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互联网上的文字ChatGPT们读了个遍，聊什么都头头是道。但在AI圈，一批重
互联网上的文字ChatGPT们读了个遍，聊什么都头头是道。但在AI圈，一批重量级人物认定这条路走不到头，理由很简单：这些模型从来没见过真实世界。美国Meta公司前首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆说得毫不客气：“指望把大语言模型的能力一路扩展到人类水平的智能，完全是胡说八道。”计算机视觉先驱、美国斯坦福大学教授李飞飞的说法文雅些，她形容大语言模型是“黑暗中的文字匠”：能说会道，却毫无阅历；学识渊博，却双脚悬空。钱已经跟着这个判断走了。今年2月和3月，李飞飞联合创办的美国初创公司WorldLabs和杨立昆创办的AMI先后融资，各拿到约10亿美元；做AI视频起家的美国公司Runway也在2月融到3.15亿美元。这些钱押的都是同一个方向：世界模型。名字听着玄，定义其实一句话就能说清。大语言模型学的是文字接龙，预测下一个词；世界模型学的是世界接龙，给它一个场景和一个动作，它预测下一刻会发生什么。它和AI视频生成是近亲。Runway首席技术官阿纳斯塔西斯·格马尼迪斯回忆，转折点出现在他们给视频模型加上镜头控制之后：用户可以指挥镜头在画面里移动，感觉一下子就变了，更像在玩游戏，你在一个世界里四处游荡，而这个世界正被模型实时渲染出来。普通的AI视频是整段一次生成的：模型从一屏雪花噪点出发，反复“去噪”，把所有画面同时修出来。这样前后连贯，但也意味着视频生成完之前，你插不上手。世界模型把流程改成一帧接一帧：模型画出这一帧，你按个方向键，它根据你的动作画下一帧。视频就这样变成了游戏。代价也不小。每一帧都要现算，烧钱烧得厉害；模型还健忘，你在生成的房子里逛一圈再回来，屋里的摆设可能已经悄悄变了样，因为它把早先的画面忘了。去年8月谷歌DeepMind发布的Genie3、去年12月Runway发布的GWM-1，走的都是这条实时生成的路。WorldLabs则选了另一条：它去年11月推出的Marble，用一张图片或一段视频，再选择性地加一句描述，就能生成一个后院大小的3D场景，你可以用键盘鼠标飞进去逛，还能把整个场景导出来，给游戏开发者和特效师直接用。两条路各有软肋。Marble的场景一次生成、永久保存，家用显卡就跑得动，可惜里面是死的，一片树叶都不会动。实时生成的世界是活的，你能动手干预、看到后果，但一停机就烟消云散，而且每一秒都在烧算力。WorldLabs联合创始人本·米尔登霍尔承认这一点，他们正在想办法把“会动”加进自己的场景里。这些模型的物理知识是哪来的？没人教过它们牛顿定律，也没人给它们输入过三维几何。这恰恰是故意的。计算机科学家、强化学习先驱理查德·萨顿2019年写过一篇著名短文《苦涩的教训》，总结了AI几十年的历史：研究者总想把人类辛苦积累的知识亲手教给机器，但一次又一次，这种精心设计输给了简单粗暴的路线，也就是把海量数据和海量算力堆上去，让机器自己悟。教训之所以苦涩，是因为输掉的总是人类引以为傲的那部分知识。大语言模型就是这么成的：没人教它语法，它读了整个互联网，语法自己就冒出来了。世界模型下的是同一个赌注：不教三维，不教物理，只让模型看海量视频、反复练习预测下一帧。预测得足够好，它就有可能在内部自己长出一套对空间和物理的近似理解，至少支持者们是这么押注的。这套理解藏在哪？研究者管它叫“潜空间”。美国麻省理工学院的文森特·西茨曼打了个比方：假如你能翻开自己的大脑看，里面绝不会有一张房间的三维图纸，但你闭着眼也知道桌子在哪。模型也一样，它内部存着关于世界的信息，只是形式人类读不懂。连研究者自己也说不清模型内部是如何形成这些物理行为的，他们只能反复验证输出是否够用。比如拍一段真实视频，一只皮球吊在天花板下晃，把第一帧喂给模型让它续写，再把模型算出的轨迹和真实轨迹对比。那么问题来了：烧几十亿美元，就为了造个能逛的假世界？真正的目标是机器人。自动驾驶这几年进展快，一个重要原因是数据管够：行车记录仪和路测每天都在生产驾驶数据。而想让人形机器人进家干活，可用的训练数据少得可怜。有的公司已经在花钱雇人戴着摄像头做家务，就为攒一点训练素材，但这点数据杯水车薪。世界模型给出的解法是练功房：让机器人在模拟世界里日夜不停地练，摔了不疼，砸了不赔，失败1万次也只是几度电，还能批量生成机器人执行各种任务的画面当教材。西茨曼的团队就在用视频世界模型训练机器人撕胶带，这个动作看着简单，对机器人来说难得很。前提是模拟得足够真。要是模型把摩擦力算错一点，机器人学到手的就是错的功夫，到了现实世界一用就露馅。这一关目前还没过。所以下次再看到机器人公司发布的惊艳演示，可以多留个心眼：场景、任务、道具，都可能是精心挑过的。西茨曼自己说得很清楚：“这是一场赌注，还没有定论。”他甚至在博客里写，视频生成模型未必能解决机器人智能问题，甚至未必是最终答案的必要零件。但他和整个行业还是把钱和时间押了上去，因为赌对的回报太大。AI圈习惯把行业的繁荣期叫作“AI之春”。这一轮春天是大语言模型带来的，而这些真金白银的赌注说明，很多人相信，春天不会跟着聊天机器人一起结束。～～～～～～图一：题图，图源：MIT图二：文森特·西茨曼领导美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的场景表征研究组，图源：MIT图三：WorldLabs团队合影，左侧和中间穿黑色连帽衫的是本·米尔登霍尔，他左手边同样穿黑色连帽衫的是联合创始人李飞飞，图源：WorldLabs图四：Runway首席技术官阿纳斯塔西斯·格马尼迪斯在CerebralValley语音峰会上演讲，图源：NewcomerAISummits图五：计算机科学家、强化学习先驱理查德·萨顿2025年在圣迭戈演讲，图源：Xuthoria摄，CCBY-SA4.0许可图六：用WorldLabs的Marble从一段文字提示和一张2D参考图生成的3D场景，环境由高斯泼溅（Gaussiansplats）构成，用户可以在其中自由移动、变换视角，但场景里没有任何动态，图源：SamuelAxon图七：Runway最初发布GWM-1时的演示，生成的仓库场景上叠加着方向控制键，图源：Runway图八：西茨曼等人在用视频世界模型训练机器人完成撕胶带之类的任务，这个动作没有看上去那么简单，图源：MIT图九：类似3D软件Blender的悬浮场景视图只是世界模型可能的界面之一，有些世界模型根本不会有人类界面，图源：SamuelAxon信源：Axon,Samuel."Simulatingeverything,sortof:Thepromiseandlimitsofworldmodels."ArsTechnica,13July2026
你知道吗？在这个地球上，有一种生物是绝对不会被地缘政治所收买的，那就是野生动物。
你知道吗？在这个地球上，有一种生物是绝对不会被地缘政治所收买的，那就是野生动物。它们才不管你是谁，也不在乎什么抗议声明，更听不懂那些慷慨激昂的政治演讲。对于它们来说，生存法则很简单：哪里有吃的，哪里水质干净，哪里安全，我就住哪里。所以，当有人大张旗鼓地宣称这片海域被破坏得满目疮痍时，我建议他们先去问问当地的绿海龟同不同意。最近，中国的一份黄岩岛调查报告，可以说是直接打脸了那些所谓的“环保斗士”。咱们的科考队深入那片被外界描绘成“生态荒原”的海域，结果一转头，就在那儿看到了什么？成群结队的绿海龟，几十只聚在一起，那是何等壮观的景象！对于这些濒危物种来说，如果环境真的被破坏得一塌糊涂，它们早就搬家了，哪里还会待在那里成群结队地“豪宅化”生活？这群绿海龟，用它们的行踪，给出了最响亮、最真实的“投票”。这就非常讽刺了，一边是某些人扯着嗓子，把环保当成武器，试图在国际舆论场上制造恐慌，把所有问题都往中国头上推；另一边却是这片海域真实的生态状况——绿海龟悠闲自在，珍稀砗礲在洞穴中安静生长。科学家们利用最尖端的环境DNA技术，在水体中捞出了两千七百多种生物的遗传信息。这数字背后是什么？是满满的生命力。如果真如某些人所言，这片海域被破坏殆尽了，这些生物是从天上掉下来的吗？这种对比真的非常微妙。当某些政客为了利益，不惜编造一个又一个关于生态的谎言，把“绿色”当成政治博弈的遮羞布时，他们却忽略了一个最根本的逻辑：生态环境好不好，不是靠嘴巴说出来的，而是靠物种多样性来证明的。中国在黄岩岛采取的每一个保护措施，建立的每一个自然保护区，都是为了让这些生灵有一个长久的家。我们建保护区，不是为了演给谁看，而是实实在在地把这3000多公顷的海域真正管起来、护起来。现在的局面就是，中国科学家在水下忙着给珊瑚做体检、给绿海龟做档案，而外界的某些人还在水面上忙着演戏。这就像是一个认真耕耘的农民，面对着一个在田埂上跳脚叫骂的无赖，农民根本不需要回嘴，只需要看看那一片丰收的庄稼，事实胜于雄辩。其实，国际社会也不傻，当那些抹黑的声音越来越离谱，而中国的科学数据却越来越扎实时，大家心里那杆秤早就摆正了。环保从来不是一个政治筐，什么都能往里装。当我们需要保护这片大自然的馈赠时，靠的不是表演，而是严谨的调查和长期的守护。那50多只绿海龟，就是中国在南海守护生态的最好见证，它们自由游弋的每一寸轨迹，都是对谎言的最有力回击。未来，无论外面风浪多大，南海依然会是那个孕育生命的摇篮，而那些靠演戏博眼球的把戏，终究会随着时间的流逝，被大自然和历史证明不过是一场过眼云烟。
简直是社会实验
简直是社会实验
