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近年来,诸如元宇宙、Web3.0、仿真数据平台、数字孪生以及物理AI等概念层出不穷,这使得普通大众常常感到困惑。
这些概念与世界模型之间存在何种关联?
它们的答案是:它们并非完全相同,但都指向一个共同的趋势,即数字世界与物理世界的界限日益模糊。
世界模型更像是这些概念的“认知层”或“底层操作系统”,其核心功能在于使人工智能能够理解并推演现实世界。
过去几年科技界备受关注的概念,大致可归为三类。
第一类是“空间体验”,以元宇宙为代表,旨在构建一个让人类能在其中进行社交、工作、消费和生活的虚拟空间。
第二类是“生产关系”,以Web3.0为代表,试图利用区块链技术重塑数据的归属、身份认证以及激励机制。
第三类是“技术能力”,涵盖仿真数据平台、数字孪生、物理AI和世界模型。它们的目标是运用数字技术来理解、模拟、预测或生成物理世界。
世界模型属于第三类,且更为基础。它并非某种具体的应用,而是一种让AI在内部构建可供推演的世界的能力。元宇宙可能需要依赖它,仿真数据平台是它的前身,数字孪生是它的近亲,物理AI是它的载体,而Web3.0则基本不在同一技术层面。
接下来将逐一进行阐述。
元宇宙最热门的时期,人们描绘的是一个沉浸式的虚拟社会,包含虚拟形象(Avatar)、虚拟地产、数字资产、线上音乐会和远程办公等元素。其核心在于一种“空间体验”,即用户可以进入其中进行社交、消费和创造。
然而,当时元宇宙面临的最大瓶颈是内容生产。建造一个虚拟城市需要投入海量的美术和工程资源,成本极高,而体验却相当初级。许多项目最终沦为空洞的展厅或仅仅是土地投机,用户体验后感到无所适从。
如果世界模型得以成熟,它将能够直接通过文本生成可交互的3D世界,相当于为元宇宙配备了一个“自动生成器”。Google Genie 3已展示了这一雏形:只需输入一句话,即可生成一个可供实时探索的世界。未来,用户或许只需说“我想漫步于1920年代的上海外滩”,世界模型便能为你构建一条街道、一些虚拟角色(NPC)以及一段故事情节。
因此,元宇宙与世界模型并非同一回事。元宇宙是“目的地”,而世界模型是“建设道路和城市的工具”。世界模型不一定非要服务于元宇宙,但若要实现低成本、大规模、可交互的元宇宙,很可能离不开世界模型。世界模型有可能弥补元宇宙未能实现的部分。
Web3.0的核心在于区块链、去中心化、代币经济以及用户拥有数据。它旨在解决互联网的所有权和激励问题,而非“机器如何理解和模拟世界”。
打个比方:世界模型研究的是“AI如何在脑海中模拟一遍世界”,而Web3.0研究的是“这个世界的数字资产归谁所有,以及如何进行交易”。两者可以结合,例如在由世界模型生成的虚拟世界中,使用NFT交易土地,或通过DAO(去中心化自治组织)来制定虚拟城市的规则。然而,它们的技术内核完全不同。
因此,Web3.0与世界模型基本不是一回事。它们的关系更像是:Web3.0可能是未来虚拟世界的“经济规则”,而世界模型是“物理规则”。前者是社会科学问题,后者是工程技术问题。
这是最接近的概念。近年来,自动驾驶公司投入巨资开发仿真平台,例如CARLA、51World、Unity自动驾驶仿真和NVIDIA DRIVE Sim。这些平台的核心价值在于:在虚拟环境中生成极端场景,以低成本训练自动驾驶算法。
这些平台的问题在于,场景的构建大多需要人工搭建或基于规则生成。例如,暴雨、暴雪、异常障碍物、行人突然横穿等“边角案例”(Corner Case)需要设计师逐一建模,效率低下。而且,规则生成的场景往往不够自然,算法在过多训练后可能过度拟合到人工痕迹上。
世界模型的作用在于利用AI自动生成这些场景。它不依赖设计师手动放置障碍物,而是从真实数据中学习物理规律,然后生成无限接近真实的变体。小鹏汽车声称其世界模型支持的仿真测试每天相当于运行3000万公里,而地平线公司则能让模型在30秒内生成一段可控驾驶视频。
因此,仿真数据平台和世界模型可以被视为同一事物的1.0和2.0版本。前者依赖人工和规则,后者则依靠AI生成。世界模型并非否定仿真数据平台的价值,而是将其智能化、自动化和规模化。
数字孪生近年来在工业、城市和能源领域备受关注。其核心是对物理世界进行高精度的1:1镜像复制。例如,为一座工厂创建一个数字副本,实时同步设备状态,用于监控、维护和优化。为一座城市创建数字副本,用于模拟交通流量、管网压力和灾害响应。
数字孪生是“现在的镜子”,它回答的问题是:“现实世界现在怎么样?”
而世界模型则是“未来的沙盘”。它不仅要知道工厂现在的情况,还能预测:如果某条生产线加速运行,设备是否会过热;如果机器人这样移动,是否会撞到货架;如果明天有台风来袭,电网负荷将会如何。它回答的问题是:“现实世界将会怎么样,以及我应该如何行动。”
因此,世界模型包含了数字孪生的一部分能力,但更进一步:从“复制现实”发展到“推演未来”。可以将数字孪生理解为世界模型的一个组成部分或前提条件,但世界模型的野心更大。
黄仁勋和英伟达近年来一直在倡导“Physical AI”,即能够在物理世界中行动的人工智能。自动驾驶汽车、人形机器人、工业机械臂和无人机都属于这一范畴。
物理AI要实现行动,需要三个要素:感知(看到世界)、理解(了解世界规律)和决策(选择行动)。
世界模型负责其中间的环节——理解世界规律并预测未来。它使AI不仅仅是看到前方的障碍物,而是能够预判障碍物的未来动向,以及自身不同行动将导致何种结果。
因此,可以说世界模型是物理AI的核心组件,但并非物理AI的全部。物理AI还包括传感器、执行器、控制算法、安全系统等。世界模型是物理AI的“大脑皮层”,负责在行动前进行推演。
如果将它们置于一个层级结构中,大致如下:
**底层基础设施:**算力、GPU、云、传感器、数据采集。
**认知层:**世界模型——理解并推演物理世界的规律。
**应用工具层:**仿真数据平台、数字孪生——将认知能力转化为训练或监控工具。
**行动层:**物理AI——在真实世界中行动的机器人、自动驾驶汽车等。
**体验层:**元宇宙——人类沉浸其中的虚拟空间。
**规则层:**Web3.0——所有权、身份、经济激励规则。
世界模型处于“认知层”,向上支持应用工具、行动系统和虚拟体验,向下依赖算力和数据。它本身并非任何一个概念,但可能是许多概念的共同基础。
这些概念之所以容易混淆,是因为它们都指向同一个大趋势:数字世界与物理世界的界限正在模糊。
元宇宙希望人类更多地生活在数字世界;
Web3.0希望数字世界的资产归个人所有;
仿真数据平台希望利用数字世界训练物理世界的AI;
数字孪生希望实时同步两个世界;
物理AI希望AI能在物理世界中行动;
而世界模型则致力于让AI在脑海中拥有一个可供推演的世界,是连接数字与物理的“认知层”。
世界模型不一定取代这些概念,但它可能成为许多概念的底层基础设施。就像操作系统不取代应用程序,但所有应用程序都运行在操作系统之上。元宇宙、仿真平台、数字孪生、物理AI等应用,最终可能都需要世界模型这个操作系统来调度对世界的理解。
因此,过去被热炒的概念与世界模型是否是同一个东西?
严格来说,不是。
但许多概念当初的宏伟设想,最终可能需要依靠世界模型来实现。
— 完 —
本文来自微信公众号“IT桔子”(ID:itjuzi521),作者:Judy,36氪经授权发布。
