在人工智能领域，具身智能（Embodied AI）正成为实现通用人工智能（AGI）的重要路径之一。其中，世界模型（World Models）作为核心技术，能够让AI系统模拟和预测物理环境的动态变化，支持零样本（Zero-Shot）机器人任务的执行。这种模型不仅整合了视觉-语言（Vision-Language）理解，还融入了预测动态（Predictive Dynamics），从而使机器人能够在未知环境中自主规划和行动。斯坦福大学教授李飞飞和Meta首席AI科学家Yann LeCun的理念，为这一领域的工程实践提供了宝贵指导。本文将从观点阐述、证据支撑到可落地参数，探讨如何构建可扩展的世界模型，实现多模态具身AI的工程化落地。
世界模型在具身AI中的核心观点
世界模型的核心在于构建一个内部模拟器，让AI代理（Agent）通过感官输入预测未来状态，并据此规划行动。这不同于传统的大语言模型（LLM）仅处理序列数据，世界模型强调多模态融合：视觉提供空间几何信息，语言赋予语义理解，预测动态则模拟物理因果关系。在具身AI中，这种整合使机器人能够从自然语言指令（如“拿起桌子上的苹果”）直接生成动作序列，实现零样本适应。
观点一：视觉-语言整合是世界模型的基础。视觉模型如CLIP或BLIP-2可提取图像的语义嵌入，语言模型则解析指令意图。通过跨模态对齐，世界模型能将抽象描述映射到3D空间，实现“从词到世界”的转换。这解决了机器人任务中常见的“ grounding”问题，即将符号知识锚定到物理实体。
观点二：预测动态赋予模型因果推理能力。传统生成模型仅模仿模式，而预测动态（如LeCun的JEPA架构）聚焦于潜在空间的演化预测，避免像素级噪声干扰。这允许模型模拟物体交互、重力和运动轨迹，支持长时序规划。例如，在零样本任务中，机器人无需预训练数据，即可预测“推倒杯子会洒水”的后果，并调整抓取策略。
观点三：可扩展性是工程关键。世界模型需处理海量数据和实时计算，支持从模拟到真实部署的迁移。强调模块化设计：感知模块处理输入，预测模块模拟动态，规划模块生成行动。通过分布式训练和高效表示（如Gaussian Splats），模型可扩展到工业级应用，避免计算爆炸。
这些观点源于Li和LeCun对具身智能的强调：Li主张“空间智能”作为AI前沿，LeCun则通过JEPA推动“内在宇宙”建模。整合二者，能实现高效、鲁棒的具身系统。
证据支撑：Li和LeCun的具身智能实践
李飞飞的World Labs项目提供了强有力的证据。该团队开发的Marble模型使用Gaussian Splats从文本或图像生成可编辑的3D场景，支持浏览器中漫游和修改。这体现了视觉-语言整合：输入“一个厨房场景”，模型生成包含物体位置、物理属性的3D世界。Marble的输出包括Gaussian Splats、OBJ网格和视频，适用于机器人仿真训练。在零样本机器人任务中，这种模型可模拟未知环境，帮助代理学习导航和操作，而无需物理实体。
例如，在一个实验中，Marble从单张厨房图像生成完整3D布局，机器人代理通过预测动态模块（集成简单物理引擎）规划路径，避免碰撞。结果显示，任务成功率提升30%，证明了多模态世界模型在具身任务中的效能。“Marble是‘步一’通往具身代理的道路”，Li在访谈中指出，它桥接了语言描述与物理交互。
Yann LeCun的JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）则聚焦预测动态。V-JEPA 2模型在视频数据上自监督训练，预测遮挡部分的潜在表示，而非像素。这减少了计算开销（训练效率提高1.5-6倍），并捕捉物理本质，如物体惯性和因果关系。在embodied AI中，JEPA支持零样本规划：给定视觉输入和语言目标，模型预测多步行动序列，用于机器人臂抓取或移动。
证据显示，V-JEPA在物理推理基准（如IntPhys）上优于Sora等生成模型，错误率降低20%。LeCun强调：“AI必须通过多模态感知学习环境内在规律，才能像人类理解世界。”整合JEPA的预测与视觉-语言模型，能实现端到端具身控制，支持从模拟到真实的零样本迁移。
这些实践证实，世界模型不仅是理论概念，更是工程可行的路径。Li的3D生成与LeCun的预测互补，形成完整框架。
可落地参数与工程清单
构建可扩展世界模型需关注架构、训练和部署。以下是关键参数和清单，确保零样本机器人任务的实用性。
1. 模型架构参数
- 模态融合层：使用Transformer-based VL backbone，如ViT-L/14（视觉）+BERT-large（语言），维度512。跨模态注意力头数8，学习率1e-4。整合JEPA-style预测器：潜在空间维度256，预测 horizon 5-10步。
- 3D表示：采用Gaussian Splats（点数10k-50k/场景），结合NeRF优化几何一致性。物理引擎集成：使用MuJoCo模拟动态，摩擦系数0.5-0.8，重力9.8 m/s²。
- 规模：基础模型1B参数，扩展到10B（分布式训练，8x A100 GPU）。内存优化：FP16混合精度，批次大小32。
2. 训练策略
- 数据集：结合LAION-5B（视觉-语言，5B样本）+Ego4D（embodied视频，1000h）。合成数据：使用Habitat-Sim生成10M 3D轨迹，覆盖零样本场景（厨房、办公室）。
- 损失函数：多任务：VL对比损失（InfoNCE，温度0.07）+预测MSE（潜在空间，权重0.5）+物理一致性（能量守恒，阈值<0.1J）。
- 优化：AdamW优化器，warmup 10% epochs，总epochs 100。早停：验证集零样本成功率>85%。数据增强：随机遮挡20%、视角旋转±30°。
3. 机器人部署清单
- 感知模块：RGB-D相机输入（分辨率512x512，30fps）。预处理：深度估计阈值>0.1m，物体检测IoU>0.5。
- 规划参数：A*路径规划，步长0.05m，避障半径0.2m。零样本适应：语言指令解析为目标嵌入，相似度阈值0.8。
- 监控与回滚：实时指标：预测误差<5%（MSE），行动成功率>90%。异常检测：如果物理违反>10%，回滚到安全模式（停止行动）。硬件：UR5机器人臂，负载5kg，关节限位±180°。
- 评估基准：使用Behavior-1K（1000任务），零样本转移率>70%。模拟-真实差距：域适应fine-tune 10 epochs。
工程实践建议：从小规模原型起步（1M参数，模拟环境），渐进扩展。风险控制：数据隐私（GDPR合规），安全阈值（力反馈<10N）。
通过这些参数，世界模型可从实验室走向工业，实现Li和LeCun的具身智能愿景。
结语
工程化可扩展世界模型是多模态具身AI的未来方向，它将视觉-语言与预测动态无缝整合，支持零样本机器人任务的创新应用。尽管挑战存在，如计算成本和数据需求，但通过模块化设计和高效训练，这一技术前景广阔。未来，世界模型将赋能机器人从被动执行到主动协作，推动人类-AI共生。
资料来源：
- EntropyTown文章《Why Fei-Fei Li and Yann LeCun Are Both Betting on “World Models”》，讨论Li的Marble与LeCun的JEPA差异。
- Meta AI博客《V-JEPA: A Step Toward World Models》，阐述预测动态在embodied intelligence中的作用。