黄细里 童明祺 行业研究 行业深度 AI系列深度24期：世界模型作为“数据工厂”

摘要

东吴证券指出，物理AI与数字AI的数据范式存在本质差异：数字AI依托互联网存量语料进行抓取与压缩，公开高质量文本预计将在2026至2032年间趋于用尽；而物理AI最核心的长尾与极端事故场景在现实中天然稀疏、采集昂贵且危险（RAND测算单车队积累约130万英里路测，远不足以证明安全性所需的大量级里程），倒逼物理AI数据范式从“抓取已有”转向“制造所需”。 世界模型正从车端的预测规划组件演进为云端“数据工厂”，其核心价值在于Corner Case的合成制造。 然而，生成式世界模型自身也面临在长尾、分布外与长时域区域容易出现物理不一致与目标漂移的内在张力。 当前业界主要通过“外生受控生成”（真实结构与可执行性锚定）与“内生问题驱动”（系统自诊断驱动定向生成）两条路径提高样本物理可信度。 机构维持汽车行业“增持”评级，看好物理AI及智能驾驶率先跑通商业闭环。

主要观点

• 数据范式发生根本转变：数字AI依赖抓取压缩存量数据，物理AI必须主动制造增量场景。

• 数字AI高质量文本存量上限可见，预计在2026至2032年间基本用尽。

• 实车路测难以穷尽长尾事故，单纯扩大里程无法经济证明安全性。

• 世界模型演化为云端数据工厂，角色由复现场景扩展至生成未观测场景。

• Waymo与英伟达等头部机构将世界模型定位为合成数据源与环境演化建模工具。

• 中国科技大厂聚焦通用视频生成底座，专用世界模型由智驾企业承接分工。

• 世界模型面临长尾张力：作为Corner Case生产工具，其自身在长尾处也最易失真失效。

• 缓解张力思路一为外生受控生成，以真实轨迹与几何结构约束降低分布外退化。

• 缓解张力思路二为内生问题驱动，小马智行PonyWorld2.0由系统自诊断生成hard cases。

• 行业共同方向并非无序放大规模，而是强调约束生成、提高样本有效性与物理可信度。

论述逻辑

• 对比数字AI（抓取并压缩互联网海量存量语料）与物理AI（边界事故数据天然稀疏且实车路测无法穷尽）的数据供给差异 -> 确立物理AI数据范式必须由“抓取已有”转向“制造所需”

• 梳理产业进展，特斯拉、Waymo、NVIDIA等把世界模型推向云端数据工厂，实现未观测场景生成与闭环推演

• 指出生成式世界模型在长尾、分布外与长时域处自身同样面临物理失真和目标漂移的张力约束

• 归纳出外生受控生成（真实结构锚定）与内生问题驱动（系统自诊断生成）两大应对路径，最终推导出世界模型是物理AI数据范式转变的核心基础设施

关键展望

• 汽车行业维持增持评级，物理AI增量空间优于数字AI，重点看好智能驾驶闭环落地。

• 未来技术与业务验证需关注大模型ARR增速放缓与云服务商资本开支调整风险。

• 需持续验证物理AI技术迭代进度以及智驾与具身机器人商业化落地的节奏。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的（正文中提及特斯拉、Waymo、NVIDIA、Wayve、小马智行、理想汽车、小鹏汽车、阿里巴巴、腾讯等公司，仅作为世界模型技术探索与产业实践代表性案例梳理，未列入覆盖标的、目标价或投资评级）。

关键图表

图1. 表3：中国主要视频生成与世界模型基座梳理机构代表模型/产品类型与状态与物理AI/世界模型的关系

图2. 行业深度报告 东吴证券

图3. 行业深度报告 东吴证券

图4. 行业深度报告 东吴证券

图5. 行业深度报告 东吴证券