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。