国泰海通证券 世界模型：物理世界的重塑，AGI的终极拼图

摘要

国泰海通证券发布产业深度报告，指出世界模型的发展历经理论奠基、工程探索、技术落地、多模态融合及产业探索五个阶段，并归纳出隐式、潜在动态与视频生成式三大核心建模架构。 当前世界模型与VLA模型形成深度协同，在智能驾驶、人形机器人和视频生成三大产业方向上提供关键支撑，如辅助L3级智驾合规落地、缩短机器人仿真到现实迁移周期以及提升长视频一致性。 报告认为，世界模型的产业化进程受到多维异构数据、云端与端侧算力及政策完善的多重驱动，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三大差异化路径，其中跨域复用型正成为头部厂商竞逐的新趋势。

主要观点

• 世界模型发展历经五个阶段，分为三大核心动态捕捉架构

• 智能驾驶领域，传统方案在长尾泛化与推演存在短板，世界模型支撑L3级合规落地

• 人形机器人量产受制于物理交互精度等问题，世界模型提供数字底座辅助仿真迁移

• 视频生成受制于物理幻觉和时序误差，世界模型以物理引擎提升长视频一致性与交互

• L3级智驾落地要求世界模型突破毫秒级推演等四项能力边界

• 世界模型商业化落地面临高质量物理交互数据缺口大等四大约束

• 具身智能面临数百PB级物理交互数据需求，当前缺口超99%

• 全球世界模型产业形成通用底座型、垂直专用型与跨域复用型三大类

• 跨域复用型成为产业新趋势，头部厂商正构建横跨智驾与具身智能的统一潜空间

论述逻辑

• 技术推演：从世界模型演进路径出发，确立其感知、记忆与决策闭环的底层逻辑与三大核心建模架构

• 产业赋能：世界模型与VLA模型深度协同，针对智能驾驶、人形机器人及视频生成的固有瓶颈，提供生成式仿真与物理推演支持

• 驱动与约束：在算力、数据和政策驱动产业化的同时，指出商业化落地面临数据缺口与长尾泛化等四方面约束

• 厂商梳理：将全球主流模型划分为通用、垂直、跨域三大类，揭示统一潜空间的跨域复用产业新趋势

关键展望

• 智能驾驶：世界模型需在实时响应、物理真实、轻量化部署及时间一致性方向持续突破以支撑L3落地

• 人形机器人：需在高精度交互、跨形态泛化与多模态融合方向持续突破

• 视频生成：需突破高保真连续性、物理对齐、成本控制及可控生成四大瓶颈

• 风险提示：面临技术成熟度不及预期、物理数据匮乏、模型安全合规及商业化落地不确定性等风险

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的