朱峰 汪玥 行业研究 行业深度 世界模型：物理世界的重塑，AGI的终极拼图

摘要

本报告深度解析了世界模型作为AGI终极拼图的发展路径、技术架构与产业化应用。 世界模型历经五个发展阶段，形成了隐式世界建模、潜在动态建模和视频生成式建模三大核心架构，并与VLA模型形成安全护栏与端到端融合的深度协同。 在产业化路径上，世界模型支撑智能驾驶（L2渗透率近70%，城区NOA下探至10~15万元）、人形机器人（2025年智元和宇树出货量分别突破5100和5500台）与视频生成三大领域突破传统瓶颈。 其商业化落地受数据、算力与政策完善驱动，但仍面临高质量物理交互数据缺口超99%、长尾场景泛化能力不足等四大现实约束。 全球产业已形成通用底座型、垂直专用型与跨域复用型的差异化发展格局，特斯拉与小米等头部厂商正引领跨域复用的产业新趋势。

主要观点

• 世界模型分为隐式世界建模、潜在动态建模和视频生成式建模三大核心架构，分别适用于快决策、长程规划与复杂交互、高保真环境模拟场景。

• 世界模型与VLA模型通过充当安全护栏与模拟器，或采用端到端一体化架构深度融合预测与规划，提升复杂场景决策效率与安全性。

• 智能驾驶L2渗透率近70%，城区NOA加速下探至10~15万元区间，传统方案面临长尾场景泛化弱等短板，世界模型可支撑L3级合规落地。

• 人形机器人迈向量产，2025年智元和宇树出货量分别突破5100和5500台，起售价下探至2.99万元。

• 视频生成技术从像素拟合转向物理规律建模，世界模型以生成式物理引擎提升真实感，但需突破高保真连续性、物理对齐等四大瓶颈。

• L3级智驾落地需突破毫秒级实时响应、消除视觉幻觉的物理真实性、轻量化部署以及时间一致性四项能力边界。

• 世界模型商业化面临高质量物理交互数据缺口的严峻约束，当前具身智能数据缺口超过99%。

• 头部厂商开始构建横跨自动驾驶与具身智能的统一潜空间，以特斯拉FSD World Simulator和小米MiMo-Embodied为代表的跨域复用型成为产业新趋势。

• 蔚来汽车NWM可在100毫秒内并行推演216种潜在行驶轨迹，并已向超46万辆榕平台车型全量推送。

• 华为乾崑WEWA架构的难例场景密度约为真实路采的1000倍，相较上一代系统时延降低约50%，通行效率提升约20%。

论述逻辑

• 世界模型发展历经五个阶段 -> 形成隐式、潜在和视频生成三大核心架构并与VLA深度协同 -> 产业落地牵引至智能驾驶（突破长尾与决策瓶颈支撑L3）、人形机器人（注入物理常识迈向量产）和视频生成（解决物理对齐实现工业化）三大场景 -> 受数据、算力、政策与商业验证共同驱动，但受限于超99%数据缺口与算力成本等现实约束 -> 产业最终形成通用底座型、垂直专用型与跨域复用型的差异化竞争格局。

关键展望

• 具身智能政策明确设定了到2027年产业链供应链体系更加安全可靠、相关产品深度融入实体经济的发展目标。

• 视频生成领域的世界模型量产落地，需应对长视频的连贯性、内容的物理可信度、生成的效率与成本，以及用户对结果的可控性四大未来技术瓶颈。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的。文中梳理了国内外主流厂商及其代表性世界模型方案，包括英伟达、Meta、Google、特斯拉、蔚来汽车、华为、腾讯、阿里及小米等。