2026 世界人工智能大会举办 “世界六小龙” 专题圆桌，汇聚大晓机器人、蚂蚁灵波、极佳视界、无界动力、智元机器人、自变量六大企业技术负责人，围绕技术路线、评价标准、行业收敛方向、规模化落地四大核心议题展开深度碰撞。
当前世界模型行业尚未形成统一概念、架构与评测体系，各家路线存在明显非共识，而嘉宾一致认为：路线分歧并非行业内耗，恰恰是产业爆发的核心红利。
一、三大技术路线分野，核心诉求截然不同
六家企业的技术方案可划分为像素生成、隐空间、融合三大流派，底层逻辑差异直接决定模型优化侧重点。
- 像素生成派（极佳视界）：以高清视觉画面生成为核心优势，模型优先保证画面视觉合理性，适配内容创作、数字仿真等场景，不追求极致物理参数精度；
- 隐空间 JEPA 派（无界动力）：放弃像素渲染，直接在隐空间回归几何、力学等真实物理量，追求预测数值精准度，适配高精度仿真类任务；
- 融合派（大晓、蚂蚁灵、智元、自变量）：兼容多技术路径，思路各有区分。蚂蚁灵打造多路线模型全家桶，自研具身原生架构，从机器人控制需求出发；大晓主打理解、生成、行动一体化统一架构；智元侧重长时序仿真推演；自变量采用端到端融合框架，优先保障推理速度。
行业核心分歧集中在物理理解优先级：一派追求完整物理参数精度，一派认为机器人只需掌握行为层面物理合理性，无需精确计算各项物理数值。
二、评测标准各持己见，行业亟待统一标尺
针对世界模型优劣评判维度，各家观点出现明显分化。
智元机器人将长时物理一致性作为核心指标，长时序仿真场景下稳定推演是核心竞争力；
自变量则认为长程推演属于伪需求，推理时效性优先级更高，过长预测会拖慢机器人实时决策速度。
同时，触觉模态、统一表征、多架构融合被行业视作三大潜在收敛方向：部分专家认为视觉、动作、语言需统一表征；也有企业判断触觉数据突破后，数字、具身世界模型将彻底分流。
论坛现场大晓机器人发布 PHYSICAL IQ 评测基准，业内普遍认同：如同 ImageNet 推动深度学习统一发展，一套标准化物理智能评测体系，将加速全行业技术路线收敛，公平量化各类模型、机器人本体的真实能力。
三、从 Demo 到落地：规模化部署才是终极考验
各家虽路线不同，但在商业化落地标准上达成共识：短期 Demo 仅代表能力上限，真实规模化部署考验系统稳定下限。
实验室环境下模型准确率做到 90%、99% 难度不高，但提升至 99.9% 的容错率，成本会指数级上涨。商超、物流等真实场景充满随机突发状况，如物品错位、环境变动，机器人必须具备自主应急处理能力。
端侧实时算力是落地关键：机器人决策窗口仅几十至几百毫秒，无法持续依赖云端算力。企业必须平衡智能效果与硬件成本，做到低时延、高可靠的本地推理，才能实现大批量商用。评判落地成效的统一标准为真机多任务完成率，一切技术创新最终都要服务于稳定执行任务。
四、行业长期判断：沉淀底层能力，摒弃短期噱头
嘉宾对行业两年后的发展格局形成统一预判：深耕模型底层架构、搭建完整数据链路的企业会形成长期壁垒；一味追求视觉生成效果、过早铺开多元商业化场景，将分散研发精力，难以形成核心竞争力。
未来世界模型会全面走向具身原生，依托专属数据集与定制架构适配机器人控制场景。当下各类路线的观点碰撞，是行业发展必经阶段，分歧提供大量创新思路，而重叠共识构筑产业落地基础。
伴随统一评测基准、具身数据、端侧算力技术持续成熟，世界行业将逐步完成路线收敛，迎来规模化商用爆发期。
