作者：白淑芬发布时间：2026-06-15 15:49:22 点击数：75887

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最新行业报告揭示新变化以小博大登顶全球榜单：一款中国世界模型凭什么跑赢Google和NVIDIA？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：以小博大登顶全球榜单：一款中国世界模型凭什么跑赢Google和NVIDIA？

上周，全球世界模型权威评测体系WorldArena公布了Track-1（视频质量赛道）的最终结果。

来自中国的“无界世界模型”（Boundless World Model，BWM）一鸣惊人——开源版本BLM得分64.54，在13个参评模型中斩获全球第一；闭源版本BWM-Fast得分67.87，在总计86个参评模型中位列全球第二，距离榜首仅差0.39分。

这份榜单从视觉质量、运动质量、物理遵循性、内容一致性、三维空间准确性及可控性六大维度、16项细分指标进行综合评估。参赛阵容堪称豪华：Google、NVIDIA、高德、智元机器人、生数科技、极佳视界、流形空间、北京人形机器人创新中心……国内外顶尖团队悉数到场。

WorldArena Track-1 最终排名：BLM开源第一，BWM-Fast总榜第二（数据来源：WorldArena官方榜单）

值得注意的是，BWM并非出自算力堆叠的大厂之手，而是由欧洲科学院外籍院士、同济大学计算机科学与技术学院院长申恒涛教授牵头，国家级青年人才朱磊及其团队，联合考拉悠然、上海码极客共同研发。团队基于阿里巴巴开源的Wan2.2-TI2V-5B视频生成模型，以50亿参数的小体量，跑赢了诸多规模远超自己的对手。

消息传出后，AI圈的反应可以用两个字概括：意外。在“算力即正义”的叙事之下，一条不堆算力的“巧劲”路线凭什么登顶全球？

世界模型：AI的“物理直觉”从何而来

要理解BWM的意义，先得搞清楚“世界模型”到底在做什么。

如果你看过波士顿动力的机器人视频，可能会有一个疑问：那些流畅的动作、精准的抓取，到底是提前编好的程序，还是机器人真的“理解”了物理世界？这个问题的答案，指向AI领域最前沿也最棘手的方向之一——世界模型。

世界模型的野心很大：让AI不只“看见”画面，还能“预见”接下来会发生什么。给它一张初始照片，再告诉它“机器人要把杯子放到桌上”，它就能推演出整个动作过程的视频——就像给AI装了一双能预见未来的眼睛。这个能力一旦成熟，机器人就不需要在真实世界里一次次试错，而是在虚拟世界里先把动作“彩排”一万遍。

2026年，世界模型成了AI圈最炙手可热的赛道。图灵奖得主Yann LeCun与谢赛宁合伙创立AMI Labs，据多家媒体报道融资规模达10亿美元级别；李飞飞的World Labs持续加码；贝索斯成立Project Prometheus押注制造业AI。具身智能也被列入“十五五”未来产业规划，政策与资本的双重驱动下，全球科技巨头正疯狂涌入。

全球世界模型赛道主要技术路线对比：BWM走的是"动作条件视频生成"路线

近两年，世界模型这条赛道有一种明显的“军备竞赛”倾向：模型参数越来越大，训练数据越堆越多，算力卡集群越拉越长。在这种氛围下，BWM团队选择了一条不那么“卷”的路线——不靠堆数据和拼算力，而是靠架构创新和数据效率取胜。

具体而言，这条差异化技术路线包含三个层面的创新：

BWM差异化技术路线的三个层面

这里需要展开解释一下DiT架构的价值。与传统扩散模型不同，DiT用Transformer替代了原来的卷积骨干网络。在处理长视频序列时，注意力机制能够捕捉更远距离的时空依赖关系——简单说，就是让模型在推演第100帧时，还记得第1帧里杯子放在哪里。而“动态记忆机制”的引入，则进一步缓解了长时序推演中的“灾难性遗忘”问题。

首帧引导机制利用初始帧信息锚定场景，提升视频生成的时空连贯性；双通路动作控制调制则将机器人动作轨迹精准映射到视频生成中，实现动作可控的物理仿真。三项创新从场景初始化、长时序记忆建模到动作响应控制多维度协同，使BWM在时空连贯性、动作可控性与物理一致性上全面领先。

BWM技术架构示意：从首帧引导到动作调制，再到动态记忆的完整流程

BWM以小参数量跑赢大模型，这在世界模型领域并不多见。它不仅是一项技术成绩，更在提示一个方向：算力规模并非唯一的入场券，架构原创才是真正的壁垒。

六大场景，检验“物理直觉”

世界模型好不好，最终要看它能不能在真实的机器人任务中“靠谱地预判”。BWM在评测中覆盖了六大类典型具身任务场景，每一类都在考验模型对不同物理交互的建模能力：

空间重排——按大小排列积木、堆叠碗碟。挑战在于多物体的空间排序与堆叠稳定性。BWM能够保持物体身份与目标布局，维持稳定堆叠接触，并预测自适应夹爪控制。

铰链交互——打开微波炉、翻开笔记本电脑。挑战在于铰链约束下的开合动力学，以及旋转过程中物体几何形态的连贯性。BWM在长时序推演中保持了物体状态的持久性。

精细操作——拧开关、挂杯子、按铃铛、盖印章。挑战在于极小的接触区域和精确的状态变化交互，要求模型理解物体的可供性——也就是"这个东西能怎么用"。

双臂协同——双手传递积块、交接麦克风。挑战在于双臂同步运动与近距离交接中的碰撞避免。BWM建模了同步双臂运动，保持了物体连续性。

长程放置——将物体放入柜子、瓶子扔进垃圾桶。挑战在于长时序场景一致性与遮挡下的物体漂移问题——BWM在遮挡场景下物体不会"凭空消失"。

分布外泛化——团队用GPT-Image-2生成了从未见过的初始场景，叠加原始机器人动作序列让BWM推演未来结果。面对物体外观的剧烈变化，BWM仍然保持了动作驱动的动力学一致性和交互连贯性。这意味着模型并不是靠"背题"拿到高分，而是真正学到了某种程度的物理规律——即便面对训练过程中没见过的场景外观，它依然能沿着给定的动作序列，合理地推演出接下来会发生什么。用更通俗的话说：模型拥有了一定程度的“物理直觉”。

空间重排：积木按大小排序

铰链交互：打开微波炉

精细操作：悬挂杯子

双臂协同：传递积块

长程放置：物体放入柜子

分布外泛化：未见场景推理

BWM在WorldArena评测中的六大场景生成效果（来源：GitHub开源项目）

这些场景的难度在于，它们不是简单的视频生成，而是基于给定动作序列的物理仿真。模型需要理解“力”与“运动”的关系，需要预判动作的后果，需要对三维空间有精确感知。这正是世界模型区别于普通视频生成模型的核心能力。

WorldArena六大评测维度表现对比：BWM在物理遵循性和可控性上表现突出

开源与闭源并举，世界模型需要生态

当前世界模型行业存在一个明显的痛点：学术成果难验证，顶尖技术难复现。很多团队在论文里报告的成绩令人印象深刻，但外界既无法复现，也难以判断真实能力边界在哪里。

BWM团队采取的策略是开源与闭源并行——开源版本BLM释放可复现的技术底座，降低科研与开发门槛；闭源版本BWM-Fast则持续探索模型性能上限，验证技术路线的竞争力。

截至发稿，BLM的模型权重、推理代码已在GitHub和Hugging Face同步开放，训练代码也在逐步释出中。GitHub仓库已收获超过1600颗Star。当足够多的研究者和开发者基于同一套开源底座做实验、提issue、贡献代码，世界模型的迭代速度将会显著加快。

从更大的行业视角来看，世界模型赛道正在从“要不要做”进入“怎么做”的深水区。LeCun的JEPA路线、李飞飞的3D生成路线、华为系团队的类脑认知路线、以及BWM所代表的动作条件视频生成路线——不同的技术路径正在交汇和分化。

英伟达机器人方向负责人Jim Fan在红杉AI Ascent 2026大会上抛出了一个极具争议的论断：“VLA已死，WAM当立”。随后，复旦大学团队联合新加坡国立大学发表综述《World Action Models: The Next Frontier in Embodied AI》，与Jim Fan的论断遥相呼应。

无论这场路线之争最终走向何方，BWM的成绩已经证明了一件事：在世界模型的竞争格局中，中国团队不仅在场，而且有实力站在最前面。同济大学空间智能团队表示，这套技术路线与全栈能力体系已形成，未来将在空间智能与世界模型核心问题上持续深度探索。而对于整个行业来说，一个开源、高水平、持续迭代的世界模型底座，或许正是当前最缺的那块拼图。

世界模型的竞争，才刚刚开始。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 焦燕）

今日行业协会传达研究成果以小博大登顶全球榜单：一款中国世界模型凭什么跑赢Google和NVIDIA？

上周，全球世界模型权威评测体系WorldArena公布了Track-1（视频质量赛道）的最终结果。

来自中国的“无界世界模型”（Boundless World Model，BWM）一鸣惊人——开源版本BLM得分64.54，在13个参评模型中斩获全球第一；闭源版本BWM-Fast得分67.87，在总计86个参评模型中位列全球第二，距离榜首仅差0.39分。

这份榜单从视觉质量、运动质量、物理遵循性、内容一致性、三维空间准确性及可控性六大维度、16项细分指标进行综合评估。参赛阵容堪称豪华：Google、NVIDIA、高德、智元机器人、生数科技、极佳视界、流形空间、北京人形机器人创新中心……国内外顶尖团队悉数到场。

WorldArena Track-1 最终排名：BLM开源第一，BWM-Fast总榜第二（数据来源：WorldArena官方榜单）

值得注意的是，BWM并非出自算力堆叠的大厂之手，而是由欧洲科学院外籍院士、同济大学计算机科学与技术学院院长申恒涛教授牵头，国家级青年人才朱磊及其团队，联合考拉悠然、上海码极客共同研发。团队基于阿里巴巴开源的Wan2.2-TI2V-5B视频生成模型，以50亿参数的小体量，跑赢了诸多规模远超自己的对手。

消息传出后，AI圈的反应可以用两个字概括：意外。在“算力即正义”的叙事之下，一条不堆算力的“巧劲”路线凭什么登顶全球？

世界模型：AI的“物理直觉”从何而来

要理解BWM的意义，先得搞清楚“世界模型”到底在做什么。

如果你看过波士顿动力的机器人视频，可能会有一个疑问：那些流畅的动作、精准的抓取，到底是提前编好的程序，还是机器人真的“理解”了物理世界？这个问题的答案，指向AI领域最前沿也最棘手的方向之一——世界模型。

世界模型的野心很大：让AI不只“看见”画面，还能“预见”接下来会发生什么。给它一张初始照片，再告诉它“机器人要把杯子放到桌上”，它就能推演出整个动作过程的视频——就像给AI装了一双能预见未来的眼睛。这个能力一旦成熟，机器人就不需要在真实世界里一次次试错，而是在虚拟世界里先把动作“彩排”一万遍。

2026年，世界模型成了AI圈最炙手可热的赛道。图灵奖得主Yann LeCun与谢赛宁合伙创立AMI Labs，据多家媒体报道融资规模达10亿美元级别；李飞飞的World Labs持续加码；贝索斯成立Project Prometheus押注制造业AI。具身智能也被列入“十五五”未来产业规划，政策与资本的双重驱动下，全球科技巨头正疯狂涌入。

全球世界模型赛道主要技术路线对比：BWM走的是"动作条件视频生成"路线

近两年，世界模型这条赛道有一种明显的“军备竞赛”倾向：模型参数越来越大，训练数据越堆越多，算力卡集群越拉越长。在这种氛围下，BWM团队选择了一条不那么“卷”的路线——不靠堆数据和拼算力，而是靠架构创新和数据效率取胜。

具体而言，这条差异化技术路线包含三个层面的创新：

BWM差异化技术路线的三个层面

这里需要展开解释一下DiT架构的价值。与传统扩散模型不同，DiT用Transformer替代了原来的卷积骨干网络。在处理长视频序列时，注意力机制能够捕捉更远距离的时空依赖关系——简单说，就是让模型在推演第100帧时，还记得第1帧里杯子放在哪里。而“动态记忆机制”的引入，则进一步缓解了长时序推演中的“灾难性遗忘”问题。

首帧引导机制利用初始帧信息锚定场景，提升视频生成的时空连贯性；双通路动作控制调制则将机器人动作轨迹精准映射到视频生成中，实现动作可控的物理仿真。三项创新从场景初始化、长时序记忆建模到动作响应控制多维度协同，使BWM在时空连贯性、动作可控性与物理一致性上全面领先。

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六大场景，检验“物理直觉”

世界模型好不好，最终要看它能不能在真实的机器人任务中“靠谱地预判”。BWM在评测中覆盖了六大类典型具身任务场景，每一类都在考验模型对不同物理交互的建模能力：

空间重排——按大小排列积木、堆叠碗碟。挑战在于多物体的空间排序与堆叠稳定性。BWM能够保持物体身份与目标布局，维持稳定堆叠接触，并预测自适应夹爪控制。

铰链交互——打开微波炉、翻开笔记本电脑。挑战在于铰链约束下的开合动力学，以及旋转过程中物体几何形态的连贯性。BWM在长时序推演中保持了物体状态的持久性。

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空间重排：积木按大小排序

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BWM在WorldArena评测中的六大场景生成效果（来源：GitHub开源项目）

这些场景的难度在于，它们不是简单的视频生成，而是基于给定动作序列的物理仿真。模型需要理解“力”与“运动”的关系，需要预判动作的后果，需要对三维空间有精确感知。这正是世界模型区别于普通视频生成模型的核心能力。

WorldArena六大评测维度表现对比：BWM在物理遵循性和可控性上表现突出

开源与闭源并举，世界模型需要生态

当前世界模型行业存在一个明显的痛点：学术成果难验证，顶尖技术难复现。很多团队在论文里报告的成绩令人印象深刻，但外界既无法复现，也难以判断真实能力边界在哪里。

BWM团队采取的策略是开源与闭源并行——开源版本BLM释放可复现的技术底座，降低科研与开发门槛；闭源版本BWM-Fast则持续探索模型性能上限，验证技术路线的竞争力。

截至发稿，BLM的模型权重、推理代码已在GitHub和Hugging Face同步开放，训练代码也在逐步释出中。GitHub仓库已收获超过1600颗Star。当足够多的研究者和开发者基于同一套开源底座做实验、提issue、贡献代码，世界模型的迭代速度将会显著加快。

从更大的行业视角来看，世界模型赛道正在从“要不要做”进入“怎么做”的深水区。LeCun的JEPA路线、李飞飞的3D生成路线、华为系团队的类脑认知路线、以及BWM所代表的动作条件视频生成路线——不同的技术路径正在交汇和分化。

英伟达机器人方向负责人Jim Fan在红杉AI Ascent 2026大会上抛出了一个极具争议的论断：“VLA已死，WAM当立”。随后，复旦大学团队联合新加坡国立大学发表综述《World Action Models: The Next Frontier in Embodied AI》，与Jim Fan的论断遥相呼应。

无论这场路线之争最终走向何方，BWM的成绩已经证明了一件事：在世界模型的竞争格局中，中国团队不仅在场，而且有实力站在最前面。同济大学空间智能团队表示，这套技术路线与全栈能力体系已形成，未来将在空间智能与世界模型核心问题上持续深度探索。而对于整个行业来说，一个开源、高水平、持续迭代的世界模型底座，或许正是当前最缺的那块拼图。

世界模型的竞争，才刚刚开始。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 焦燕）


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