截至2026年年初，该功能注册商家超5.6万，累计调用量突破10亿次，带动相关数据服务、本地生活等产业链环节增长。
产业发展痛点：成本、适配性与生态构建难题
尽管发展迅猛，世界模型产业仍面临三大核心痛点：一是算力成本居高不下，训练千亿级参数的世界模型需数千个GPU支持，单次训练成本高达数百万美元，限制了中小企业的参与。二是场景适配性不足，通用型世界模型在特定行业的精度难以满足需求，而定制化开发周期长、成本高。三是生态协同不足，产业链各环节存在数据壁垒，高精度数据采集、算法训练、场景落地等环节未能形成高效协同。此外，伦理安全风险也逐步显现，高保真虚拟内容可能被用于虚假信息传播，自动驾驶、机器人等领域的决策偏差可能引发安全事故，亟需建立完善的监管体系。
世界模型的未来趋势：产业渗透深化 生态格局重塑
未来5~10年，世界模型将从当前的“重点领域突破”进入“全行业渗透”阶段，市场规模持续扩大，产业格局进一步优化。技术迭代将围绕“降本、提效、普惠”展开，政策扶持与市场需求双轮驱动下，有望催生一批新赛道、新企业。整体来看，将呈现四大发展趋势。
市场规模持续扩张 基础设施层将迎来爆发
随着技术成熟和成本降低，世界模型将从汽车、建筑等高端领域下沉至更多中小企业场景，市场规模迎来爆发式增长。预计2030年全球世界模型产业规模将突破3000亿美元，中国市场占比有望超过40%。
其中，基础设施层将成为增长核心：高精度数据采集领域，高精地图、空间扫描需求将持续爆发；算力服务领域，针对世界模型的专用云服务将不断涌现，降低中小企业使用门槛；工具链领域，适配中小企的轻量化SaaS工具将快速普及，形成“基础功能免费、高级功能付费”的商业模式。
技术普惠化加速 中小企业将成为应用主力
未来世界模型的核心发展方向是“轻量化、低门槛、高适配”。一方面，端云协同架构将进一步完善，边缘设备将具备更强的本地计算能力，无须依赖大规模云端算力即可完成简单场景的模拟与预测；另一方面，行业专用模板将不断丰富，企业可根据自身需求选择现成模板进行少量调整，大幅缩短部署周期。
例如，建筑领域的中小企业可直接使用世界模型SaaS工具进行材料核算和安全预警，无须专业IT人员维护；零售商家可通过手机端工具快速生成虚拟店铺，实现线上引流。技术普惠化将让中小企业成为世界模型应用的主力，推动产业进入规模化发展阶段。预计到2030年，中小企业在世界模型应用市场的占比将从当前的10%提升至30%。
生态格局重塑平台型企业将主导融合产业发展
未来产业竞争将从“单一技术突破”转向“生态协同竞争”，平台型企业将成为产业链主导者。这类企业将构建开放的产业基座，整合上游算力、中游算法和下游场景资源，为行业提供“一站式解决方案”。
例如，英伟达通过Omniverse平台已整合数百家企业，覆盖汽车、制造、机器人（具身智能）等行业；国内的商汤、华为等企业也在构建类似生态，通过开放技术接口、共享训练数据，吸引中小企业加入。
生态化发展将打破当前的数据壁垒和协同不足问题，形成“平台+生态伙伴”的共赢格局，加速技术的产业渗透。预计到2030年，全球平台型企业将占据产业链50%以上的市场份额。
应用场景多元化虚实融合将催生新赛道
除了现有应用领域外，世界模型将在更多场景实现突破，催生全新赛道：在医疗领域，通过模拟人体生理系统动态变化，辅助疾病诊断与治疗方案优化，推动精准医疗发展；在气候与科学模拟领域，借助世界模型预测极端天气、模拟生态演化，为全球气候治理提供决策支撑；在消费领域，VR/AR与世界模型深度融合，将打造沉浸式游戏、虚拟社交等全新体验，推动元宇宙产业落地。
此外，“世界模型+本地生活”“世界模型+智能交通”等融合场景将不断涌现，如高德正在试点的“医疗地图”功能，整合医院实时挂号、候诊数据，将急救响应时间缩短18%，未来有望拓展至更多生活服务场景。
政策监管体系完善引导产业健康发展
随着产业规模扩大，政策监管将逐步完善。各国将出台针对性政策，规范世界模型的研发与应用：在安全领域，将建立模型决策可追溯机制，明确自动驾驶、机器人等领域的安全责任边界；在数据治理领域，将出台数据共享与隐私保护规则，推动产业链数据协同；在产业扶持方面，各国进一步加大对世界模型及相关领域的扶持力度，促进智能建造、智能交通、具身智能等领域的落地项目。政策与市场的良性互动，将引导世界模型产业健康可持续发展。
世界模型的崛起，标志着AI产业从“语言智能”向“物理智能”的跨越，正在重构多个行业的生产模式和商业逻辑。从当前发展态势看，世界模型已不是遥远的技术概念，而是能解决实际产业痛点、创造商业价值的核心工具。对企业而言，布局世界模型的关键不在于追求最先进的技术，而在于找到与自身业务的结合点——大型企业可聚焦平台生态构建，掌握产业链主导权；中小企业可借助轻量化工具，实现低成本转型。
未来，随着技术普惠化加速和生态格局完善，世界模型将深度融入实体经济，成为推动产业数字化转型的核心引擎。面对这一千亿级赛道，企业需把握“轻量化、场景化、生态化”的发展趋势，结合自身优势精准卡位；政策层面则需平衡创新与监管，为产业发展创造良好环境。可以预见，世界模型将不仅改写AI产业格局，更将推动人类社会进入“虚实共生”的全新发展阶段。
