机器人大脑的具身原生与大模型移植路线之争 底层架构、运行机理与训练体系技术白皮书

1《机器人大脑的具身原生与大模型移植路线之争》报告版本：V2.0（深度重构版）报告作者：北京力通通信·人类情感大模型项目负责人·白智兴编制日期：2026年7月16日适用领域：具身智能、人形机器人、自动驾驶、工业自动化、数字孪生、物理AI“真正的智能必须建立在对世界运作方式的理解之上。”——YannLeCun，图灵奖得主，Meta首席AI科学家“数字世界和物理世界的需求天然不一样。数字世界希望画质高、有想象力、有创造性；但物理世界更重要的是快，是合理。”——沈宇军，蚂蚁灵波首席科学家“机器人的大脑，究竟应该沿着大模型的发展路径继续演进，还是应该围绕物理世界重新构建？最终取决于各硬件厂商产品设计前的三大抉择→底层架构、运行机理与训练体系”2版权所有：力通通信作者微信：13——白智兴·力通通信神经网络芯片项目组“世界模型的竞争，将从画面质量的竞争走向世界状态与因果推演能力的竞争。”——行业共识，20262026年，具身智能产业迎来根本性的路线分野。一条路是“大模型移植”——依托现有数字世界大模型（LLM/VLM/视频生成模型）的能力，通过微调、适配“嫁接”到机器人控制任务上。这条路起步快、门槛低，但存在结构性错位风险。另一条路是“具身原生”——从物理世界交互的原始需求出发，在架构层面原生内嵌物理约束。这条路更难、更慢，但可能更正确。必须澄清一个关键误解：“具身原生”不等于“必须从零训练”。判断标准是架构是否原生服务于物理交互——基于可微分物理引擎的物理大模型（PFM）同样是具身原生，因为它从架构底层就将牛顿定律、碰撞约束等物理铁律硬编码为不可训练的结构。本文的核心贡献在于：第一，严格界定基础模型与应用架构的概念层级。LLM、WFM、PFM属于“基础模型”层级——拥有独立的预训练主干与表征学习能力。VLA属于“应用组合架构”——由成熟组件拼接而成，无独立预训练主干。将四者并列对比是概念错位，本文将其纠正为“三个基础模型+一个应用架构”的清晰框架。第二，揭示“具身原生”的完整光谱。从蚂蚁灵波LingBot的自回归从零预训练，到物理大模型的可微分物理引擎内置——它们共同构成具身原生的完整光谱：一端是“数据原生”（从物理数据从零训练一端是“架构原生”（架构内置物理约束）。两条子路径的判别标准统一为：架构是否原生服务于物理交互。第三，论证PFM作为路线融合的工程载体。行业共识“VLA负责决策，世界模型负责推演”——PFM正是这一共识的工程实现。它将WFM的视觉-时序能力与可微分物理引擎耦合，为VLA提供物理可信的“想象沙盒”。第四，基于2026年上半年最新产业数据与学术突破，呈现物理AI的市场格局、推理效率突破与训练范式演进。版权所有：力通通信作者微信：133资本已经用脚投票。2026年上半年，国内具身智能赛道融资约438亿元，其中超过一半流向了聚焦基础模型、世界模型等智能层的“大脑派”公司。产业正从“本体竞赛”全面走向“大脑竞赛”。然而，更深层的问题在于：资本虽已按大脑的终局估值定价，行业却连大脑的定义都尚未统一。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军直言：“不用太纠结技术路线，现在整个具身大脑非常不成熟，要解决的问题还有很多。”本文以“具身原生”与“大模型移植”的根本分歧为主线，系统性梳理LLM、WFM、PFM三类基础模型与VLA应用架构的标准定义、底层架构、运行机理与训练体系，基于2026年上半年最新产业数据呈现物理AI的市场格局与推理效率突破，并给出模块化场景选型方案。第一章两条道路：从“嫁接”到“原生”当机器人公司开始打造“大脑”时，最自然的选择是：已有的大模型能不能直接用？这一逻辑的诱惑力极强。LLM已能理解人类语言，VLM已能“看懂”图像，视频生成模型已能“想象”未来画面——把这些能力组合起来，似乎就能构成机器人的“大脑”。这正是“大模型移植”路线的核心逻辑：依托面向数字内容创作的视频生成模型或大语言模型，通过微调适配机器人控制任务。优势：起步快、成本低、有开源模型可用。蚂蚁灵波CEO朱兴坦言，数字世界的模型确实有想象力、有创造性——但问题恰恰出在这里。朱兴的后半句话才是关键：“但物理世界需要的是快，是合理。”数字世界与物理世界对模型的底层需求存在根本性差异：需求维度数字世界物理世界需求维度数字世界物理世界画质要求越高越好够用即可想象力想象力越丰富越好必须在物理可行域内速度可容忍延迟硬实时（毫秒级）合理性语义合理即可物理合规不可妥协4当数字世界的模型设计之初就没有考虑物理世界的需求时，强行微调会带来两个核心问题：“知识遗忘”：微调阶段注入的机器人数据量远小于互联网预训练数据量，模型倾向于“遗忘”微调中习得的物理适配能力，回退到预训练阶段的统计模式。“泛化性下降”：在预训练数据覆盖良好的场景表现尚可，一旦遇到训练分布外的物理场景（新材质、新几何、新光照），性能急剧退化。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军举了一个内部称为“开门见猫”的例子，深刻揭示了两条路线的底层逻辑分歧。一扇不透明的玻璃门后有一只猫。在数字世界的视觉理解中，猫在画面中是清晰可见的。但对机器人而言，从物理空间感知的角度，那只猫“不应该存在”——因为玻璃门挡住了，机器人够不到它。只有当门打开，猫才应该在机器人的“世界”中逐渐显现。这个案例暴露出两种模型在底层设计逻辑上的根本分歧：数字世界模型基于“视觉呈现”构建世界——看得见，就存在物理世界模型基于“物理可达性”构建世界——够得着，才存在沈宇军的结论清晰而坚定：“我们不认为机器人是数字世界大模型的一个物理Agent。数字世界很多模型在设计时，并没有考虑物理世界的需求。”“具身原生”的核心理念是：架构必须原生服务于物理交互，而非事后适配。这是一个判别标准，而非一条单一的技术路径。必须澄清一个关键误解：“具身原生”不等于“必须从零训练”。版权所有：力通通信作者微信：135两条子路径：子路径代表核心理念训练数据数据原生蚂蚁灵波从物理世界数据从零预训练，自回归架构遵循物物理交互数据为LingBot理因果时序主架构原生物理大模型架构内置可微分物理引擎，牛顿定律硬编码为不仿真为主，真实可训练的结构统一判别标准：架构是否原生服务于物理交互？物理先验是否嵌入于模型结构（而非仅依赖数据拟合）？基于这一标准，PFM同样是具身原生——它将物理定律作为不可训练的模型结构，从架构底层保证输出始终在物理可行域内。这与LingBot“围绕动态建模、因果预测、实时执行原生设计”的理念完全一致，只是实现路径不同：一个在数据中学习物理，一个在架构中内嵌物理。蚂蚁灵波首次将具身原生理念系统落地于LingBot-VA2.0。其技术选择具有标志性意义：放弃双向视频生成架构：视频生成模型（如扩散模型）设计时即假设可双向参考帧，但物理世界是单向因果的采用自回归架构从零预训练：严格遵循物理世界单向因果时序从架构到数据到训练目标：第一天起就为机器人量身定制这一选择并非易事。正如媒体所评价的，蚂蚁灵波选择了一条“更难的路”。但其支持者认为，这是从第一性原理出发的正确选择——机器人的大脑，不能建立在为数字世界设计的模型之上。版权所有：力通通信作者微信：136物理大模型代表了具身原生的另一条子路径：不在数据中从头学习物理规律，而是将物理规律直接内嵌于模型架构。其核心架构（详见第二章2.4节）包含三层：三维空间几何表征系统（SGR将传感信号转化为精确的几何参数可微分物理动力学规则库（DPE）：内置全套物理微分方程，基础方程永不训练连续时序动态推演闭环（CTR）：维持长时间推演的稳定性PFM通过“物理状态作为中间层”的架构重构，将计算链路从“观测→画面预测”改写为“观测→物理状态→物理演化→控制输出”。每一步都有明确的物理语义，每一步都受物理定律约束。维度大模型移植路线具身原生路线起点已有LLM/VLM/视频生成模型权重从物理交互需求出发架构在现有模型上修修补补、微调适配架构原生服务于物理交互数据互联网文本+视频为主，少量机器人物理交互数据（数据原生）或仿真数据（架构原数据微调生）物理先验无，完全依赖数据拟合训练目标适配数字世界能力到物理任务围绕动态建模、因果预测、实时执行原生设计代表方案多数VLA方案、视频生成模型微调路线（架构原生）优势起步快、门槛低、有开源基础无结构性错位、物理一致性高风险知识遗忘、泛化性下降、物理幻觉研发周期长、数据/引擎门槛高尽管路线分歧显著，业界正在多个层面走向融合。小鹏汽车在CVPR2026上展示的技术图谱中，第二代VLA与世界模型被定位为“双支柱”——VLA从人类驾驶行为中学习“如何行动”，世界模型则通过对未来状态的预测学习“行动之后世界会如何变化”，二者共同构成物理世界基座模型。版权所有：力通通信作者微信：137小鹏通用智能中心负责人刘先明明确指出：世界模型与VLA不是互相替代或互相竞争的关系，而是通过不同训练信号共同提升模型对物理世界的理解能力和在物理世界的行动能业界正在形成共识的分层架构是：VLA负责“说人话、做决策”世界模型提供“内嵌物理引擎”，提前模拟动作的物理后果，验证计划可行性这正是本报告PFM架构的核心设计理念——PFM将WFM的视觉-时序能力与可微分物理引擎耦合，为VLA提供物理可信的“想象沙盒”。它是这一共识的工程实现。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军的观点务实而清醒：“不必太纠结是世界模型还是VLA，具身大脑要解决的问题还很多。”当前具身大脑整体仍非常不成熟——跨本体适配、数据飞轮、后训练成本和商业化交付等多重门槛尚待跨越。在技术路线上过度纠结，不如集中精力解决这些实质性问题。两条路线的分歧，最终指向一个更深层的问题：智能的本质是什么？是处理符号的能力，还是理解世界运作方式的能力？如果智能=符号处理，那么大模型移植路线是合理的——把最强的符号处理器（LLM）嫁接到机器人上，问题就解决了。但如果智能=对世界运作方式的理解，那么移植路线从一开始就存在结构性错位——因为LLM从来就没有真正“理解”过物理世界，它只是学会了描述世界的文本符号。物理世界的因果结构，不是靠更多的文本数据就能跨越的鸿沟。YannLeCun的论断给出了方向：“真正的智能必须建立在对世界运作方式的理解之上。”具身原生——无论是数据原生还是架构原生——正是通往这一目标的工程化路径。两者共同构成一个完整的技术光谱：一端在数据中学习物理，一端在架构中内嵌物理。它们的判别标准统一而清晰：架构是否原生服务于物理交互。版权所有：力通通信作者微信：138在深入技术细节之前，必须首先厘清一个根本性的概念问题：并非所有与机器人相关的AI模型都处于同一概念层级。本章将所涉及的四种技术方案分为两个清晰的概念层级：概念层级包含方案判别标准基础模型拥有独立的预训练主干与表征学习能力应用组合架构VLA由成熟组件拼接而成，无独立预训练主干将VLA与LLM、WFM、PFM并列讨论，如同将“汽车方向盘”与“发动机”、“变速箱”、“底盘”并列讨论——概念层级不同。VLA本质上是一个应用层的组合架构方案：视觉编码器（可复用WFM预训练权重）+LLM语义模块（复用LLM权重）+动作输出头（端到端微调）。其核心贡献在于多模态特征融合与动作映射，而非底层表征学习。本章将依次解析LLM、WFM、PFM三类基础模型的底层架构，然后阐明VLA作为应用架构的定位，最后给出系统性的对比与层级关系图。LLM是面向人类主观符号世界的一维时序基础模型。其计算单元为离散文本Token，核心架构为单一堆叠式Transformer，核心任务为自回归下一词预测。版权所有：力通通信作者微信：1392.2.2根本局限：五个“没有”架构缺失直接后果为何无法通过扩大规模弥补架构缺失直接后果为何无法通过扩大规模弥补没有空间编码无法理解欧几里得空间关系空间是三维连续的，Token是一维离散的，维度鸿沟无法用数据量跨越无法区分力、速度、质量没有物理量纲所有输入输出均为无量纲浮点数，无法区分力、速度、质量没有物理量纲没有力学求解器无法进行精确物理预测力学计算需求解微分方程，而非计算概率分布没有时序子系统位置编码仅表示顺序，不是等距物理时间无法长时间稳定动态推演没有时序子系统位置编码仅表示顺序，不是等距物理时间没有外部反馈无法与物理环境交互修正推理是单向生成，缺乏观测-行动-反馈循环LLM的本质是：一个沉浸于人类文字记录的博学者，它“知道”玻璃杯掉到地上会碎，是因为这个句子在训练数据中出现过无数次——而非因为它理解了弹性模量、应力传导和冲击能量的物理因果链。WFM是面向客观时空世界的四维环境状态预测基础模型。其核心架构为视觉-时序双流设计，学习环境“状态-动作-未来状态”的转移规律。版权所有：力通通信作者微信：13以JEPA（联合嵌入预测架构）为代表：视觉编码器将图像帧映射为低维潜嵌入特征，时序预测器基于历史嵌入在潜空间中预测未来状态——不生成像素，只预测抽象表征。WFM让AI开始“观察”世界。通过海量视频，它学会了预测画面变化——球会滚、水会流、人会走。但它的边界同样清晰：它只是从统计上“猜”到了这些变化，而非从力学上“算”出了这些变化。WFM没有独立的三维几何重建模块和动力学求解模块，无法输出重心、受力等量化物理数值。它看见了变化，却不懂力学。WFM的本质是：一个通过观看大量视频学会了“画面直觉”的观察者。它能预测下一秒会发生什么画面，但并不真正理解画面背后的力学因果。PFM不是独立于WFM的第四种基础模型，而是WFM的物理增强分支：PFM=WFM视觉-时序主干+可微分物理引擎这一关系决定了：PFM在基础模型层级中与WFM处于同一层级，但在物理精度上实现了质的飞跃。版权所有：力通通信作者微信：13PFM在复用WFM视觉-时序主干的基础上，新增三层紧耦合模块：将RGB-D图像、激光雷达点云转化为标准化三维实体参数：重心坐标、碰撞边界、材质掩码、空间遮挡关系。层级Ⅱ：DPE——计算核心内置固定不可训练的全套物理微分方程组：刚体动力学（牛顿-欧拉方程）、接触与碰撞（惩罚力/互补约束）、变形体（连续介质力学）、流体（Navier-Stokes/SPH）。核心特性：基础方程永久固定、不参与训练；场景参数（摩擦系数、刚度、粘度等）可通过数据微调；全程可微分，支持误差梯度反向回流。层级Ⅲ：CTR——调度中枢全局环境状态缓存、长序列漂移抑制、物理崩坏检测、毫秒级硬件控制指令输出。PFM的输出不是像素，而是重心坐标、受力分布、倾角变化、形变程度——这些可执行、可校验、可追溯的量化物理参数。它是WFM唯一可工业落地、可实体执行的增强形态。版权所有：力通通信作者微信：13VLA（Vision-Language-Action）在产业讨论中常被误置于与LLM、WFM并列的基础模型层级。这一错位必须纠正。VLA本质上是一个应用层组合架构方案，由三类成熟组件拼接而成：组件组件来源训练方式视觉编码器可复用WFM/JEPA预训练权重可冻结或微调LLM语义编码模块复用LLM预训练权重可冻结或微调动作输出头从零初始化端到端训练VLA的核心贡献在于多模态特征融合与动作映射——将视觉理解、语言理解与动作生成整合为统一接口。但其局限同样明显：VLA本身没有独立的预训练主干，其能力上限受限于所复用的基础模型的能力边界。如果底层LLM缺乏物理因果推理能力，VLA的动作输出就可能包含物理幻觉。对比维度对比维度LLMWFMPFMVLA概念层级基础模基础模型基础模型（WFM增强分支）应用组合架构建模维度四维时空四维+物理约束建模维度四维时空四维+物理约束跨模态映射一维符号物理先验无无显式方程内置可微分物理方程无（继承底层模型能力）版权所有：力通通信作者微信：13物理幻觉严重普遍近乎为零继承底层模型幻觉可执行输出文本画面/潜状量化控制指令关节动作序列独立预训练主有有有（复用WFM主干）无第三章推理效率：从“能看”到“能玩”世界模型长期停留于实验室的核心原因之一是实时性不足。行业主流帧率长期挣扎在5-10FPS。而研究表明，帧率低于30FPS，一切沉浸感和交互可用性都会崩塌。2026年上半年，这一瓶颈被集中突破——过去，世界模型更多停留在学术研究和实验阶段；从研究到产业，关注的重点从“能不能生成”转向了“能不能实时交互、能不能稳定部署、能不能把成本降到可用区间”。2026年7月8日，魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士团队正式发布MoWorld——全球首个FlashWorldModel，也是首个全栈基于国产NPU构建的实时交互世界模型。性能维度指标产业意义推理帧率14BMoE模型>50FPS首次跨越实时交互门槛硬件平台华为Ascend910CCloudMatrix384NPU全栈国产算力闭环部署成本仅为同规模GPU方案的30%成本降低70%长时能力首次具备2000帧长时训练与推理支持持续超1分钟的连续场景MoWorld接收首帧、文本和相机轨迹作为条件，生成符合场景状态和控制输入的未来世界状态，支持类似W/A/S/D的连续控制方式，实现用户在生成世界中的实时交互。魔芯科技近期完成亿元美金融资。版权所有：力通通信作者微信：132026年7月10日，蚂蚁灵波发布LingBot-VA2.0，在行业普遍面临的世界模型执行效率低这一问题上，给出了单卡150Hz实时推理的答卷。核心技术特征：特征特征指标架构总参数15.3B推理激活参数仅2.5B推理速度单卡150Hz（异步模式225Hz）任务成功率RoboTwin2.0双臂93.6%LingBot-VA2.0不再沿用“从现有视频生成模型微调”的路线，而是基于自回归架构从零开始预训练，围绕动态建模、因果预测和实时执行等机器人与物理世界交互的核心需求进行原生设计。这标志着机器人基础模型正式从“基于数字世界模型构建”转向“面向物理世界原生设计”。版权所有：力通通信作者微信：13大模型移植路线的训练逻辑：互联网数据预训练→机器人数据微调。这本质上是“先学说话，再学干活”。具身原生路线的训练逻辑：从第一天起就用物理世界的数据训练模型，围绕动态建模、因果预测、实时执行等核心需求进行原生设计。这是“从学走路开始，就为走路而设计”。设计要素技术设计要素技术实现设计理念语义视觉-动作分词器视觉压缩中融入语义与动作信息对齐使“理解指令”更容易转化为“完成动作”严格因果预训练范式从训练开始即使用自回归架构确保视觉预测和动作生成完全遵循单向严格因果预训练范式从训练开始即使用自回归架构时间顺序稀疏MoE架构总参数15.3B，推理仅激活2.5B在不牺牲推理效率的前提下有效扩大模型容量异步推理机制执行动作同时预测未来状异步推理机制执行动作同时预测未来状态利用最新真实观测不断校正下一步决策LingBot-VLA2.0的数据规模：预训练阶段融入6万小时高质量真实物理数据，覆盖17个主流机器人品牌的20种机器人构型。核心瓶颈仍在于物理世界高质量数据的极度稀缺。仿真合成数据与人类第一视角视频正成为突破口——智在无界团队最早提出通过使用大规模人类第一人称视频训练通用模型框架，这个路线在2026年初已从非共识逐渐走向共识。此前行业普遍采用模仿学习——通过大量真机数据让机器人学习人类做法。但模仿学习终究只能复现已有经验，当面对训练数据之外的新场景和复杂任务时，模型能力容易达到瓶强化学习（RL）则通过自主交互、持续试错和奖励反馈，不断优化策略，使机器人能够持续突破SFT的能力上限。版权所有：力通通信作者微信：132026年7月，上海交通大学、百度智能云、地瓜机器人等机构联合发布dVLA-RL强化学习训练框架，首次将经典PPO算法与离散扩散VLA适配打通。维度维度指标核心突破让VLA摆脱仅能复刻人类示范的局限，通过自主交互迭代优化LIBEROBenchmark任务成功率99.7%RoboTwin2.0成功率从SFT的61.4%提升至92.0%（+30.6pp）技术链构建“预训练-监督微调-强化学习”全链路产业意义：强化学习使机器人能够持续突破SFT的能力上限——这是从“死记硬背”走向“持续自主学习”的关键跨越。训练维度LLMWFMPFMVLA数据特征万亿级文本Token千万级视频仿真+真实物理时序图像-语言-动作三元组最新数据突破—MoWorld2000帧视场景而定LingBot6万小时训练范式预训练+SFT+RLHFJEPA自监督三段式联合训练SFT+RL（dVLA-RL）核心短板无物理执行无可执行输出需搭配LLM完成高层语义无长时序风险预判2026年上半年，国内具身智能赛道融资约438亿元。2025年全年约554亿元，2024年约137亿元——照此势头，2026年将再创新高。其中，以具身大脑为核心业务的“大脑派”公司吸纳了222.53亿元，占比高达50.8%；而机器人本体整机公司同期融资仅56亿元，占比12.8%。超过一半的资金涌入了机器人大脑赛道——这不是温和的倾斜，而是产业价值重心的剧烈迁移。35家“大脑派”公司中20家处于早期融资阶段，近八成研发世界模型。全球超30亿美元风险资金涌入世界模型创业公司，英伟达相关投资已超400亿美元。摩根士丹利预测，到2035年相关产业规模将达10万亿美元。版权所有：力通通信作者微信：132026年被普遍视为机器人量产元年。资本正在用前所未有的速度与体量涌入机器人大脑——机器人下半场，由大脑说了算。产业正在经历一场从“本体竞赛”向“大脑竞赛”的范式迁移。硬件本体不再稀缺——经过前两年的爆发式发展，机器人本体的技术门槛快速下降，资本顺着产业逻辑流向大脑。已经上市的“机器人大脑第一股”仙工智能，正是这一趋势的标志性事件。市场非常买账，公开认购部分超额5934倍，8家机构提前锁定了4.62亿港元的份额。2025年，仙工智能控制器业务毛利率高达79.8%，软件业务毛利率89.3%。然而，高毛利的大脑叙事与低毛利的身体现实之间，出现了结构性错位。控制器正在从公司的利润中心变成一个普通的走量配件。整个机器人大脑赛道都面临同一个结构性矛盾：资本市场给了大脑很高的估值，要求它高毛利、高溢价，但现实中要把业务做大，就不得不靠身体去铺量。地区核心玩家关键产品/技术地区核心玩家关键产品/技术路线特征中国蚂蚁灵波LingBot-VA2.0、LingBot-VLA2.0具身原生（数据原生/从零预训FlashFlashWorldModel+全栈国产中国魔芯科技+浙大MoWorld中国智源研究院悟界·RoboBrainOrca多模态表征世界模型 中国飞捷科思Fysics引擎、Fysiverse可微分物理全栈（架构原生）中国腾讯混元世界模型1.5全链路实时训练体系 中国光象科技物理原生基座模型物理原生基座模型国际NVIDIACosmos3、IsaacGR00T物理AI开放平台 国际GoogleDeepMindGeminiRobotics一体化VLA国际WorldLabs（李飞飞）渲染器-模拟器-规划器框架功能分层理论尽管路线分歧显著，业界正在形成几个关键共识：版权所有：力通通信作者微信：13第一，“VLA还是世界模型”之争正走向融合。智平方郭彦东称世界模型是VLA体系的核心组成。VLA负责“说人话、做决策”，世界模型提供“内嵌物理引擎”，提前模拟动作的物理后果。PFM正是这一共识的工程实现——它将WFM与可微分物理引擎耦合，为VLA提供物理可信的推演能力。第二，“一体化”与否尚存分歧。“本体-大脑一体化”派认为如此迭代更快、跨本体更一致；“大脑/模型平台、不绑本体”派认为人类数据预训练可天然向下兼容多种本体。第三，具身大脑整体仍非常不成熟。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军指出，当前具身大脑技术路线整体仍非常不成熟，待解决问题尚多。具身大脑距离真正大规模走向真实场景，仍要跨过跨本体适配、数据飞轮、后训练成本和商业化交付等多重门槛。CVPR2026的底层逻辑正从“看见”转向“理解物理世界”——在3D视觉中体现为“3DGrounding”（要求模型输出物体的体积与空间关系在视频生成中体现为“世界模型”（要求生成内容符合重力与碰撞）。世界模型正在以前所未有的速度与具身智能、自动驾驶等物理世界任务深度融合。 工作会议/期刊核心贡献与本报告关联物理可控世界模型CVPR2026Highlight从原始视频学习场景物理结构，支验证“物理状态作为中持估计任意视觉变量的概率间层”的可行性WMRewardCVPR2026Highlight推理时用隐世界模型引导视频生成器生成物理合理的输出视频生成从“只管生成”到“物理对齐”悟界·RoboBrainOrca智源（2026.07）从预测“下一个词”走向预测“下一个统一跨模态世界表征世界状态”空间物理可行的世界模型arXiv2026具身AI的世界模型必须具备物理可行性为PFM区别于WFM提供理论根基ω-EVAarXiv2026“想象-验证-行动”循环的潜交互世界模型验证PFM的预验证能力世界模型评估新范式评价重点从画面质量转向行动后果预测能力世界模型评估标准的范式转变版权所有：力通通信作者微信：136.3核心趋势：从“看见”到“理解”智源悟界·RoboBrainOrca代表了这一转变的核心理念：从预测“下一个具体模态输出”走向预测“下一个世界状态”。Orca在看到一段视频、一张图、一个指令后，会先在内部形成一个统一的世界潜在表征空间——就像Al“脑海中的世界”。它把视觉、语言、事件、任务意图等多模态信号组织起来，学习物体如何运动、场景如何变化、动作会带来什么后果、事件之间有什么因果关系。Orca的目标不是做一个更会回答的大模型，也不是做一个更会画图的图像生成模型——它想做的是一件更底层的事：让Al在“脑海中”形成一个对当前世界状态高度浓缩的表征，并基于此建模世界状态的演变。这正是物理大模型“物理状态作为中间层”的学术呼应。南京大学人工智能学院团队发布的综述性立场论文明确指出：面向具身智能和机器人决策的世界模型，评价重点应落在其对行动后果的预测能力、对策略优劣的判断能力，以及对规划和优化的实际支持能力上。视频是否逼真、画面是否流畅、语义是否贴合指令——这些维度依然重要，但它们不再是全部。世界模型的竞争，正在从画面质量的竞争走向世界状态与因果推演能力的竞争。基于前六章的分析，本章提出一个面向产业落地的分层协同架构：版权所有：力通通信作者微信：13各层职责：层级核心模型职责输出语义层LLM人类指令理解、长任务拆解、常识推理子目标序列想象层WFM/PFM场景预判、物理推演、风险评估动作候选验证执行层VLA+PFM校验动作生成、物理安全过滤、实时控制关节指令场景需求推荐方案核心理由纯文本业务（客服/问答/代码）无视觉、无控制需求AI视频生成/游戏画面仿真LLM+WFM需语义理解+时空想象，无实体控制低安全家用娱乐机器人轻量化部署，低风险动作高安全工业/自动驾驶LLM+VLA+PFMVLA快速映射，PFM长时序物理风险校验全链路一站式开发自研UEI融合架构替代多模型串联部署方向方向机制效果LLM为LLM为WFM/PFM补充人类常识与长任务拆解逻辑自下而上PFM/WFM仿真推演校验VLA/LLM动作方案过滤违背力学规律的指令，根治物理幻觉版权所有：力通通信作者微信：13技术方案核心短板根本原因缺少空间量化感知与物理推演架构本质是概率拟合，非因果求解WFM无标准化显式力学约束所有规律由数据隐式拟合VLA仅单步动作映射无长时序风险预判能力，继承底层模型幻觉需搭配LLM完成高层语义物理精度与语义灵活性存在权衡多模型串联的共性痛点：跨模型调度复杂、多模态对齐困难、综合算力开销高、误差跨模块累积难以根治。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军指出：当前具身大脑技术路线整体仍非常不成熟，待解决问题尚多。具身大脑距离真正大规模走向真实场景，仍要跨过跨本体适配、数据飞轮、后训练成本和商业化交付等多重门槛。第一，推理效率持续突破。MoWorld的50FPS、LingBot-VA2.0的150Hz证明世界模型已跨越实时性门槛。下一步是从“能用”走向“好用”——更低成本、更广场景、更稳定部署。第二，训练范式从模仿走向进化。dVLA-RL打通VLA强化学习路径，标志着机器人从“死记硬背”走向“持续自主学习”。这一范式将加速向更多场景扩散。第三，“具身原生”完整光谱走向成熟。数据原生（LingBot）与架构原生（PFM）共同构成具身原生的完整技术光谱。预计更多团队将在这两条子路径上深入探索。第四，统一跨模态表征。将文本、图像、点云、动作、物理参数统一映射至同一潜空间——智源悟界·RoboBrainOrc