作者：崔欢雅发布时间：2026-06-16 04:02:48 点击数：57591

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：北大发布全球首个自进化5D世界模型，基于摩尔线程全国产算力底座

机器之心发布

近日，北京大学 EvoPhys 团队推出首个以 “人” 为中心的 “场景级万物可控” 5D 世界模型 EvoPhys-World，基于摩尔线程全国产算力底座，团队首次将 AI 生成世界从 “可观看、可漫游，浅交互” 的阶段，推进到 “可操纵、深交互、自进化” 的新阶段。

项目主页: https://evophys.com

智能下一站：从 “看见世界” 到 “撬动世界”

过去一年，世界模型成为 AI 领域最受关注的方向之一。以 Genie3、Lingbot-World、Marble 等为代表的一系列工作，已经能够构建连续、逼真的虚拟世界，并支持智能体在孪生出的场景中进行观察、预测与漫游。

但一个关键问题始终存在：

这些世界大多仍然只能 “看”，不能真正 “动”。

也就是说，模型可以生成一个场景，可以让视角在场景中移动，却很难真正理解场景中物体的物理属性，更难让 “人” 或 “机器人” 与物体发生符合物理规律的交互。轻轻一推，杯子会滑走、晃动，还是翻倒？伸手一拿，物体会被顺利拿起，还是从手中滑落？拉开抽屉时，里面的物品会不会跟着移动？按下会议室门口开关，灯光会不会随之亮起或熄灭？换一个力度、角度，会不会产生不同的反馈？

“反物理” 事实推演生成

如果世界模型只能生成 “可观看” 的世界，那么它更像是一个视觉播放器；而如果世界模型能够理解动作、物体、接触、因果与反馈，它才有机会成为机器人和智能体的 “世界引擎”, 从 “看见世界” 到 “撬动世界”。

如何 “撬动世界”: 将范式从 3D 升维到 5D

北京大学 EvoPhys 团队提出的核心判断是：

世界模型的本质，是对超维空间的模拟。

3D World Model 关注的是空间中的世界：场景长什么样，物体在哪里，空间结构如何组织。4D World Model 则在三维空间之上加入时间维度：世界如何随时间变化，下一刻会发生什么，过去、现在和未来如何连接。

但对于真正的世界模型来说，仅仅看到空间和时间还不够，它还需要理解：

物体在不同平行宇宙下的所有状态不同选择会把世界推向哪些不同未来不同未来的预演又将如何影响当下的决策

这正是 EvoPhys 团队进一步迈向5D World Model的原因。

这个模型的本质也可以借用《星际穿越》（Interstellar， 2014）中的一幕来说明。

五维超立方体空间

影片结尾，库珀进入五维超立方体空间，那里不是一个普通房间，而是同一个空间在时间维度上的无数切片，对于三维世界中的人来说，时间只能向前流动；但在高维结构中，时间像空间一样被展开。

库珀可以沿着时间穿梭，看到女儿墨菲（Murph）房间在不同时刻的状态，而EvoPhys-World进一步关注的是 5D，它不只是观察时间线，而是要理解和主导不同世界线的 “命运”。就像库珀并不是简单地旁观时间，而是通过引力向女儿传递信息，闭环了人类文明的未来走向。

通过控制时间的弦传递信息

EvoPhys 所追求的5D World Model，也不仅要看见世界如何演化，更要能够通过动作影响世界的演化，并在多种可能未来中选择更优路径。它不仅建模三维空间，也建模时间、动作、记忆、因果与价值。它不只是复现世界的外观，更要理解世界的运行方式；不只是生成某一个未来，更要在多个可能未来中进行想象、评估和选择。最终，世界模型从 3D 到 4D，再到 5D 的演进，本质上也是 AI 从 “看见世界” 到 “预测世界”，再到 “改变世界” 的演进。

一个基模，两种形态，自主进化

EvoPhys-World基础模型着眼于打造生成与理解一体化的新一代5D 世界模型

状态理解、动作理解、未来预测、长期记忆和策略生成统一到同一个基础模型中，让世界模型不再只是 “生成下一帧视频”，而是具备对物理世界进行记忆、推演、交互和决策的能力。

EvoPhys-World 模型架构图

首先，EvoPhys-WorldLatent Memory Pool（4D ST-Memory）作为长期时空记忆池，用于保存场景在不同时间与时间状态下的隐式记忆。模型通过时空重要性机制，从 4D 历史记忆中选择并压缩关键隐式状态，形成作为推理时记忆，作为后续世界推演与动作生成的核心上下文，保证 “空间一致性” 与 “因果一致性”。

其次，EvoPhys-World使用并行生成架构，Unified Token Chunk输出范式，搭载创新混合注意力机制，在统一隐式状态 - 动作空间中进行Unified State-Action Token并行推演，原生并行完成 (1)Next-State Prediction，即预测下一时刻的世界状态，让模型能够从当前状态和动作出发，推演场景接下来会如何变化；(2)Next-Action Prediction，即预测下一步动作，让模型不仅能理解世界如何演化，还能进一步预演智能体接下来应该如何行动。

再者，EvoPhys-World采用 “双模式螺旋” 推理生成机制，隐空间中持续滚动推演世界状态和动作策略，支持小时级、场景级的未来世界交互决策与预演。

此次发布的基础模型具有两个核心形态： (1)Model as World Engine：万物可孪生，物理可交互。(2)Model as World Policy：世界可预演，万物可操控。这两个形态共同构成了一个从 “生成世界” 到 “操控世界” 的完整闭环，实现 “一个基模 - 两种形态” 的自进化链路。

World Engine : 万物可孪生，物理可交互

模式 1: Model as World Engine 信息流

Model as World Engine形态下，模型可以基于真实场景构建可持续演化的场景级世界记忆，并生成未来想象。它不仅能够生成新场景中的任意轨迹漫游，还能够模拟场景中任意物体交互，并进一步支持任意场景移动操纵的未来生成。

Demo1: 任意场景 “任意轨迹漫游”

Head Pose 控制场景漫游 1

Head Pose 控制场景漫游 2

Demo2: 任意场景 “长时动作交互”

Head Pose + Hand Pose 控制物体交互 1

Head Pose + Hand Pose 控制物体交互 2

Demo3: 任意场景 “移动操纵交互”

Head Pose + Hand Pose 控制移动操纵 1

Head Pose + Hand Pose 控制移动操纵 2

这意味着，模型并不是简单地 “看见一个世界”，而是在内部形成关于这个世界的空间记忆和物理想象能力。

给定一个真实场景，模型可以记住空间结构；给定一段轨迹，模型可以想象视角如何移动；给定一个手部动作，模型可以生成物体如何响应；给定一个操作目标，模型可以预测未来场景如何变化。

这就是 “万物可孪生” 的关键含义：不是对世界做静态复制，而是构建一个可以继续演化、可以被动作驱动、可以被物理交互改变的动态世界副本。

World Policy : 世界可预演，万物可操控

如果说World Engine解决的是 “如何孪生和想象世界”，那么World Policy解决的就是 “如何在世界中行动”。

模式 2: Model as World Policy 信息流

EvoPhys 的另一个关键突破，是在 Action Space 上采用了以 “人” 为中心的标准动作表示。传统具身智能系统往往以机器人硬件为中心定义动作空间，EvoPhys 则选择了一条不同的路线：模型学习的不是某一台机器人的动作，而是 “人如何与世界交互”。

具体来说，模型将第一视角下的人类观察、头部姿态、双目视觉、手部骨骼点、手势动作以及手与物体之间的接触关系，作为更通用的动作与交互表征。这样的 Action Space 天然对齐人类理解和操控物理世界的方式，也让模型能够直接从大规模原始无标注人手 EGO 数据中学习。

EvoPhys 团队使用 Unity 搭建了一个简单的办公场景，让模型在“标准人类动作空间”(Human Action Space) 进行动作预测，模型在隐式空间进行动作 - 状态推理，解码出“标准人类动作块”(Human Action Chunk)。输入指令为 “在文件上进行盖章”，模型预测推理动作如下:

模型通过生成 “人类动作块” 实现人手操纵

Model as World Policy形态下，模型进一步从 “想象世界” 走向 “操控世界”。它可以把头部姿态、手部骨骼点等人类动作与感知信息，重映射到真机灵巧手控制中，使虚拟场景中的交互能力迁移到真实机器人操作任务。

“人类动作块” 重映射到任意灵巧手本体

更重要的是，这一过程不再依赖大量真实机器人采集数据。模型能够通过孪生场景进行虚拟交互，再反哺真实世界中的机器人操作，从而显著降低具身智能数据采集成本。这让世界模型不再只是生成模型，而开始具备人类策略能力：它不仅能够想象未来，还能够基于未来想象选择动作。

数据 - 模型 - 交互” 闭环，实现螺旋自进化

一体化模型 “自我进化” 信息流

相比以往仅仅追求生成效果的世界模型，EvoPhys 团队更进一步验证了完整闭环：数据进入模型，模型生成可交互世界，交互结果继续反哺模型。

这形成了 “数据 — 模型 — 交互” 的闭环，也首次验证了模型基于 “万物可孪生” 和 “万物可操纵” 两种形态实现螺旋自进化的可能性。

模型涌现出不同 “世界线” 推理预演能力

有意思的是，EvoPhys-World 在固定隐式记忆下，出现了对不同 “世界线” 的推理预演能力。模型可以根据不同动作条件，预演多种可能的未来结果：手从不同方向接近纸杯、选择不同目标、推动或翻转物体，并预测桌面状态如何变化、杯中物品的位置关系。

不同交互可能性的 “因果预演”

这说明模型不是简单生成固定视频轨迹，而是在理解场景、动作与物理交互后，通过因果推演不同 “世界线”。

同一个 “现在”，因为不同 “动作” 走向不同 “未来”。

这种能力正是 5D World Model 的关键体现：模型不仅能记住世界，也能想象世界；不仅能预测下一刻画面，更能围绕动作、物体和物理交互，预演多条可能的世界线。

为什么这是 “以人为中心” 的世界模型？

EvoPhys 所提出的世界模型，并不是简单地模拟一个静态世界，而是围绕 “人” 与世界的交互来建模。

它关注的是：

“人” 如何观察世界；“人” 如何记忆场景；“人” 如何用手与物体交互；“人” 如何根据物体反馈调整动作；“人” 如何在动态环境中形成计划和决策。

因此，这一模型不是纯粹的视觉生成模型，也不是单一的机器人控制模型，而是一个以人类认知和交互方式为核心的场景级世界模型。

它试图回答一个更底层的问题：AI 要真正理解物理世界，是否必须先理解人如何在世界中行动？

北大 EvoPhys 团队给出的答案是：是的！

EvoPhys 数采 - 遥操 - 机器人三位一体传感器模组

EvoPhys 以人为中心的数据管线

因为机器人并不像汽车一样即使没有自动驾驶也已经走进千家万户，所以基于真机数据构建具身世界模型的方式注定不标准、高成本、难拓展，而人类相对是标准的，人类才是那个大规模部署在社会生产中的 “通用机器人”，人类对物理世界的认知几乎都来自于第一人称的感受、操作与交互体验之中，所以整个物理 Ai 的启动最重要的就是大规模人类数据。通过将 action space 对齐到人的标准动作表示，并利用原始无标注人手 EGO 数据，EvoPhys 让世界模型第一次具备了从 “人的交互经验” 中学习世界规律的能力。

国产 GPU 算力助力 “世界模型” 前沿探索

值得一提的是，本次 EvoPhys-World 的训练与研发探索，得到了摩尔线程全国产 GPU 技术栈的算力支撑。面向 4 万小时纯人手 EGO 数据，EvoPhys-World 需要在长时序第一视角交互数据中同时建模时空记忆、状态预测、动作预测、物理交互与策略演化，对训练稳定性、数据吞吐和软硬件协同效率提出了极高要求。摩尔线程基于全国产算力平台，为这一以 “人” 为中心的场景级万物可控世界模型提供了关键算力底座，通过国产软硬件深度协同，支撑模型在 “万物可孪生” 与 “万物可交互” 两种形态上的持续演进。未来，摩尔线程也将与高校及产业伙伴一道，推动具身智能核心技术突破与产业高质量发展。

世界模型的下一站，是可控制、可交互、可进化

世界模型的竞争正在从 “谁生成得更逼真”，走向 “谁更懂物理、谁更会交互、谁能自我进化”。北大 EvoPhys 团队此次推出的以 “人” 为中心的 “场景级万物可控” 世界模型，给出了一个新的答案：世界不应只是被 AI 看见，也应该被 AI 理解、操控和改变。

从 “万物可孪生” 到 “万物可操纵” 到 “自我进化”，从 “原始无标注人手 EGO 数据” 到 “数据 - 模型 - 交互” 闭环，从 “人的标准动作” 表示到 “具身任务验证”，这项工作正在把世界模型推向一个更接近物理现实、更接近人类交互、更接近通用智能的新阶段。

文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/i2vH58ECnnNFryJGGic7rg

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但对于真正的世界模型来说，仅仅看到空间和时间还不够，它还需要理解：

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这个模型的本质也可以借用《星际穿越》（Interstellar， 2014）中的一幕来说明。

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World Engine : 万物可孪生，物理可交互

模式 1: Model as World Engine 信息流

Demo1: 任意场景 “任意轨迹漫游”

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这意味着，模型并不是简单地 “看见一个世界”，而是在内部形成关于这个世界的空间记忆和物理想象能力。

这就是 “万物可孪生” 的关键含义：不是对世界做静态复制，而是构建一个可以继续演化、可以被动作驱动、可以被物理交互改变的动态世界副本。

World Policy : 世界可预演，万物可操控

如果说World Engine解决的是 “如何孪生和想象世界”，那么World Policy解决的就是 “如何在世界中行动”。

模式 2: Model as World Policy 信息流

模型通过生成 “人类动作块” 实现人手操纵

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一体化模型 “自我进化” 信息流

相比以往仅仅追求生成效果的世界模型，EvoPhys 团队更进一步验证了完整闭环：数据进入模型，模型生成可交互世界，交互结果继续反哺模型。

这形成了 “数据 — 模型 — 交互” 的闭环，也首次验证了模型基于 “万物可孪生” 和 “万物可操纵” 两种形态实现螺旋自进化的可能性。

模型涌现出不同 “世界线” 推理预演能力

不同交互可能性的 “因果预演”

这说明模型不是简单生成固定视频轨迹，而是在理解场景、动作与物理交互后，通过因果推演不同 “世界线”。

同一个 “现在”，因为不同 “动作” 走向不同 “未来”。

为什么这是 “以人为中心” 的世界模型？

EvoPhys 所提出的世界模型，并不是简单地模拟一个静态世界，而是围绕 “人” 与世界的交互来建模。

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因此，这一模型不是纯粹的视觉生成模型，也不是单一的机器人控制模型，而是一个以人类认知和交互方式为核心的场景级世界模型。

它试图回答一个更底层的问题：AI 要真正理解物理世界，是否必须先理解人如何在世界中行动？

北大 EvoPhys 团队给出的答案是：是的！

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研究发现，外界无风时，树枝松散地相互交错。而在有风吹来时，树枝就会互相触碰，造成树冠间隙边缘的树枝折断、树叶脱落，形成了树冠之间的缝隙。如果相邻树木的树枝较为柔软，在风中活动的范围更大，“羞避”的间隙也会更大。如果树木枝条较硬，风力不易撼动，树冠间隙就相对更窄一些。

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