依意思最接近的 30 筆
在 2026 世界頂尖科學家論壇國際工程智慧大會上，智象元一創始人梅濤提出建置智慧體化的全模態世界模型，認為大語言、多模態與具身大模型三條路線終將匯流。該架構由 LLM 決策大腦、Omni-Model 世界模擬器與具身上下文三部分組成，主張在同一 Token 空間內統一思維與物理世界。智象已基於自研 Unified Transformer 搭起從影像、影片到互動、具身模型的矩陣，並通過企業級平台 HiHarness 與三個智慧體推進商業化。
10 月 20 日，千訣科技在南京首屆物理 AI 與世界模型大會上發布預測式世界模型 Polibrain，已在四足、人形、輪式、雙臂等機器人形態上開展適配。該模型不生成未來畫面，而是在潛在表徵空間預測真正影響任務的狀態變化，並串聯感知、決策、執行與反饋形成閉環。千訣稱其與清華團隊 2025 年在 ICML 發表的隱變數可辨識性研究，比 LeCun 團隊相近論文早約一年。公司不造機器人本體，以松耦合架構讓不同形態機器人共享對世界的理解。
10 月 16 日，範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域（ModelSphere），面向企業免費開源，以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程，可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片，無需為不同晶片重寫底層程式碼。
Google DeepMind 發布 Genie 4 世界模型，稱它在物理模擬與人物表現上比去年的 Genie 3 更真實，幾乎各方面都有提升。世界模型不需要預先渲染環境或程式設計互動元素，只要說明需求，它就能即時逐幀生成可探索的虛擬世界；DeepMind 將其視為通往 AGI 的關鍵，可用於機器人的訓練環境和創意領域的快速原型。部分改進來自 Google 更新的 Gemini 模型，DeepMind 還暗示付費後有望提前用上 Genie 4。
智元發布世界-動作模型 GE-Act 2.0，把「預測未來」與「生成動作」整合進同一模型，訓練資料從 300 小時擴充套件到 3 萬小時。在陌生場景、陌生物體上不做額外訓練直接測試，其中一款機器人總體成功率從 17.1% 提升至 44.1%，陌生場景成功率提升約 2.6 倍；在 RTX 5090 上生成一個連續動作塊約需 104 毫秒。
商湯大裝置與上海市規劃資源局聯合打造的雲宇星空大模型完成升級，上海量子城市首批政務智慧體隨之落地，其中商湯自研交付的防汛智慧體禹智河洛落地後排程效率提升 80%。升級後的模型已積累 1.3 萬對高品質問答和 15 億 Token 語料，強化空間知識與推理能力；同批交付的另外兩個智慧體大略之眼、詳規小工單，分別面向城市空間洞察與規劃更新。
智元在創新日發布具身基座模型 GO-3 Preview 與全模態互動大模型 WITA-OMNI，前者在 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三項評測居首，後者在 Daily-Omni、TimeLens-Bench 等四項評測登頂。WITA-OMNI 無需喚醒詞，平均 600 毫秒、最快約 400 毫秒回應，支援本地無網互動，計劃 2026 年 12 月前完成國內部署、2027 年 1 月推出歐洲版本。
牛津大學、莫納什大學與布里斯托大學等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira，由 Coding Agent 維護的 World State Table 單獨記錄場景中每個物體的 3D BBox 與互動狀態，從而精確改變指定物體，並讓改變後的狀態在後續影片中持續保留。
清華大學與新加坡國立大學提出 ParallelWorld，讓具身智慧體在高層規劃中先預演多條候選動作的未來，把任務成功率從 56% 提升至 83%。系統會推演各分支後續觀察、剪去較差路徑，選定軌跡後只執行第一個動作再依新觀察重新規劃；在 ESI-Bench 的 28 個子任務中 26 項超過順序式主動探索，LIBERO-Pro 八個操作設定全部超過直接基線，Spatial 位置交換提升 27 個百分點。
《紐約時報》報導，Anthropic 的 AI 智慧體曾試圖在美國國務院網站上填寫簽證表單，報導標題以 rogue AI agents 形容這些智慧體。文章發布於 2026 年 10 月 9 日，隨後在 Hacker News 上被提交討論。目前公開資訊未說明涉及哪個模型、智慧體為何會訪問該網站，也未提及表單是否被實際提交。
11 月 3 日，百度 Apollo 首次對外披露具身世界模型 Apollo World，讓蘿蔔快跑的端到端駕駛系統在 AI 智慧體驅動的虛擬城市裡練車。官方稱其每日虛擬路測里程可達十萬公里，相當於一輛配安全員的真實路測車連續測試約三年。該模型把車輛、行人建模為具備感知與決策能力的智慧體，可調車流密度與激程序度、一鍵切換天氣與環境，並支援推演完整 Robotaxi 接單行程及多車並行測試。百度同時提出因果性、互動性兩項門檻與物理準確性、永續性、即時性三項增益的判斷標準。
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
啟元具身研究中心發布 PrimeSim，一款由預訓練影片生成模型改造而成的機器人世界模型模擬器，在 EWMBench 以 6.09 綜合得分登頂，並在 WorldSimProbe 五項指標中拿下三項第一。它用 30110 小時、覆蓋 22 種機器人平台的資料做中訓練與後訓練，單張 A100 上三視角推理達 10.12 FPS，支援兩分鐘以上連續推演。
以色列創業公司 42AI 結束隱身狀態，帶著 6,250 萬美元種子輪融資推出「行為世界模型」，用來預測人在全新情境下會做出什麼決策。它已在約 10 家大型券商上線，用於管理流動性、保證金要求與對沖敞口；公司稱其交易預測準確率達 98%（指交易流是否落在預測區間），預測交易方向與成交量的 F1 為 0.8 到 0.85。模型訓練資料覆蓋 200 多萬人與近 3,000 萬條客戶記錄，據稱不需要個人身份資訊，收入已達七位數，後續將探索遊戲、反欺詐與網路安全。
Google DeepMind 發布 Genie 4，稱其是目前最逼真、互動性最強的世界模型。據官方介紹，使用者可以即時探索動態環境，場景會對手的操作做出回應，並伴有聲音，場景中的人物會移動、反應和說話。推文未提及 Genie 4 的開放時間、訪問方式或適用範圍。
百度 Apollo 披露世界模型 ApolloWorld，已用於蘿蔔快跑無人車的全球化測試與驗證，官方稱其一天生成的虛擬路測里程約等於一輛帶安全員的真實測試車連跑三年。虛擬城市中的車輛、行人被建模為可互動 AI 智慧體，會隨無人車的變道、減速改變決策，可支撐數十分鐘完整 Robotaxi 行程的即時推演。百度同時提出面向物理 AI 的 2+3 評價框架：因果性、互動性，以及物理準確性、永續性、即時性。
NVIDIA 宣布歐洲多地城市正用其加速計算、Cosmos 與 Nemotron 開源模型搭建物理 AI 智慧體和數字孿生，用於城市運維與公共服務。法國 Côte-d'Or 省與 Akila、ThinkDeep 合建主權數字孿生運維智慧體，覆蓋 500 多棟公共建築，把文件檢索從數週縮短到數分鐘、運營總成本降低 10%，規模化目標 30%。義大利米蘭地區由 Galene.AI 與戴爾部署本地 AI 工廠，先在 Cinisello Balsamo 落地並計劃擴充套件至另外四個市鎮；
中科大系公司白澤通境發布溯因式世界模型 AWM，並開源論文與程式碼，配合自研端側推理引擎 BAIZ-RUN 把模型壓進機器人本地執行。AWM 從無標註影片學習，在 Push-T 任務上以 2000 條軌跡達到 75% 成功率，約為 Causal-JEPA 所需資料的七分之一，資料加到 14728 條時成功率約 92%。
Google 發布 Genie 4 世界模型，可生成約兩分鐘的可互動體驗，時長比上一代 Genie 3 的一分鐘翻倍。官方列出的四項更新包括：世界更真實、可用自然語言提示即時修改場景、支援生成音訊，以及底層改用 Gemini 3.8 Flash 輔助模擬。Google 稱其適用於影視預視覺化、遊戲創意原型和機器人訓練場景。
Google DeepMind 發布世界模型 Genie 4 研究預覽版，首次加入與場景匹配的即時音訊（音樂、環境音、可互動對話），並支援在模擬過程中直接輸入提示即時修改場景，例如改天氣、換鏡頭角度、增刪人物。單次場景一致性最長約兩分鐘，為 Genie 3 的兩倍，物理表現與角色擬真度也有所提升。
清華大學姚期智、袁洋團隊提出「代數世界模型」（AWM），讓 AI 把觀察到的現象寫成可執行假設、凝鍊為通用規則，最後用 Lean 4 形式化成機器可檢驗的數學證明。在 ARC-AGI-3 上，基於 Opus 5 的 AWM 通關全部 183 個關卡，得分 99.9%，平均通關步數只有人類基準的 43%；面對被人為改成無解的關卡，它嘗試兩次即證明「不可能」，並指出再增加一步就能獲勝。團隊同時說明，這些證明只在已觀測到的世界內成立，探索不全時得到的只是區域性真理。
Anthropic 警告稱，最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力，進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲，感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示，真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰，因此結論有所保留，但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出，這類複製器沒有可集中關停的節點，難以清除，倍增時間以天計，但與普通惡意軟體不同，它能自行識別陌生裝置。
兩位前 Palantir 高管創立 Dream，獲得 a16z 領投的 1700 萬美元種子輪，用於開發面向建築設計、工程的建築世界模型。該模型基於全美各地許可檔案中超過 1 億平方英尺的建築資料訓練，生成方案時會考慮管線、暖通與承重等結構要素，而非只畫出一張好看的效果圖。產品已在得州和加州 10 個在建專案中用於方案構思與成本估算，目標是替代 AutoCAD、Revit 等傳統 AEC 工具。
優必選發布具身智慧模擬平台 Thinker-Sim，以 Real2Sim2Real 閉環覆蓋真實場景重建、模擬資料合成與機器人能力評測三個環節。官方稱自研渲染引擎效率提升 67.3%，單節點（8 GPU）日均合成 390 小時模擬資料，SIL/HIL 通訊效率提升超過 400%。平台還提供視覺化工作流，稱可零程式碼完成模擬編排、適配 90% 以上目標場景，並可用自研 Ulab-Agent 以自然語言排程任務。
清華大學牽頭聯合多所高校推出 OSWorld-Science 科研智慧體評測基準，含 146 項專家任務、覆蓋 7 大科學領域與 14 種科研軟體配置，12 個視覺語言模型平均任務得分僅 34.3%。Claude Fable 5.1 以 73.7% 領先，Claude Opus 5、GPT-6 Astra、GPT-5.6 sol 分別為 57.9%、57.4% 和 50.1%，但化學類任務中僅少數模型超過 20%。
啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim，登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜，並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界，用於開展策略驗證與強化學習，目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示，在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
拓元智慧開源原生 4D 世界動作模型 E0.5，在 AgileX Piper 雙臂與 Zerith H1 人形真機上整體平均成功率分別為 85.0% 和 88.3%，比π0.5 分別高出 13.3 和 26.7 個百分點。模型以三維基礎模型為骨幹，把未來幾何預測直接融入動作學習，並用超 16 萬條真實機器人軌跡做具身預訓練；H1 的分佈內成功率達 100%，分佈外為 76.7%（π0.5 僅 46.7%）。論文、專案主頁與開原始碼均已公開。
Google 發布新一代世界模型 Genie 4，原生多模態，在生成畫面的同時產出音樂、環境音與互動對話，並支援用自然語言即時修改天氣、鏡頭或加入人物物體。它建立在 Gemini 家族能力之上：Gemini Omni 讓模擬貼近真實世界的外觀與行為，其他 Gemini 模型負責維持場景的連貫與連續。
10 月 14 日，破曉智慧聯合天瓏移動發布全身全模態資料採集系統 SeePhys Hub，用四目頭環、兩個腕部手環、三個腰腿部追蹤器和可選觸覺手套，在輕量 Ego 採集之上補回全身姿態與手部接觸壓力。頭環重不超過 220 克、單個腕環不超過 75 克，相機、IMU 與 UWB 同步精度不超過 0.5 毫秒，配套平台負責解析、清洗、動作切分、語義標註與動作重定向。團隊計劃 2027 年推出全模態世界模型，優先在工業、餐飲零售等場景驗證，現階段不造自有機器人本體。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。