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世界模型是 AI 内置的虚拟物理模拟器，核心是让智能体自主学习时空、力学、因果规律，在执行动作前预演环境变化，区别于仅做语义输出的大语言模型。其思想起源于 1943 年心理学 “脑内模拟现实” 假说，历经理论、工程、落地、多模态、产业五大发展阶段，2018 年正式形成标准化训练框架，如今被视作通往 AGI 的核心底座，支撑自动驾驶、人形机器人、交互式视频三大实体赛道落地。行业现存隐式、潜在动态、视频生成三大主流建模架构，常与 VLA 视觉语言动作模型搭配协同使用。
本报告为 2026 年 7 月发布的产业深度研报，围绕世界模型产业化全链路展开分析。首先梳理技术演进与三大建模路线，对比世界模型与 VLA 的互补关系：VLA 负责即时动作输出，世界承担风险推演、安全校验，二者融合是高阶智能落地关键。
其次拆解三大核心落地场景：智能驾驶领域，L2 渗透率近 70，但传统方案长尾场景泛化不足，世界模型依靠生成仿真补齐极端工况，不过需突破实时推演、车端轻量化难题；人形机器人领域，硬件量产提速，但精细操作、长任务规划存在短板，世界通过仿真预演、物理常识注入提升交互能力；视频生成领域可解决物理穿模、长视频失真问题，但算力与可控性仍是制约。
报告分析产业驱动与瓶颈：数据、算力、仿真基建完善，智驾、机器人政策放开，仿真合成数据降低落地成本；同时面临高质量物理交互数据稀缺、端侧算力矛盾、仿真与现实存在偏差四大约束。报告将全球模型划分为通用底座、垂直专用、跨域复用三类，列举英伟达、特斯拉、小鹏、腾讯等国内外代表方案。最后提示技术、数据、合规、商业化四大潜在风险，预判统一潜空间、仿真现实对齐、轻量化推理是行业长期攻坚方向。
