近年来，Decision-Coupled World Model 与 Model-based RL 在机器人领域取得了显著成功。通过学习环境动力学模型，智能体能够在内部模拟未来，从而进行规划与决策。但当系统从单机器人扩展到多机器人时，问题开始变得棘手。
当人们谈到“世界模型”（World Models）时，很多人会首先想到近年来迅速发展的生成式视频模型。
过去两年，世界模型（World Model）正在成为大模型演进的重要方向。
香港科技大学 PEI-Lab 与字节跳动 Seed 团队近期提出的 WMPO（World Model-based Policy Optimization），正是这样一种让具身智能在 “想象中训练” 的新范式。该方法无需在真实机器人上进行大规模强化学习交互，却能显著提升策略性能，甚至涌现出 自我纠错（Self-correction） 行为。
近年来，视频生成（Video Generation）与世界模型（World Models）已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵（Kling），视频生成模型在运动连续性、物体交互与部分物理先验上逐渐表现出更强的「世界一致性」，让人们开始认真讨论：能否把视频生成从「逼真短片」推进到可用于推理、规划与控制的「通用世界模拟器」。
刚刚，Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo，推出了最新世界模型 Waymo World Model，其基于 DeepMind 的 Genie 3 构建，在大规模、超真实自动驾驶仿真方面树立了全新的行业标杆。
让模型真正 “能行动”，往往需要一个可执行、可验证的符号世界模型（Symbolic World Model）：它不是抽象的文字描述，而是能被规划器或执行器直接调用的形式化定义 —— 例如 PDDL 领域 / 问题，或可运行的环境代码 / 模拟器。
还记得那个穿着「Lululemon」紧身衣、主打温柔陪伴的家用人形机器人 NEO 吗？
近年来，视频扩散模型在 “真实感、动态性、可控性” 上进展飞快，但它们大多仍停留在纯 RGB 空间。模型能生成好看的视频，却缺少对三维几何的显式建模。这让许多世界模型（world model）导向的应用（空间推理、具身智能、机器人、自动驾驶仿真等）难以落地，因为这些任务不仅需要像素，还需要完整地模拟 4D 世界。
在李飞飞团队 WorldLabs 推出 Marble、引爆「世界模型（World Model）」热潮之后，一个现实问题逐渐浮出水面：世界模型的可视化与交互，依然严重受限于底层 Web 端渲染能力。
