劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
世界模型真的变天了！今天，谷歌正式发布重磅世界模型原型产品“Project Genie”，只需一句话或一张图，就能一键生成可玩、可交互的实时虚拟世界。它的重磅程度，让谷歌“掌舵人”劈柴哥和 Google DeepMind 创始人哈萨比斯亲自为它站台。在 Project Genie 生成的虚拟世界中，你可以用 WASD 键移动角色、旋转视角、跳跃，在生成世界自由探索。更重要的是，其生成画面的精细度、整体完成度，已经明显超出以往研究型 Demo 的范畴，在观感上直逼成熟游戏产品。过去几年，世界模型一直被认为是通往 AGI 的重要路径，但始终存在一个根本问题：它们更像会动的视频，而不是真正的环境。具体来说，早期世界模型普遍存在几大短板：生成世界质量偏低，结构简单难以实时交互，或只能交互一两步长期一致性差，画面和规则会“漂移”不符合物理和因果逻辑，更像梦境而非世界而 Project Genie，第一次把这些问题同时拉到了可用水平。Project Genie 是一个基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini构建的原型 Web 应用，其中的核心是谷歌最新的世界模型 Genie 3。与以往“先生成完整视频”的方式不同，Genie 3 采用自回归生成机制：它会根据世界描述和用户操作，逐帧生成环境状态，而不是播放预先生成好的内容。这带来了几个关键变化：长期一致性生成的世界可以在数分钟内保持稳定，不会快速崩坏；系统还能“记住”用户造成的关键变化，记忆时间最长可达约一分钟。真正的实时交互世界以 20–24 帧/秒运行，用户的操作会即时反馈到环境中，而非触发预设结果。更高质量的视觉表现生成画面分辨率约为 720p，整体真实感和细节水平明显高于以往世界模型，为智能体理解复杂环境提供了更可信的视觉基础。谷歌早在 2025 年就将 Genie 3 称为“通往 AGI 的关键一步”。而在 Project Genie 的官方页面中，谷歌再次强调：Genie 3 让智能体能够预测世界如何演化，以及自身行为如何影响世界，这是实现推理、规划和现实行动的基础。可以说，在 Project Genie 身上，已经释放出一个非常明确的信号：世界模型正在从长期的前沿研究方向，正式迈入可落地、可探索的关键阶段。一旦世界模型能够稳定生成高质量、可交互、具备长期一致性的环境，其应用边界将被迅速打开。无论是自动驾驶中的复杂场景模拟、具身智能的环境理解与决策训练，还是游戏开发、影视制作、互动教育与新型媒体内容创作，世界模型都展现出极具想象空间的潜力。据 The Verge 报道，谷歌选择在这一时间点推出 Project Genie，部分原因在于希望观察用户的真实使用方式，从而发现此前尚未预料到的新应用场景。Google DeepMind 产品经理 迭戈·里瓦斯透露，谷歌内部已经对 Genie 在电影制作、互动教育媒体等领域，帮助创作者进行场景可视化与世界构建的潜力感到兴奋。目前，Project Genie 仍是实验性产品：单个世界最长探索 60 秒分辨率约 720p，帧率约 24fps仅向美国地区、18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放Project Genie 发布后迅速引发热议。马斯克第一时间发文祝贺关于 Project Genie 的讨论，也在 X 上迅速扩散，不少网友将其称为又一个“变革时刻”。对此，Project Genie 负责人之一 Jack Parker-Holder 表示：Genie 3 感觉像是世界模型领域的一个分水岭。我们现在可以生成任何可想象世界的、持续数分钟的实时交互式模拟。这可能正是具身通用人工智能此前缺失的关键一环。网友们玩疯了，在游戏世界释放创意具体来看，Project Genie 的使用流程并不复杂。进入页面后，用户可以直接从 Google 预设的多个世界模板中选择，也可以完全自定义环境和角色，构建一个专属的虚拟世界。为实现更精准的控制，Project Genie 会用 Nano Banana Pro 的能力，先为生成世界打个“草稿”。整个页面被清晰地分成左右两部分：左侧用于填写环境的 prompt，例如地形结构、视觉风格和整体氛围；右侧则用于描述主角的形象与设定，并可选择第一人称或第三人称视角，从而提前确定进入世界后的体验方式。完成初步设定后，Genie 会先生成一个缩略图，可以对生成内容进行预览和微调。如果符合预期，就能进入生成世界，开始实时交互与自由探索。Genie 3 的响应延时非常低，在控制角色移动时，会带来强烈的沉浸感。在官方案例中，你可以把自己变成一个球，在草原上自由滚动。可以看到，如果转换视角，球滚动留下的痕迹并不会消失，新生成的内容也不会覆盖旧区域。这一细节直观地体现了 Project Genie 所强调的世界一致性。在另一个官方案例中，你可以变成刷墙工人，想刷哪面墙就刷哪面，整个虚拟世界可以实时交互，且看起来十分合理。谷歌表示，这是想象力空间的无限释放，无论是自然世界或现实场景，还是构建动画、小说中的奇幻世界，甚至是突破时间与空间限制的未来世界，都可以被创造出来。不少网友迅速上手，开始“放飞自我”式创作，其中，各类游戏风格世界不断涌现。比如在沙滩上骑摩托：更绝的是直接制作山寨版“任天堂”游戏。比如马里奥系列，《塞尔达传说》，《银河战士》。即便抛开体验层面的不足不谈，Project Genie 在生成世界的质量与完成度上，依然足以令人震撼。这也难免让人产生进一步的联想，游戏从业者会不会大规模失业？这一担忧并非空穴来风。根据 Informa 本周发布的游戏开发者大会（GDC）报告，33% 的美国受访游戏开发者、以及 28% 的全球受访游戏开发者表示，他们在过去两年中至少经历过一次裁员。Project Genie 可能会进一步扩大这种趋势。不过，围绕 Project Genie 的能力边界，也有人提出质疑。The Verge 的记者亲自上手试验后认为，从“游戏”的角度来看，Project Genie 所生成的“可玩世界”显得相当单调。除了基础移动操作外，玩家几乎无事可做。没有任务目标，也缺乏音效反馈。更糟糕的是，输入延迟时有发生，甚至会出现角色失控、只能旋转视角的情况，严重影响整体体验的流畅度。该记者还提到，在仅有 60 秒 的探索时间内，世界的一致性并不稳定。系统有时会“忘记”此前生成的内容，例如滚动的小球留下的颜料痕迹会突然消失，已生成的道路也可能被重新覆盖为草地。这些现象让人难以确认模型是否能够持续、可靠地维护同一个世界状态。在内容生成层面，Project Genie 对知名游戏 IP 也存在明显限制。测试中，索拉、唐老鸭、高飞、杰克·斯凯灵顿等角色均无法直接用于生成可交互世界，相关内容在进入实际体验阶段会被系统拦截。目前，与生成世界交互的智能体只能执行较为有限的操作，同一世界中多个模型之间也难以协同互动。此外，Genie 在渲染清晰文本、还原现实世界具体地点方面仍存在困难，智能体对控制指令的响应有时也会出现异常延迟。对此，谷歌方面回应称，Genie 并非游戏引擎，团队更关注它在增强创意过程、提升构思能力以及加快原型制作方面所展现出的潜力。在 Geinie 3 官网上也特别强调，目前产品仍处于早期研究阶段，因此会有：生成的世界可能看起来并不完全逼真，也不一定总是严格遵循提示、图像或现实世界的物理规律；角色有时可能难以控制，或者控制延迟较高；生成时间受限等问题。Project Genie 团队深度揭秘关键问题在 Project Genie 上线不久，其背后的核心团队第一时间接受采访，包括 Google DeepMind 研究总监 Shlomi Fruchter、Google DeepMind 的研究科学家 Jack Parker-Holder、产品 Diego Rivas，他们都对世界模型长期关注，在这次访谈中深度揭秘 Project Genie 的关键问题。这次对话讨论了：什么是世界模型？为什么只能生成 60 秒？Project Genie 的研发历程是什么？它未来真正可能改变的是哪些领域？他们首先承认 Project Genie 的强大确实源于谷歌视频生成技术的积累，但同时他们也强调，Genie 并不是更强的“视频模型”，而是人类第一次可以实时走进、操控、改变的生成世界。其中的核心差异是，世界模型是逐帧实时生成，能与过去保持物理与视觉一致性，并且用户可随时干预。这对延迟、内存、算力的要求，比普通视频生成高得多，也是更前沿、更有挑战的方向。针对不少人抱怨“60 秒不够”的问题，他们表示这是在服务成本、系统稳定性和体验质量之间做出的权衡。他们其实已经做出过更长时间的生成世界，但在实际测试中发现，随着生成时间拉长，世界的动态感反而会逐渐减弱。研究员表示“与其花两分钟体验一个世界，不如花一分钟体验两个不同的世界，体验感会更好。”针对模型的生成速度，他们表示已经够快了，短期内进一步“加速”并没有太大意义。接下来，他们更重要的研发方向，是降低算力成本，让这种能力能够被更多人真正用得起。在产品定位上，他们并不把 Genie 看作一款游戏，而更像是一个正在快速演化的实验场：一方面，多人互动、长期一致性、复杂动态仍然是明确的技术瓶颈；另一方面，娱乐、教育、具身智能、机器人训练等方向，已经展现出非常清晰的应用前景回顾产品研发历程，从论文阶段的 Genie 1，到今天普通用户可以亲自上手体验的 Genie 3，这背后其实是谷歌一整套高度协同的跨部门合作。谷歌实验室与谷歌创意实验室是研发的核心力量，而服务团队、基础设施团队和沟通团队则共同兜底，确保这项起源于强化学习的前沿研究，能够被真实用户理解、体验并持续使用。当团队回看去年八月时，他们很清楚，当时外界已经迫不及待想“走进这个世界”，但 Genie 仍然只是一个规模庞大的研究项目。即便如此，研发人员脑海中已经浮现出一系列潜在应用场景，其中最清晰的方向之一，正是具身智能。一个标志性的例子，是他们与 Simmer 项目的长期合作。Simmer 是由双子座模型驱动的目标导向智能体，能够在 3D 世界中执行复杂任务。过去，它只能在少数几个固定游戏环境中训练；而现在，借助 Genie 3，只需一句文本指令，就能生成一个全新的、甚至是照片级写实的虚拟世界，把智能体直接“放进去”完成任务。从 Nano Banana Pro 的图像创作，到谷歌视频生成的成熟，再到可交互的世界模型 Project Genie ，生成式技术正在构成一个连续体，世界模型将成为第三次技术跃迁。以下是播客的更多细节，欢迎来看：为什么只能 60 秒？主持人：我很好奇，这背后的物理逼真度，是不是和我们在 VO（谷歌的视频生成模型）项目上取得的研究突破有关？感觉两者之间有相似之处。研究员：二者绝对是相关的，而且世界模型的研发难度其实更高。普通的视频模型，能在整个视频的时间线上自由调整过去和未来的帧，自由度很高 —— 就像有一块画布，模型能随时间生成视频，在画面的各个位置做微调，让整体效果连贯美观。但世界模型的难点在于，世界是持续演变的，每一帧的输入都是未知的，模型必须保证生成的画面既和过去的内容连贯，又能匹配用户当下的操作，所以技术难度会大很多。其实开发 Genie 1 时，我们用的是 Imagine 模型，当时我们的模型效果并不好，而且想要生成合适的图像也非常困难。Nano Banana Pro 是在Genie 3 之后推出的，技术进步的速度真的令人惊叹。也许未来某一天，我们定义虚拟世界的方式，将不再局限于图像和文本，但就目前而言，这种方式已经给了用户足够的创作灵活性。主持人：这个模型的复杂度上限在哪里？比如能不能在同一个世界里加入大量并行的互动元素？模型会在什么情况下出现效果衰减？其实 Nano Banana Pro 就是个很好的例子，如果一张图片里有 10 个人脸，想要对这张图进行编辑，模型就容易出问题。所以我想知道，Genie 3 的自然性能边界在哪里？研究员：这个模型肯定不是完美的，目前它还只是一个研究预览版本。我们希望让大家亲自体验，看看它的优势在哪里，不足又在哪里，我们也能从用户反馈中学习和优化。目前模型在各类创意环境的视觉呈现上做得不错，画面可以非常精致，但在世界的动态表现上还有短板 —— 有时候初期的动态效果很好，但时间久了，动态感会逐渐减弱，这也是我们正在优化的点。不过它的表现已经足够令人惊喜了，所以还是建议大家亲自上手试试，看看哪些玩法能达到理想效果。研究员：不过说到延迟问题，还有很多技术点需要考虑。Genie 3 的研发有一个核心约束：我们希望实现特定操作频率下的实时低延迟，也就是说，用户操作的往返延迟要极低。同时，内存也是一个巨大的约束 —— 模型的上下文长度越长，通常算力成本就越高，运行速度也会越慢。所以研发的核心挑战，就是平衡这些相互冲突的目标。而在研究层面，我们正在所有这些领域持续优化，我们相信，模型的性能会不断提升，变得更强大、更快、更经济，这也是行业的整体发展趋势。主持人：我还有个问题，模型的生成时长是人为限制在 60 秒，还是真的能实现 3 到 5 分钟的连续生成？研究员：其实我们已经做出过能连续生成更久的演示版本了，但我们觉得 60 秒是一个比较合适的时长 —— 既能让用户充分体验虚拟世界，又能保证为足够多的用户提供服务，这其实是在服务成本上做的权衡。而且就像我们之前提到的，生成时间越长，世界的动态感会逐渐减弱。所以我们觉得，与其花两分钟体验一个世界，不如花一分钟体验两个不同的世界，体验感会更好。当然，如果用户反馈希望延长时长，我们也会做出调整。这也和虚拟世界的类型有关，比如如果你在体验高山速降滑雪，两分钟的时长会很过瘾，因为整个过程是持续的动态体验；但如果只是探索图书馆，两分钟可能就没那么有趣了。主持人：是啊，人们总是能很快适应新的技术体验。但对我来说，这个模型的表现依然令人难以置信。你之前被问到能不能让模型运行得更快，现在的速度已经到极限了吗？研究员：在当前实时交互需求下，生成速度已经足够快，短期内进一步加速的意义不大。因为模型是实时生成虚拟世界的，速度再快其实也没有意义了 —— 它的生成速度已经和用户的体验速度完全匹配。接下来我们的研发重点，会放在降低算力成本上，这样才能让更多人用上这款产品。同时，在保持速度的前提下，不断增加新功能，这本身也是一个巨大的挑战，我们希望在各个方面都把模型做得更好。背后的故事：谷歌跨团队协作主持人：聊完当下的体验，我特别想知道模型的未来迭代方向。不过在聊未来之前，我们先回顾一下研发历程吧。我们八月份发布了 Genie 3 的首支演示视频，之后启动了可信测试，不断迭代产品、搭建基础设施。能不能跟大家快速讲讲，从一支惊艳的演示视频、小规模的早期测试，到正式推出面向用户的精灵计划，这中间都经历了什么？研究员：首先，八月份发布模型和演示视频后，我们让一小部分人体验了产品，核心是为了收集反馈 —— 因为这是一款全新的应用，一种全新的体验，我们需要思考如何负责任地将它推向市场。从那以后，我们的大部分工作都集中在基础设施、服务架构和成本控制上，毕竟我们希望能让尽可能多的用户体验到它。而美国的谷歌 Ultra 订阅体系，能让我们触达足够多的用户，收集到第一手的反馈：比如用户觉得哪些功能有用，会如何和产品互动，哪些玩法体验最好。这段时间里，我们也在持续完善可信测试项目。这其实是模型开发周期中最核心的阶段，因为我们能从不同类型的用户身上学到很多东西，无论是创意工作者，还是教育领域的从业者，都能给我们带来丰富的洞察，让我们知道模型目前的实际应用价值、未来的发展方向，以及哪些体验是用户最期待的。回头看八月份，当时我们知道大家肯定想体验这款产品，但它那时还只是一个大规模的研究项目。我们脑海里有很多应用场景，比如智能体、机器人这类具身智能领域，都能用到这项技术。去年年底还有一个和我们类似的项目发布，他们也用Genie 3 来训练游戏智能体。从消费端的角度来看，我们觉得这个产品会很有吸引力，所以想收集用户反馈，但当时也不确定是否已经到了面向更多用户发布的时机。而迭戈主导的可信测试项目，让我们发现，用户第一次上手这款产品时，都会有惊艳的体验。我们希望深入了解更多的应用场景，所以这次的发布，也是我们在这方面迈出的一大步。一年前，我根本没想到这个模型能有这么强的吸引力，但现在它已经成为一款非常有趣的产品，我们也很期待大家会用它来做什么。主持人：聊完产品和技术，我们再来聊聊谷歌的跨团队合作吧。显然，从你们的分享和幕后工作来看，打造这款产品的难度非常大。谷歌内部有哪些团队参与了 Genie 3 和 Genie 的研发？研究员：幕后参与的团队非常多，谷歌实验室、谷歌创意实验室是核心 —— 画廊里的那些虚拟世界，大多是创意实验室的作品；还有服务团队、基础设施团队，基本上有一个完整的幕后团队在推动这项工作。从八月份发布模型到现在，我们一直在全力冲刺，所有团队的付出都堪称英勇。我们还和沟通团队深度合作，因为想要向大家解释一款全新的模型，一种大家从未体验过的技术，是一个非常细致的话题 —— 它起源于强化学习这个相对小众的领域，现在却被媒体、社交媒体上的各类人群广泛讨论，所以用正确的方式传递这项技术，非常重要。回顾这个领域的研究起点，我们甚至不确定这项技术能否成功落地。而现在，我们让它实现了实时交互，达到了不错的画质，完成了从研究构想到发布模型，再到推出面向用户的体验产品的闭环，这一点让我非常兴奋。这并非理所当然，也充分体现了谷歌内部跨技术栈的团队协作能力，这种能力非常独特。主持人：我们在镜头外还聊过，不仅是 Genie 3，谷歌所有模型的能力都在不断拓展，而这和模型的训练方式息息相关。杰克，你之前还尖锐地提到，这些模型其实并没有针对任何特定的应用场景进行训练，却能在各个领域实现很好的泛化能力，能不能再聊聊这一点？研究员：没错，我们一开始其实并不知道这个模型的具体应用场景。去年年底，Genie 团队还在做纯粹的研究项目，Genie 1 最初只是一篇研究论文，和 VO（谷歌的视频生成模型）完全不同。与此同时，我们还在做 Doom 游戏引擎的相关研究，这项研究充分展现了实时交互的潜力，但它仅适用于 Doom 这一个特定的游戏世界，迭戈可以再聊聊这一点。另外，2024 年 12 月 VO（谷歌的视频生成模型）2 的发布，在 AI 领域已经是很久以前的事了，但当时我看到它的效果时就觉得，视频生成技术已经成熟了，视觉质量达到了行业前沿，值得我们深入探索。于是我们达成共识，认为这项技术的潜力无限，随后组建了跨团队的研发小组，汇集了各个领域的专家 —— 他们都在不同的技术领域有积累，我们相信把这些技术结合起来，会产生不可思议的效果。而我们的研发，并非针对某个特定的下游应用场景，而是因为它蕴含着无数的应用可能。最酷的是，我们脑海里有一些预想的应用场景，比如和 Simmer 项目的合作，我们和这个项目的合作已经有很长时间了，他们也参与了 Genie 2 的研发，体验过 Genie 2，现在已经基于 Genie 3 发布了相关产品。Simmer 是我们最强大的目标导向智能体之一，能在 3D 世界中互动，是由双子座模型驱动的 —— 你可以在 3D 世界中向它输入文本指令，它就能完成各种不同的目标，泛化能力非常强，还能通过自我提升学习。这也是我们迈向通用人工智能、具身智能的重要方向。去年年底我们发布了这款智能体，他们就用 Genie 3 的虚拟世界来探索智能体的能力。要知道，Simmer 原本只在几款游戏中接受过训练，但现在借助 Genie 3，你只需输入文本，就能创建一个全新的、甚至是照片级写实的虚拟世界，然后把智能体放进去，看它完成各种任务。这两个项目的结合，可以说是水到渠成。未来的应用领域：娱乐、教育、具身智能研究员：从应用层面来说，我个人对娱乐和教育领域的应用最期待。我们希望让更多人体验这款产品，看看凭借现有的技术，现在能打造出哪些应用。教育领域是我们重点关注的方向，比如让人们在虚拟世界里互动学习 —— 想象一下，能为用户打造一些他们在现实中无法体验的场景，比如一个孩子害怕蜘蛛，我们可以打造一个满是蜘蛛的房间，让孩子在虚拟世界里慢慢适应，克服恐惧。我的孩子就怕蜘蛛，所以我觉得这种个性化的全新体验，价值非常大，这也是我们近期的研发重点。另一方面，我们之前也聊过，机器人技术和具身智能领域的世界模型，潜力也非常大。当然这个领域还有很多研究工作要做，但我个人对它充满期待。简单来说，核心思路就是：如果一个模型能模拟现实环境，那我们就可以用它在虚拟世界里训练机器人，或是让具身智能体在虚拟世界里学习，甚至实时辅助智能体做出决策。Genie 计划虽然现在已经很惊艳了，但它只是一个起点。未来我们会和谷歌实验室继续深度合作，不断优化产品的功能、操控方式、应用架构等；也会拓展更多的使用场景，不局限于Genie 计划这一个应用，还会推出开发者 API，让更多开发者参与进来。不得不说，开发者总能发掘出产品的商业价值，找到极具经济影响力的应用场景，这也是我觉得很有意思的一点 —— 除了娱乐，世界模型还能在哪些领域找到产品市场契合点。而且很多功能在不同的应用场景中是相通的，比如更广泛的交互性。可以肯定的是，机器人技术的发展，不可能只靠方向键来实现，未来的机器人助手需要更多的操控方式，而这和虚拟世界的交互研发是相通的。八月份发布 Genie 3，让我们成为首批推出这类模型的团队，也让我们能和谷歌内部的各个团队展开合作。我们会认真吸纳所有的用户反馈，把大家提出的建议都列出来，成为下一代模型的研发方向。我之前跟杰克说过，我们只实现了目标的 50%—— 因为我们总是会设定极具野心的目标，这个领域还有太多可以探索的地方，模型还有很多不足，需要我们不断优化。这个领域的发展空间巨大，我们才刚刚起步。就像写论文一样，一个项目完成后，你马上就会想，下一个项目可以加入哪些功能，做得更好。现在社区里也出现了很多有趣的世界模型，有些和 Genie 3 很相似，但我们的目光已经放得更远了。怎么玩这个产品？主持人：除了研发历程和未来规划，还有没有什么想跟大家分享的？比如对于即将体验这款模型的用户，你们有什么建议？毕竟你们比普通人花了更多时间研究和使用模型。研究员：我建议大家尝试个性化创作，打造属于自己的、其他系统无法实现的世界。当然，用它打造游戏环境也很有趣，但这类场景其他系统也能做到；而把现实中的专属事物 —— 比如一个玩具、一张照片，或是让自己以特定风格出现在真实的环境中，这种体验是独一无二的。这让我想起了 VO（谷歌的视频生成模型）早期的一个研究项目：有人用 VO（谷歌的视频生成模型）为阿尔茨海默病患者重现童年记忆，让他们在虚拟世界里重温过去，这个项目特别棒。所以我觉得，把个人专属的事物融入虚拟世界，让它们 “活” 过来，这种互动方式非常有价值，大家可以试试这个方向。另外，大家肯定会发现，模型的提示词创作目前还不够完善，但这恰恰是机会。几年后当这个模型变得非常成熟时，大家会想起现在这个阶段，就像我们现在看待 VO（谷歌的视频生成模型）3 一样 —— 现在 VO（谷歌的视频生成模型）3 的每个提示词都能生成优质视频，精灵 3 号的每个提示词基本也能实现预期效果，但在早期，提示词的创作至关重要，甚至有人会花 10 到 20 分钟精心打磨一个提示词。所以如果第一次创作的效果不好，别放弃，这款全新的模型，可能会以你意想不到的方式呈现出惊喜的效果。而且亲自上手体验，你就不是在消费一款产品，而是在探索前沿技术。主持人：太认同了，“探索前沿技术” 这句话简直可以当作产品标语了。我还有一个觉得很有趣的点：当被动的媒体消费变成交互式的体验，会发生什么？这是一片全新的未知领域。过去也有人做过尝试，但现在有了这种真正定制化的交互式媒体叙事，它会给整个媒体和娱乐行业带来什么影响，真的太值得期待了。研究员：还有一个玩法也很有趣，你可以在虚拟世界里设置挑战，把这个世界分享给别人，让对方完成任务，比如从 A 点走到 B 点。这是一种基础的、有目标的游戏体验，现在的模型已经能实现了。比如那个球的场景，你可以让别人用球写出自己的名字，这类简单的挑战都能设置。就像杰克说的，现在的体验虽然还比较基础，但它蕴含着巨大的创意潜力。比如还有一个带环的场景，你可以操控角色穿越环道，体验飞行的感觉，这也是用户发掘的玩法。人们还经常问，行业的前沿在哪里，我们下一步要做什么。我经常会做一件事：长时间沉浸在 Genie 3 的第一人称写实世界里，然后看向窗外，对比虚拟和现实的差距。我认为最终，虚拟世界会和现实世界变得几乎无法区分，虽然今天我们不深入聊这个话题，但从模型的性能发展来看，这显然还有很长的路要走。但如果能生成和现实高度逼真的世界，在里面自由移动、互动、完成各种事情，那该多不可思议。而这也是驱动我们开展这项研究的核心愿景：想象你拥有一个宇宙的副本，你可以在其中随心所欲。显然，这个副本有巨大的应用价值，能用到很多领域。这虽然是一个非常远大、甚至可能无法实现的目标，但它就像北极星一样，一直指引着我们。比如我们这次把恐龙鲍勃放进虚拟世界，其实就是在重构现实空间，给现实事物做有趣的增强。未来这方面的探索，一定会非常有意思。主持人：那到 Genie 5 的时候，我们可能真的会分不清自己是在现实还是在模拟世界里了。世界模型是第三次技术跃迁主持人：我还有一个有点尖锐的问题想问问大家：你们觉得，大多数人体验到世界模型的时间线会是怎样的？世界模型会先通过企业端影响普通人的生活吗？比如企业利用世界模型提高生产效率，打造更好的日常产品；还是说，未来普通人的日常生活中，会直接和世界模型产生互动？如果是后者，这个时间线大概会是多久？研究员：这其实取决于你如何定义世界模型。如果是指交互式的视听体验类世界模型，我认为今年、明年，就会有越来越多的人接触到它，我们也会看到它在一些领域大放异彩，最终成为很多应用的基础功能。但就像现在的视频生成技术，虽然发展很快，但真正融入普通人日常生活的比例其实并不高，世界模型也需要时间来完成用户普及，找到合适的应用场景—— 毕竟视频和图像不同，世界模型又和视频生成不同。而如果是具身智能领域的世界模型应用，很难给出具体的时间线，但这个领域已经在取得不错的进展了。另外，用户的人群特征也很重要：有些经常接触交互式媒体的人，会成为世界模型的早期使用者，他们知道该如何体验；但如果把它交给一个对前沿技术不感兴趣的家人，他们可能会觉得无从下手，体验不到产品的魅力。但具身智能相关的应用，可能在未来 1-2 年就会走进现实，普通人会在生活中直接接触到，所以最终的普及时间，还是取决于用户所处的技术接受曲线位置。还有一点，Genie 计划也印证了一个趋势：生成式技术正在形成一个连续体，从 Nano Banana Pro 的图像创作，到 VO（谷歌的视频生成模型）的视频生成，再到现在Genie 3 的交互式实时媒体创作，成为第三个核心支柱。我们希望未来有更多人能体验到这个连续体上的各类创作体验。主持人：我特别期待看到行业的发展趋势，毕竟 VO（谷歌的视频生成模型）和 Nano Banana Pro 的发展过程中，都出现过一些爆红的玩法，都是我从未预料到的，太疯狂了。研究员：世界模型的发展，和图像、视频生成还有些不同。图像和视频生成的作品，能被数百万人观看，一个人的创作可以被广泛传播，家人、朋友都能看到；而世界模型的独特之处在于，你可以在探索的过程中，不断改变周围的世界，这开辟了很多我们未曾考虑过的新途径、新玩法。图像和视频生成，本质上是用新技术替代或自动化了过去的一些创作方式，当然也带来了新的能力和限制；但世界模型，实现了很多过去根本不可能做到的事情，这是它最大的不同，当然二者也有很多相似之处。还有一个我们非常兴奋的想法，大家在演示中也能看到端倪：用户可以在现有虚拟世界的基础上继续创作，这样就会形成很多有趣的世界分支，还能追溯创作源头。这方面的潜力非常大，值得我们深入探索。Genie 计划上线时，用户可以下载自己的虚拟世界演示视频；未来我们还会探索更多的世界分享方式，让大家能以更有趣的方式在别人的世界基础上创作。主持人：太酷了，我还想要一个 “世界档案” 功能，这样大家就能看到我所有的创意想法了。从世界模型的发展来看，技术进步的节奏是怎样的？显然我们已经看到了巨大的进步，图像生成、VO（谷歌的视频生成模型）视频生成、核心双子座模型，都取得了长足的发展。世界模型是不是也在遵循同样的发展轨迹，到处都是触手可及的技术突破，同时受益于算力规模和推理能力的提升？研究员：可以这么说。图像生成技术显然比视频生成更成熟，视频生成和世界模型之间的差距，我无法准确衡量，但可以肯定的是，世界模型是超越视频生成的前沿技术。最新一代的视频生成模型，画质已经比Genie 3 高很多了，我们也不指望Genie 3 现在能生成极致精美的视频，因为实时交互的约束，是普通视频生成模型所没有的。所以世界模型的发展，可能会比视频生成稍慢一些，但它能带来全新的体验。说实话，我们现在仍处于技术快速进步的阶段。硬件始终是一个巨大的约束，这对所有模型来说都是如此。行业的整体趋势是，在成本基本不变的情况下，让模型的运行效率越来越高。但最终，我们还是需要更易获取的硬件支持—— 比如希望未来人们能直接在自己的设备上运行这类模型，实现无延迟的即时体验。目前高性能的 TPU、GPU 还并非人人可得，硬件的发展速度因为一些实际原因，会比模型研发慢一些，但这也是我们的未来方向 —— 希望到 Genie 5 时，大家能在手机上运行完整的通用模拟系统。这一点我们也讨论过，谷歌拥有垂直技术栈的优势，这也是我们在谷歌、在深度思维工作的魅力所在：我们既能站在模型研发的前沿，又能利用谷歌最好的硬件来支持模型的运行。而且专门为世界模拟打造的硬件，本身也极具发展潜力，它就像通往另一个维度的入口，点击就能进入，充满了新鲜感。传送门：https://labs.google/projectgenie链接：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/project-genie/https://deepmind.google/models/genie/https://www.youtube.com/watch?v=Ow0W3WlJxRY&t=4shttps://www.theverge.com/news/869726/google-ai-project-genie-3-world-model-hands-on?view_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6ImZCakl0bmxFNGwiLCJwIjoiL25ld3MvODY5NzI2L2dvb2dsZS1haS1wcm9qZWN0LWdlbmllLTMtd29ybGQtbW9kZWwtaGFuZHMtb24iLCJleHAiOjE3NzAxNDAwNTYsImlhdCI6MTc2OTcwODA1OH0.q5OBTD_V36-65oc1EGqPxKYCZF00c7ODvifvagVcwbA&utm_medium=gift-link
作者｜陈姚戈世界模型领域迎来了一个重要开源模型。今天，蚂蚁集团旗下的具身智能公司“蚂蚁灵波”，正式发布并开源其通用世界模型 LingBot-World。与许多闭源方案不同，蚂蚁灵波选择全面开源代码和模型权重，而且不绑定任何特定硬件或平台。去年 DeepMind 发布的 Genie 3，让人们看到了世界模型能够根据文本或图像提示，实时生成一个可探索的动态虚拟世界。LingBot-World 沿袭了这条路线，并在交互能力、高动态稳定性、长时序连贯性以及物理一致性等维度取得了突破。更令人惊喜的是，LingBot-World 呈现出从“生成”到“模拟”的跨越。随着模型规模的扩大，灵波团队观察到，LingBot-World 开始表现出远超普通视频生成的复杂行为，涌现出对空间关系、时间连续性和物理规律的理解。可以看到，鸭子腿部蹬水的动作、水面对扰动的响应、以及鸭子身体与水之间的相互作用都比较符合物理规律。这显示出模型不仅记住了视觉表象，还在某种程度上理解了流体力学等基础物理机制。同时，水面对扰动的反应，显示出模型对因果关系的理解。用户切换视角后再回来时，环境中的智能体（比如这只猫）仍能保持持久记忆。智能体即使没有被观察到，也能持续行动。这确保了当视角回归时，世界状态会自然推进。当环境中智能体（这只猫）碰到沙发后，没有穿透沙发，反而向空地走去。可以看到，LingBot-World 遵循了空间的逻辑，让智能体运动具有物理的合理性。这是一个长达 9 分 20 秒的视频，没有经过任何剪辑和拼贴。视频为用户第一视角，从一座破旧的古希腊神庙出发，沿城市小径前行，经过一座新古典主义建筑，再向左进入一片复原的古希腊建筑群。在近十分钟内，画面保持了较为稳定的物理状态和视觉质量，这在目前的视频生成模型和世界模型中都比较罕见。不过，在视频最后几分钟，建筑之间的位置关系似乎被模型遗忘了。在 7:00，新古典主义建筑和复原式古希腊建筑群是连接在一起的；但 7:31，从复原式古希腊建筑群望向新古典主义建筑时，新古典主义建筑消失了。8:30 回到新古典主义建筑时，它成为了一栋孤立的房子。尽管存在这些细节瑕疵，LingBot-World 的进步依然显著——单次生成接近 10 分钟的连贯视频，很可能刷新了当前视频/世界模型的长度纪录。作为对比，Veo 3 和 Sora 2 的单次生成上限分别为 8 秒和 25 秒，Runway Gen-3 Alpha 为 40 秒，Kling 最长支持 2 分钟。与其他交互世界模型相比，LingBot-World 在开源、提供 720p 分辨率的情况下，还保证了高动态程度和长生成跨度。在 VBench 测试中，LingBot-World 全面领先于 Yume-1.5 和 HY World-1.5 等先进开源模型，证明了自己不仅是一个视频生成器，更是一个强大的交互式模拟器。通过接收用户输入的动作指令，它能够生成高度动态且物理一致的视觉反馈，保持在高动态度下的整体一致性，使视频内容在长时间段内始终与最初的提示保持一致。在看到大语言模型的局限后，世界模型成为火热赛道。Google、李飞飞、Yann LeCun 以及众多科学家纷纷指出，LLM 无法很好地理解物理世界、因果关系，而“世界模型”是 AI 走向真实物理世界深度理解的一个解。至于“世界模型”究竟该长什么样，行业至今尚无统一标准。李飞飞的 Marble 正专注理解空间关系；英伟达把世界模型细分为预测模型、风格迁移模型、推理模型；DeepMind 团队的 Genie 3，则试图在同一个模型中，实现端到端的实时渲染。路线的分歧，也反应了行业需求的多样性，以及寻找解决方案的困难——无论是智能驾驶、具身智能，还是游戏，都在寻找各自需要的智能方案，以及合适的开发范式和入口。蚂蚁灵波的世界模型方案更接近 Genie 3，旨在成为一个通用模型，为 Agent、具身智能、游戏、仿真等领域提供理解世界物理规律的基础设施平台。通过开源其训练方法、模型权重等内容，蚂蚁灵波不仅展示了其在具身智能领域的战略布局，也为行业提供了探索世界模型更多可能性的契机，帮助降低验证世界模型的门槛。这一周，蚂蚁灵波对外集中发布和开源模型研究成果，相继发布并开源空间感知模型 LingBot-Depth、具身大模型 LingBot-VLA。如今，随着 LingBot-World 的发布，蚂蚁灵波正从幕后走向台前。蚂蚁灵波的目标是打造一个开放、通用的智能基座，与越来越多行业和厂商共建生态。这一次，它用开源的方式，向世界抛出了自己的世界模型范式。构建世界模型的梦想和努力在深入探讨蚂蚁团队通用世界模型的细节之前，我们需要花点时间，回顾一下 1990 年世界模型的开始。这将帮助我们更清楚地理解过去 30 多年中“世界模型”研究的变与不变、当前世界模型技术路线之争的焦点，从而更好地理解蚂蚁是在怎样的方向和基础上努力。世界模型 40 年，变与不变1990 年，强化学习领域奠基人、2024 图灵奖获得者 Richard S. Sutton 在人类认知学习过程的启发下，在论文《Dyna, an Integrated Architecture for Learning, Planning, and Reacting》中提出了一个开创性架构：智能体不应只靠真实世界试错学习，而应构建一个内部世界模型，在“脑海”中模拟动作后果，低成本地进行规划与策略优化。图片来自 Dyna 论文。图片呈现的是 Dyna 框架的核心逻辑，智能体的目标是最大化其在时间维度上累积获得的总奖励。在 Dyna 框架中，世界模型也被称为动作模型，它被视为一个“黑盒子”，输入当前的情境和动作，输出对下一个情境和即时奖励的预测。模型的作用是模拟现实世界，Agent 通过与现实世界的持续互动产生经验，并利用这些经验通过监督学习方法来改进模型，使其更接近真实的物理规律。在 2026 年回顾这篇 36 年前的论文，会发现这份古早的研究为理解当下复杂的技术路线之争提供了共同的根基——对世界模型的探究，起源于对人类、机器，以及更广泛的智能体如何学习和行动的好奇。而“世界模型”作为一种方法，提出的解决方案是在模拟出的世界中，让智能体学习、行动、获得反馈和迭代。Dyna 这篇论文的核心理念，成为了今天世界模型的研究的底层思路。不管是 NVIDIA Cosmos、World labs、Google Genie，还是 LingBot-World，都沿袭了 Dyna 的核心理念：世界模型是为智能体提供“模拟经验”的内部环境，使得智能体可以在一个虚拟的环境中进行规划和策略训练。在不同方向的探索中，我们可以得到的共识是：世界模型从多样化的输入数据中学习对真实世界环境的内部表征，包括物理规律、空间动态和因果关系等。这些表征帮助模型预测未来状态，模拟动作序列，并支持复杂的规划与决策，而不需要反复进行真实世界的实验。36 年过去，我们正站在大语言模型的阴影和语境中讨论世界模型。LLM 在理解真实物理世界、及模拟/预测未来后果等方面的局限，正加速科研和商业领域对世界模型的探索。在 2025 年的一次访谈中，Dyna 的创作者 Richard S. Sutton 强调，LLM 已经走到了瓶颈。他指出，LLM 的核心缺陷在于，它们仅仅是在模仿人类行为，而无法理解世界、预测现实世界中的未来事件。他提倡放弃基于 LLM 的路径，转而开发基于强化学习、拥有世界转换模型（Transition model of the world）。这种世界模型不仅能学习奖励，还能从所有感官信息中获取环境的丰富理解，最终能够预测“如果做某事，后果将是什么”。大语言模型在理解真实物理世界的不足，以及模拟/预测未来后果的不足，让一批科学家转向，在世界模型中寻找解法。李飞飞认为 LLM 缺乏对物理世界的感知，提出“空间智能”（Spatial Intelligence）是 AI 的下一个北极星，AI 需要理解三维空间、几何、物理规则以及因果关系，才能从“理解文本”迈向“理解并作用于物理世界”。Yann LeCun 则批评 LLM 依赖文本概率预测，感知学习世界的方式背道而驰。为此，他推广 JEPA（联合嵌入预测架构），并成立 AMI Labs，通过世界模型的路径实现 AGI，探索如何让 AI 系统具备理解物理世界、持久记忆、逻辑推理以及复杂任务规划能力。DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 在今年 1 月的对谈节目中强调，目前的 AI 系统还不能理解物理世界、因果关系、行为如何影响结果，而精确的世界模型是实现科学发现或理论创新的关键。他表示，Genie 这样的模型还只是“胚胎期世界模型”，Genie 体现出的，生成关于世界的内容的能力，某种程度上体现了模型理解了世界的知识。Google AI 团队深度押注了世界模型的发展，并认为它会在 2026 年赢得重大发展。Hassabis 在谈及 2026 年的突破和期待时提到，“最令我兴奋的，莫过于进一步推动‘世界模型’的发展，提升其运行效率，从而使其能够真正被用于我们通用模型中的‘规划’环节。”这可能意味着，未来世界模型将融入 Gemini 这样的基础模型中。世界模型的路线分歧在探索 AGI 的道路时，蚂蚁集团也看到了世界模型的潜力。作为蚂蚁集团旗下的具身智能企业，蚂蚁灵波的定位是“智能基座公司”，致力于打造一个能够理解世界、物理规律以及时空演化的 AI 系统。而世界模型正是实现这一目标的重要方式之一。尽管各方都将世界模型视为未来的关键技术，然而不同公司选择的路径却各不相同。总体上，这些路径可以分为生成式和非生成式两类，两种路径的核心区别在于预测空间。NVIDIA Cosmos、DeepMind Genie 和 World Labs 都是生成式路径的代表。Cosmos 和 Genie 主要使用由像素构成的观测空间，利用大规模高维视觉数据训练，通过特定的时空架构设计，让模型产生对三维物理世界的理解。Genie 3 官网中特别提到“Genie 3 的一致性是一种涌现能力……Genie 3 生成的世界更为动态和丰富，因为它们是基于世界描述和用户动作逐帧创建的。”World Labs 则另辟蹊径，将预测空间设定为在 3D 空间中带有位姿的帧，通过查询待生成帧的位姿来生成新图像。其发布的 RTFM 模型表明：“模型对世界的记忆（存储在各个帧中）具备了空间结构；它将带有位姿信息的帧视作一种‘空间存储’，这赋予了模型一种弱先验——即所建模的世界是三维欧几里得空间，而无需强迫模型显式预测该世界中的物体几何结构。”非生成路径的代表是 Yann LeCun 的联合嵌入预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA）。JEPA 通过编码器将输入转化为潜空间（Latent Space），并在该空间内预测未来抽象表征（Embeddings），从而无需进行像素级的重建。蚂蚁灵波的 LingBot-World 选择了类似 Genie 的路径，试图在此基础上解决从视频生成到世界模拟之间的技术障碍。拆解 LingBot-World在前文的案例和分析中，我们看到蚂蚁灵波的 LingBot-World 沿袭了 Gienie 的生成式路线，同时在交互能力、高动态稳定性、长时序连贯性以及物理一致性上表现惊艳。在此基础上，蚂蚁灵波选择开源代码和模型权重，并在论文中完整披露了从数据采集到训练部署的全链路设计，鼓励社区测试、使用和复现。即使是在近 10 分钟的超长视频中、或是快速运动下，画面中的物体依然保持了较为稳定的几何物理特性，没有出现视频生成模型常见的崩坏。这种稳定性，源于其独特的数据引擎和模型架构设计。数据引擎许多从视频生成模型切入世界模型研发的团队，很快会撞到数据瓶颈。互联网上浩如烟海的短视频大多是“被动”记录，缺乏因果链条。对于世界模型而言，它需要理解的是动作和后果之间的关系。比如：“按下 W 键向前走，门是否会打开？”“绕到建筑背面，窗户是否依然存在？”这类智能体动作与环境反馈之间的因果闭环，在普通视频中几乎不存在，在真实世界中规模化采集的成本也很高。为了构建“动作-反馈”的闭环，LingBot-World 打造了从采集、处理到标注的流程。LingBot-World 的数据包含通用视频、游戏数据和合成渲染数据，以确保训练语料的丰富性、高质量和交互性。为游戏数据，灵波团队还开发了专门的平台，捕获 RGB 帧并严格对齐用户的输入和相机参数。合成数据由 Unreal Engine 生成，带有精确相机数据和自定义轨迹。LingBot-World 数据处理和标注流程在数据处理层面，灵波团队首先对原始视频进行质量筛选与切分，生成结构清晰的视频片段；然后借助 VLM 视频的视觉质量、场景类型和视角等，结合几何标注提供必要的 3D 结构先验，产出元数据。在此基础上，团队引入三种不同粒度的描述标注，涵盖视频全过程的宏观描述、去除了动作和相机数据的静态描写，以及带有时间标注的描述。模型构建和训练LingBot-World 将世界模型定义为一个条件生成过程，模拟由智能体动作驱动的视觉状态演化。从模型构建和训练过程，我们可以看到，LingBot-World 是从“视频生成模型”起步，通过不同阶段训练，让模型从“生成”走向“模拟”。从目标函数上看，这种模拟本质上是一种概率预测。LingBot-World 的目标函数明确表达了这一思想：$$\max_\theta \sum_{t=1}^{T-1} \log p_\theta(x_{t+1} | x_{1:t}, a_{1:t})$$即在最大化给定历史帧 ($x_{1:t}$) 和动作序列 ($a_{1:t}$) 的条件下，预测下一帧状态 ($x_{t+1}$) 的似然概率。简单来说，就是让模型学会根据过去看到的画面和执行过的动作，尽可能准确地预测下一帧画面。为了避免直接从零训练导致的计算开销和模式崩塌，LingBot-World 采取了分阶段的训练策略。预训练负责建立稳健的通用视频先验，确保高保真开放域生成；中训练注入世界知识和动作可控性，使模型能够模拟具有一致交互逻辑的长期坚持动态；后训练使架构适应实时交互，采用因果注意力和少步蒸馏以实现低延迟和严格因果性。LingBot-World 模型训练流程。从“生成视频”到“模拟世界”，LingBot-World 带来的可能性LingBot-World 的意义绝不仅在于生成一段精美的视频，而在于它提供了一个高保真的物理交互沙盒，成为具身智能、自动驾驶与虚拟现实等下游任务的通用基础设施。LingBot-World 最直观的突破在于它赋予了通过自然语言控制模拟过程。例如，通过输入“冬季”或“夜晚”，模型会渲染出城堡结冰或夜晚灯光变化的物理效果，同时支持向“像素风”或“蒸汽朋克”等风格的切换。还可以在具体场景中精确注入特定物体。例如，在城堡上空触发烟花，或在喷泉中生成鱼和鸟。在环境中生成烟花效果改变环境整体风格在自动驾驶训练中，这种能力极具价值。算法团队可以人为制造“鬼探头”、极端天气或突发交通冲突，构建出严苛的因果推理环境，从而低成本地解决智驾中的长尾问题。深层物理特性的稳定性，则为这种模拟提供了实际应用的底座。得益于模型展现的长程记忆，生成的视频序列具备了较高的 3D 一致性，这使得视觉信息可以直接转化为场景点云，从而服务于 3D 重建或高精度仿真任务。LingBot-World 具有很好的 3D 一致性。可以看到，视角变化的情况下，房间结构和物理性状仍然保持稳定。这种稳定性试图触及具身智能训练中的一个核心痛点：机器人的导航或复杂操作往往涉及跨越长时序的决策序列。LingBot-World 展现的 10 分钟级别生成能力，在理论上为多步骤任务提供了更稳定的物理一致性。如果这种长程模拟能有效控制累积误差，将有助于机器人在虚拟环境中进行高频次、深度、低成本试错。在此基础上，LingBot-World 与 LingBot-VLA（视觉-语言-动作模型）的结合，勾勒出了一种具身大脑的闭环方案。在这种设定下，世界模型充当了机器人的“内部模拟器”：在 VLA 模型输出最终指令前，系统可以在虚拟空间中先行演练不同的动作轨迹，评估其物理后果，从而筛选出更符合物理规律且具备安全性的执行路径。令人惊喜的是，利用训练 LingBot-World 的数据，蚂蚁灵波团队还微调出了动作智能体。智能体可以被置于 LingBot-World 打造的环境中，Agent 的动作改变会实时重塑环境状态，而环境的演变则反过来决定 Agent 的下一步决策。灵波团队利用 LingBot-World 相同数据训练处的自主智能体，能在生成的世界中自主规划并执行动作。这种互动揭示了世界模型在“模拟沙盒”之外的另一种可能——它不仅能理解环境对智能体变化的响应，也具备预测智能体动作流的能力。这意味着，世界模型未来或许不仅仅是训练智能体的工具，也有可能成为驱动智能体（包括机器人）的底座。项目官网：https://technology.robbyant.com/lingbot-world论文连接：https://arxiv.org/abs/2601.20540代码和模型权重下载:https://github.com/robbyant/lingbot-worldhttps://huggingface.co/robbyant/lingbot-worldhttps://www.modelscope.cn/models/Robbyant/lingbot-world-base-cam
当 AI 开始行动，人类第一次需要重新定义“参与者”这个词。引言：2026，不是升级年，而是转向年过去几年，人们习惯用参数规模、算力消耗、模型榜单来衡量 AI 的进步。但进入 2026 年，这套判断体系正在迅速失效。因为 AI 正在发生一次根本性转变——它不再只是被调用的模型，而是开始以“智能体”的形态参与现实运行。这意味着一个全新的事实正在形成：AI 不再停留在“生成内容”，而是进入了目标理解、任务规划、工具调用、结果评估与持续修正的闭环之中。2026 年，并不是 AI 更聪明的一年，而是 AI 开始“做事”的一年。这也是为什么越来越多的人，将这一年称为——AI 元年。一、从模型到智能体：AI 范式的真正跃迁大模型时代的 AI，本质上仍然是“静态系统”：能回答，却不负责能生成，却不执行能推理，却不行动而智能体的出现，改变的是 AI 与世界的关系。智能体具备三种关键能力：目标导向：理解“要做什么”，而不是只理解“问了什么”过程管理：拆解任务、选择路径、调用外部工具自我修正：在失败中调整策略，而非一次性输出这标志着 AI 从“认知系统”转向“行动系统”，从“辅助工具”转向“代理单元”。AI 开始拥有事实上的“意图”和“代理权”。二、新赛道的形成：智能体不是产品，而是系统变量2026 年的竞争，不再是“谁的模型更大”，而是谁能率先构建智能体驱动的新赛道。这条赛道的形成，依赖三个核心支点。1️⃣ 能力支点：多模态与具身智能的成熟真正的智能体，必须能够同时理解和作用于 物理世界与数字世界。这意味着它不仅能处理文本，还需要具备：对空间与环境的理解对人类情绪与意图的感知对现实操作结果的反馈能力当视觉、语言、动作、环境建模逐步融合，AI 才第一次具备“知道自己在做什么”的能力。2️⃣ 生态支点：智能体不再是孤立存在单个智能体的能力始终有限，真正的爆发来自 可组合、可协作的智能体生态。2026 年，一个新的趋势正在显现：专业智能体被模块化、商品化智能体之间通过协议协作用户不再下载 App，而是“订阅能力”这将催生一种全新的数字劳动经济——由智能体构成的生产网络，而非人类操作的软件界面。3️⃣ 信任支点：治理开始成为刚需当 AI 具备行动能力，问题不再是“准不准确”，而是：谁授权？谁负责？如何中断？2026 年，围绕智能体的身份认证、权限分级、行为审计、责任归属，正在成为全球共识议题。这意味着：智能体赛道的竞争，不只是技术之争，更是治理能力之争。三、人类角色的重构：从操作者到协作者智能体的出现，并不等于“AI 取代人类”，而是迫使我们重新回答一个问题：人类究竟负责什么？当重复性决策、流程化任务、信息整合逐步由智能体接管，人类的核心价值正在上移到三个层面：设定目标（What to do）判断意义（Why it matters）承担责任（Who is accountable）未来的工作模式，不再是“人指挥工具”，而是 “人 + 智能体团队” 的协作结构。医生、教师、管理者、研究者，都将与智能体并肩工作——不是被替代，而是被重新定义。四、三条正在分化的智能体赛道随着智能体能力成熟，赛道正在出现清晰分化。▍赛道一：专业智能体 —— 行业能力的放大器它们不取代专家，而是成为专家的延伸：在金融、医疗、制造、科研等领域，放大认知与决策效率。▍赛道二：个人智能体 —— 个体能力的外延这是属于每个人的数字分身：理解你的偏好、记忆你的选择、协助你管理复杂生活。它改变的不是效率，而是 “自我”的边界。▍赛道三：社会智能体 —— 复杂系统的协调者在城市、能源、供应链、环境治理中，智能体开始用于模拟、预警、协调，而非直接决策。它们不掌权，但提供洞察。五、智能体时代的文明挑战当技术具备行动力，文明就必须给出边界。智能体时代带来的，不只是产业问题，更是文明命题：主权问题：哪些决策必须保留给人类？责任问题：失误由谁承担？身份问题：当人类与智能体深度协作，“我”如何被定义？这些问题没有现成答案，但已经无法回避。结语：真正的开辟者，理解的不只是技术2026 年，AI 元年的序幕已经拉开。智能体不是风口，而是新的基础设施。真正的赛道开辟者，不只是工程师或创业者，而是那些同时理解：技术边界人类价值社会结构文明走向的人。AI 的终点，从来不是替代人类，而是重新照见人类。而 2026 年，正是这条新道路的起点。（本文章和图片由AI辅助生成）
智能体来了！2026 AI 元年：在全新赛道上重构人类生产力边界
前言：如果说 2023 年是“大模型”的破壳时刻，那么 2026 年则被科技界正式定义为 “智能体（AI Agent）元年”。这一年，AI 完成了从“只会聊天的计算器”到“能办事的数字员工”的跨越。一场关于行动力、自主权与新赛道的产业革命已然拉开序幕。一、 范式跃迁：从“静态生成”到“动态执行”2026 年，我们正见证 AI 逻辑的根本性扭转。过去，大模型以“知”见长，而现在的智能体以“行”取胜。自主决策的闭环： 智能体不再是被动等待指令的对话框，而是具备目标感知、环境交互与任务规划能力的“数字生命”。具身智能的延伸： 通过多模态模型的融合，智能体开始走出屏幕，深入到自动驾驶、智能制造以及复杂的个人事务处理中，实现了从“辅助工具”到“行动主体”的质变。二、 赛道开辟：2026 产业生态的三大爆发点在这一条全新的赛道上，三根核心支柱正支撑起万亿级的市场空间：1. 智能体原生市场的形成如同当年的 App Store 改变了移动互联网，2026 年的“智能体市场”成为了新的流量入口。开发者不再仅仅提供算法，而是发布具备专业技能（如理财顾问、代码架构师、健康管家）的独立智能单元。2. 跨系统协同的“数字劳动力”智能体之间开始学会“对话”。通过标准化的协作协议，不同的智能体可以像人类部门一样相互配合，完成从市场调研到方案落地的一站式自动化办公。3. 可信治理与责任伦理随着 AI 拥有了代理权，2026 年也成为了“AI 治理元年”。全球范围内关于智能体身份认证、行为审计与权限分级的法律框架基本成型，为新赛道的狂飙突进安上了“安全阀”。三、 角色再造：人类从“操作员”转型为“协调者”智能体的普及并非对人的取代，而是对人类价值的重新定义。在 2026 年的工作流中，人类的角色发生了以下转变：人类设定目标（What to do）- 智能体规划路径（How to do）人类判断价值（Why it matters）- 智能体执行交付（Get it done）未来的核心竞争力，不再是你会不会写代码或画图，而是你是否具备“智能体调度能力”——即如何高效地管理一群 AI 智能体来达成复杂的商业目标。四、 结语：开辟者，终将定义未来2026 年，大幕已启。智能体来了，它带来的不仅是技术的迭代，更是一次文明层面的协作升级。在这条新赛道上，先行者正在重塑行业逻辑，而跟随者也将在 AI 原民的时代找到新的生态位。这或许就是“智能体元年”最深刻的启示：技术的终点，永远是人的升华。（本文章和图片由AI负责生成）
艾体宝方案 | 从AI模型到云生态：构建系统化的企业AI安全管理体系【系列文章（4）】
随着人工智能（AI）技术的不断进步和广泛应用，AI已经渗透到金融、医疗、制造、自动驾驶等多个行业。尽管AI带来了巨大的创新和效率提升，但随着其应用范围的扩大，AI的安全性问题也逐渐暴露出来。AI应用安全不仅仅局限于算法模型的本身，更多的是涉及数据隐私、对抗攻击、模型滥用、合规性问题以及垂直行业应用中的特殊风险。因此，企业需要全面识别并应对这些AI应用中的潜在风险，构建健全的AI安全管理体系。一、AI应用安全的核心挑战AI应用的安全风险源自多个层面，既包括算法层面的风险，也涉及数据、系统、法律等多维度的安全隐患。1.1 AI模型算法滥用风险随着AI生成内容的普及，模型算法的滥用已成为迫切需要解决的安全隐患。特别是在生成式AI领域，AI模型可能被用来生成虚假信息、深度伪造内容等，直接影响社会舆论，甚至对企业造成直接经济损失。虚假有害信息的传播：生成的AI内容可能被恶意用于传播虚假信息、误导公众、制造恐慌或进行欺诈活动。例如，某些不法分子利用AI生成的新闻报道或虚假视频，制造社会不稳定因素。多模态深度伪造的风险：深度伪造技术融合了视频、音频、文本等多模态内容，生成高度逼真的虚假信息。这类攻击不仅可能带来经济损失，还会破坏公众的信任基础，影响法律和社会规范的实施。模型透明性不足：AI应用在实际运行中，许多模型尤其是复杂的深度学习模型，往往缺乏足够的透明度，用户无法理解模型的决策过程。这种“黑箱”性质不仅增加了用户的使用风险，也使得当出现错误决策时，问题难以被迅速定位和解决。1.2 AI应用开发安全风险AI应用开发不仅仅是技术问题，还涉及硬件、软件以及协同环境的整合，这就使得AI开发中的安全风险更加复杂和多样化。端侧AI安全风险：在边缘计算环境中，由于端侧设备的硬件限制，AI模型可能需要进行压缩或优化，这样的处理虽然可以提升运行效率，但也可能导致模型的鲁棒性和安全性下降，出现性能下降或“安全税”现象。此外，端侧部署通常要求在设备端实现实时推理，并依赖云边协同架构进行模型更新和任务调度，这也带来了异构硬件兼容性和网络延迟等潜在风险。智能体的安全风险：AI智能体是由AI模型驱动的自主系统，能够执行复杂任务。随着AI智能体与外部环境的不断交互，智能体的安全风险也在增加。攻击者可能通过篡改协议或利用自主决策链路的不可预测性，导致智能体做出错误决策，从而产生安全漏洞。具身智能的安全隐患：具身智能涉及到现实世界中的物理行动，其安全风险不容忽视。传感器设备可能泄露个人信息，具身智能体的物理行为可能被恶意攻击者控制，从而导致人身伤害或财产损失。例如，服务机器人操作不当，或自动驾驶汽车发生事故，都是具身智能安全风险的典型表现。智能物联网（AIoT）安全：智能物联网设备融合了AI算法与物联网的物理特性，部署在受限的边缘环境中，面临着传感器噪声、物理攻击、以及复杂环境干扰等问题。与传统物联网设备相比，AIoT还面临着AI特有的安全威胁，如对抗样本攻击、训练数据投毒和模型窃取等问题。1.3 AI垂直行业应用的安全风险AI技术在垂直行业的应用，虽然带来了行业的革新，但也带来了独特的安全风险。不同的行业面临的AI应用安全问题各具特点。AI在医疗行业的安全风险：AI在医疗领域的应用极大地提高了诊断效率和精确度，但也伴随着巨大的技术与伦理风险。训练数据的偏差、系统漏洞可能导致医疗设备发生错误，甚至误诊。此外，AI系统在处理敏感的患者信息时，若未采取充分的加密与权限管理，可能会导致患者隐私泄露，进而带来法律与伦理上的问题。AI在新闻领域的滥用风险：随着AI生成内容技术的普及，新闻行业面临着虚假新闻传播的风险。某些不法分子可能利用AI模型生成虚假报道、伪造证据，借此操纵舆论或进行诈骗活动。如何确保生成内容的真实性与可信度，成为新闻行业亟待解决的安全挑战。AI在金融行业的安全风险：金融行业的AI应用包括身份验证、交易监控等多个方面，面临着深度伪造技术带来的身份验证问题。攻击者通过深度伪造技术伪造身份信息，可能突破金融机构的身份核查系统，实施盗刷或恶意注册等欺诈行为，造成极大的经济损失。AI在编程领域的安全风险：AI辅助编程不仅提高了开发效率，但也带来了代码安全隐患。AI生成的代码可能存在常见漏洞（如SQL注入、跨站脚本攻击等），同时AI生成的代码缺乏架构设计，可能导致后期维护困难。由于过度依赖AI生成的代码，开发人员可能减少了必要的人工审查，从而放大了潜在的安全风险。二、AI应用安全的解决方案与应对措施针对上述AI应用中的安全风险，企业需要采取多维度的防护措施，构建全方位的AI安全管理体系。2.1 提高模型的鲁棒性和透明性为了应对AI模型的滥用风险，企业应加大对AI模型的鲁棒性和透明度的建设。例如，采用对抗训练增强模型的抗干扰能力，采用可解释性AI（XAI）技术提升模型的透明度，帮助用户理解决策过程，从而降低不当信任的风险。2.2 强化数据保护与隐私管理在AI应用过程中，数据是最核心的资产之一。企业应实施数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，确保数据的隐私性和安全性。此外，企业应遵守相关的法律法规，如GDPR等，确保数据使用的合法合规。2.3 强化安全检测与监控企业需要在AI模型开发与应用过程中加入安全检测与监控机制，实时发现潜在的安全隐患。例如，利用自动化工具扫描AI模型的依赖组件，识别潜在漏洞，及时修复，并部署AI安全监控系统，实时监控模型的运行状态和异常行为。2.4 建立合规性框架AI应用不仅要在技术上保障安全，还需要满足法律法规的合规性要求。企业应构建全面的AI合规性框架，制定AI应用的合规性审查标准，确保AI技术在法律法规框架下运行。三、艾体宝Mend价值Mend通过其全面的软件组成分析（SCA）与依赖治理功能，在模型安全方面发挥了关键作用，帮助企业应对AI模型开发、训练、部署和维护过程中面临的安全挑战。具体价值体现在以下几个方面：3.1 识别和治理AI应用依赖中的安全风险AI应用往往依赖于多个开源库和第三方组件，而这些组件可能带有安全隐患。Mend通过自动化的SCA工具，能够深入识别和分析AI应用中所依赖的开源库及第三方组件，实时扫描每个依赖组件的安全风险。无论是AI平台、训练框架、容器镜像，还是MLOps流水线中的每一层，Mend都能够精确检测出潜在的漏洞、许可证问题和版本不兼容等安全风险。企业可以借助Mend的实时扫描功能，提前识别并解决这些隐患，避免将不安全的依赖组件引入AI应用，从而减少因依赖漏洞带来的应用安全风险。3.2 构建透明的SBOM体系，确保合规性AI应用不仅需要从技术层面防护，还必须符合相关的合规要求。Mend帮助企业构建和管理全面的安全SBOM（软件物料清单）体系，生成覆盖整个AI应用栈的SBOM清单。这一清单为合规审计、漏洞报告和监管备案提供了透明和准确的数据支持。通过Mend的SBOM工具，企业能够清晰地掌握AI应用中每个组件的来源、版本及其安全状况，从而确保模型和应用的安全性与合规性，避免因信息不透明而引发的法律和合规问题。通过这种全面的管理，Mend帮助企业在复杂的合规环境中确保AI应用的合法性与合规性。3.3 防范对抗攻击与漏洞利用Mend通过对AI模型进行真实的红队模拟交互，模拟攻击者的行为，测试模型对恶意输入、提示词注入以及其他对抗攻击的防御能力。Mend通过模拟各种可能的攻击情境，实际验证模型在面对各种恶意输入时的响应能力和稳定性。通过这种方式，Mend能够识别出潜在的安全漏洞，并提供针对性的防御策略，帮助企业提前发现并修复可能被攻击者利用的弱点。
又一款世界模型宣布开源！对标 Genie 3、10 分钟长视频无损生成
1 月 29 日，继连续发布空间感知与 VLA 基座模型后，蚂蚁灵波科技再次刷新行业预期，开源发布世界模型 LingBot-World。该模型在视频质量、动态程度、长时一致性、交互能力等关键指标上均媲美 Google Genie 3，旨在为具身智能、自动驾驶及游戏开发提供高保真、高动态、可实时操控的“数字演练场”。（图说：LingBot-World 在适用场景、生成时长、动态程度、分辨率等方面均处于业界顶尖水平）开源地址：https://github.com/Robbyant/lingbot-world?tab=readme-ov-file针对视频生成中最常见的“长时漂移”问题（生成时间一长就可能出现物体变形、细节塌陷、主体消失或场景结构崩坏等现象），LingBot-World 通过多阶段训练以及并行化加速，实现了近 10 分钟的连续稳定无损生成，为长序列、多步骤的复杂任务训练提供支撑。 交互性能上，LingBot-World 可实现约 16 FPS 的生成吞吐，并将端到端交互延迟控制在 1 秒以内。用户可通过键盘或鼠标实时控制角色与相机视角，画面随指令即时反馈。此外，用户可通过文本触发环境变化与世界事件，例如调整天气、改变画面风格或生成特定事件，并在保持场景几何关系相对一致的前提下完成变化。（图说：一致性压力测试，镜头最长移开 60 秒后返回，目标物体仍存在且结构一致）（图说：高动态环境下，镜头长时间移开后返回，车辆形态外观仍保持一致）（图说：镜头长时间移开后返回，房屋仍存在且结构一致）模型具备 Zero-shot 泛化能力，仅需输入一张真实照片（如城市街景）或游戏截图，即可生成可交互的视频流，无需针对单一场景进行额外训练或数据采集，从而降低在不同场景中的部署与使用成本。 为解决世界模型训练中高质量交互数据匮乏的问题，LingBot-World 采用了混合采集策略：一方面通过清洗大规模的网络视频以覆盖多样化的场景，另一方面结合游戏采集与虚幻引擎（UE）合成管线，从渲染层直接提取无 UI 干扰的纯净画面，并同步记录操作指令与相机位姿，为模型学习“动作如何改变环境”提供精确对齐的训练信号。 具身智能的规模化落地面临一个核心挑战——复杂长程任务的真机训练数据极度稀缺。LingBot-World 凭借长时序一致性（也即记忆能力）、实时交互响应，以及对"动作-环境变化"因果关系的理解，能够在数字世界中"想象"物理世界，为智能体的场景理解和长程任务执行提供了一个低成本、高保真的试错空间。同时，LingBot-World 支持场景多样化生成（如光照、摆放位置变化等），也有助于提升具身智能算法在真实场景中的泛化能力。 随着“灵波”系列连续发布三款具身领域大模型，蚂蚁的 AGI 战略实现了从数字世界到物理感知的关键延伸。这标志着其“基础模型-通用应用-实体交互”的全栈路径已然清晰。蚂蚁正通过 InclusionAI 社区将模型全部开源，和行业共建，探索 AGI 的边界。一个旨在深度融合开源开放并服务于真实场景的 AGI 生态，正加速成型。 目前，LingBot-World 模型权重及推理代码已面向社区开放。
今天，我们正式开源了 LingBot-Depth 空间感知模型。点击查看视频不同于数字世界，具身智能的落地高度依赖物理空间信息，空间智能是其在现实场景落地应用的核心关键，而视觉维度下支撑空间智能的重要桥梁正是距离与尺度（Metric Depth）。基于这一核心需求，空间感知模型 LingBot-Depth 应运而生。LingBot-Depth 是一种面向真实场景的深度补全模型，依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证，并基于深度引擎芯片直出的深度数据进行训练与优化，旨在将不完整且受噪声干扰的深度传感器数据转化为高质量、具备真实尺度的三维测量结果，提升环境深度感知与三维空间理解能力，为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉。实验结果表明，本模型在深度精度与像素覆盖率两项核心指标上均超越业界顶级工业级深度相机。在 NYUv2、ETH3D 等多个基准测试中，LingBot-Depth 在深度补全、单目深度估计及双目匹配任务上均达到当前最优水平，并在无需显式时序建模的情况下保持视频级时间一致性。LingBot-Depth 模型也已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均达到行业领先水平。注解：在最具挑战的稀疏深度补全任务中，LingBot-Depth 性能整体优于现有多种主流模型。（图中数值越低代表性能越好。）下游任务验证进一步表明，模型能够在 RGB 与深度两种模态之间学习到对齐的潜在空间表征，从而实现对透明及反光物体的稳定机器人抓取。01技术架构：创新的掩码深度建模范式在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波。针对这一行业共性难题，我们研发了“掩码深度建模”（Masked Depth Modeling，MDM）技术。训练过程中，我们使用海量 RGB–深度图像对，但刻意遮挡其中一部分深度区域，让模型仅根据 RGB 图像去预测缺失的深度值。随着训练进行，模型逐渐学会建立“外观—几何”之间的对应关系，也就是从“物体看起来像什么”推断“它大概有多远”。在涵盖家庭、办公环境、健身房及户外场景的上千万张图像数据上完成训练后，当深度相机传回的数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型已能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出更完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。02 核心亮点精准且稳定的相机深度感知LingBot-Depth 在传统深度传感器易失效的复杂场景中，仍可输出具备真实尺度的高精度深度结果，包括透明物体、玻璃表面以及高反光材质等极具挑战性的环境。不同于依赖硬件改进的方案，本模型从视觉理解层面弥补传感器缺陷，实现对真实三维结构的可靠恢复。除单帧精度优势外，LingBot-Depth 还表现出优异的时间一致性。在无需显式时序建模的情况下，模型即可为视频输入生成稳定、连贯的深度序列，有效避免闪烁与结构跳变问题，为机器人操作、AR/VR 以及动态场景感知等应用提供可靠的连续空间理解能力。卓越的 3D 和 4D 环境感知能力LingBot-Depth 为下游空间感知任务提供了坚实而通用的基础能力。通过将含噪且不完整的传感器深度优化为干净、稠密且具备真实尺度的三维测量结果，模型显著提升了多种高层视觉任务的稳定性与精度。具体而言，LingBot-Depth 支持：更加准确的结构化室内场景建图，并有效提升相机位姿与运动轨迹估计的精度；面向机器人学习的可靠 4D 点跟踪能力，在统一的真实尺度空间中同时刻画静态场景几何结构与动态物体运动。这使得系统能够在复杂真实环境中建立一致、连续且可用于决策与交互的空间理解表征。灵巧抓取操作适用于透明与反光物体通过在统一潜在空间中联合对齐 RGB 外观信息与深度几何结构，LingBot-Depth 使机器人在以往难以处理的复杂场景中实现稳定可靠的操作能力。基于模型优化后的高质量深度结果及跨模态对齐特征，我们进一步训练了一种基于扩散模型的抓取位姿生成策略，在透明杯、反光金属容器等具有挑战性的物体上取得了较高的抓取成功率。在真实机器人测试中，在透明储物盒等传统传感器难以处理的场景中，LingBot-Depth 通过生成合理的深度估计，成功实现了 50% 的抓握率，突破了技术瓶颈。点击查看视频03 从实验室到落地应用：显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果LingBot-Depth 展现出与现有硬件设备的良好适配性。在不更换更高成本传感器的情况下，模型可提升可靠性并降低系统部署门槛。LingBot-Depth 模型依托奥比中光 Gemini330 系列双目 3D 相机进行效果测试，结果显示：面对透明玻璃、高反射镜面、强逆光以及复杂曲面等极具挑战性的光学场景，搭载 LingBot-Depth 后输出的深度图变得平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，效果优于业内领先 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。!上传中...注解：搭载 LingBot-Depth 后，奥比中光 Gemini 330 系列在透明及反光场景下深度图的完整性和边缘清晰度明显提升注解：奥比中光 Gemini 330 系列相机搭载 LingBot-Depth 后输出的深度图效果优于业界领先的 ZED 深度相机这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果，降低机器人因深度缺失与噪声引发的抓取失败与碰撞风险。在具身智能、自动驾驶等领域都有一定应用价值，能够极大程度提升具身操作的精准度。目前，我们已与奥比中光达成战略合作伙伴关系，将基于 LingBot-Depth 模型推出新一代深度相机，依托 Gemini 330 系列相机提供的芯片级 3D 数据，进一步通过技术协同、生态共建，为机器人处理各行各业极端场景、走向真正落地提供强大的技术支撑。LingBot-Depth 已成功实现模型轻量化与端侧部署，具备在边缘计算设备上高效运行的能力。未来，我们期待通过开源开放与生态合作，和广大合作伙伴一起加速具身智能在家庭、工业、物流等复杂场景的大规模应用落地。目前我们的模型、代码、技术报告已全部开源，欢迎大家访问我们的开源仓库。Website： https://technology.robbyant.com/lingbot-depth Model： https://huggingface.co/robbyant/lingbot-depth Code： https://github.com/Robbyant/lingbot-depth Tech Report： https://github.com/Robbyant/lingbot-depth/blob/main/tech-report.pdf后续我们还将开源 300 万对精心标注的 RGB-深度数据，包括 200 万对实拍 RGB-D 样本，和 100 万对渲染样本，推动空间感知技术的开源生态建设和技术创新。LingBot-Depth 的开源标志着我们在空间智能领域迈出的第一步。本周，我们还将陆续为大家带来我们在具身智能领域智能基座方向的更多成果，我们期待与全球开发者、研究者、产业伙伴一起，共同探索具身智能的上限。
从算力规模到系统级竞争：智算竞争核心已变，金山云战略升级曝行业“隐形拐点”
从训练到推理：智算需求正在经历一场结构性转向过去一年，如果仅从“算力需求增长”来理解中国智算产业的变化，显然是不够的。 在 2026 年 1 月 21 日举办的金山云年度 Tech Talk 上，金山云对其过去一年智算业务的演进进行了系统性回顾。从公开财报数据到客户侧真实使用情况，这些信息拼凑出了一幅更清晰的图景：智算需求并非简单放量，而是在训练、推理、应用形态和工程方式等多个层面同时发生结构性变化。 这场变化的核心，不再只是“谁拥有更大规模算力”，而是围绕模型如何被使用、Token 如何被消耗、算力如何被组织展开。 变化首先体现在财务数据上。 根据金山云披露的公开财报，其智算云业务在过去一年实现了高速增长。以 2025 年第三季度为例，智算云账单收入达到 7.8 亿元人民币，同比增长接近 120%。这一数据并非孤立，而是延续了此前多个季度的增长趋势，显示智算已成为金山云收入结构中的重要组成部分。 金山云高级副总裁刘涛在分享中提到了金山云对这一趋势的判断：智算需求的增长重心，正在从训练侧逐步向推理侧转移。 从训练视角看，过去几年国内智算需求的主要推动力，来自少数对算力高度敏感的行业。 自动驾驶与具身智能，是其中最典型的代表。这些行业往往需要长期训练模型，并处理视频、点云、传感器等海量多模态数据。在早期阶段，它们对算力的需求更多集中在训练规模本身。 但与通用大模型不同，这类行业模型并不一味追求参数规模最大化。刘涛在分享中指出，自动驾驶和具身智能模型在训练阶段，对算力密度的要求并不极端，但对显存容量和数据处理能力要求更高。 这意味着，它们对算力平台的诉求，正在从“算力数量”转向“系统能力”——包括数据接入、预处理、多模态调度以及训练全流程的工程化效率。 推理侧的变化更加显著。 如果说训练侧的变化仍然是渐进的，那么推理侧的变化则更为直接和激烈。 一个被反复引用的数据，来自火山引擎在其公开发布会上的披露：平台每日 Token 调用量已达到 50 万亿级别。这是当前国内少数被明确对外公布的 Token 规模数据之一，也成为行业理解推理负载的重要参考。 与此同时，多个面向大众或企业的模型产品正在持续扩大推理需求。例如豆包、通义千问以及近期加大投入的腾讯元宝，都在不同程度上推动 Token 消耗快速增长。 这些产品并不完全运行在同一云平台上，但它们共同指向一个事实：推理阶段正在成为智算需求增长的主要来源，且这种增长具备明显的外溢性。 在所有推理场景中，编程类应用被反复强调。 刘涛指出，2025 年一个尤为显著的变化在于：编程相关请求正在成为 Token 消耗的主力场景之一。这一判断并非孤立，而是与海外模型使用结构的统计结果高度一致。 “Vibe Coding”成为一个关键词。一个广为流传的事实是，Claude Code 的大量代码本身，正是由 Claude Code 参与生成的。这意味着模型不再只是辅助工具，而是深度介入软件生产过程。 从全球 Token 调用结构来看，编程类请求在多家模型服务商中长期占据最高比例。金山云也观察到了同样的趋势：代码生成、重构和理解能力的提升，正在显著改变程序员的工作方式，并直接放大推理侧算力需求。 在具体应用层面，互联网客户仍然是智算需求的重要来源，但其需求形态已经发生变化。刘涛提到，当前互联网场景呈现出三个明显特征： 其一，多模态需求显著增长。视频生成、视频理解以及复杂推理任务，带动了训练与推理负载的持续上升；其二，模型参数规模不再单向膨胀，而是围绕具体任务进行结构性调整；其三，Vibe Coding 在头部互联网公司中已较为普及，使用更强的商用模型进行代码开发，正在成为常态。 这些变化意味着，互联网客户对智算平台的期待，已经从“算力服务”升级为对模型生命周期管理和工程体系的整体依赖。 为了满足更多元化的需求，刘涛表示，2025 年，智算平台金山云星流已完成从资源管理平台向一站式 AI 训推全流程平台的战略升级。从训推平台、机器人平台到模型 API 服务，升级后的金山云星流平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型 API 服务商业化落地的全链路闭环。实现三维进阶，智算云 AI 势能全释放 尽管各行各业大规模应用 AI 还处于早期探索阶段，但定位行业助力者的金山云，多年来持续打磨全栈 AI 能力。从 2023 年的智算网基础设施，到 2024 年智算云的平台化和 Serverless 化，再到 2025 年的一站式 AI 训推全流程平台，通过提升平台效率、突破行业边界、加速推理布局，金山云为迎接 AI 应用爆发做好了充分准备。 在平台效率方面，金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，通过降低多模块协同复杂度，能实现“开箱即用”的 AI 开发体验。自研的 GPU 故障自愈技术结合任务可观测性设计，可实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度，降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行。 作为面向机器人开发与落地的全链路云原生平台，金山云星流机器人平台深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节，打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎。平台率先实现具身智能数据工程领域采集、标注、管理的全链路闭环，可高效服务具身智能行业模型训练、仿真应用场景分析等核心需求，助力客户快速完成从算法研发到真实场景部署的全流程落地，最终推动机器人产业的智能化升级。 面向大模型应用开发者和企业用户，金山云星流平台模型 API 服务提供高可用、易集成的模型调用与管理能力，覆盖模型调用的全生命周期。该服务支持高并发推理与多模型管理，能够帮助用户高效接入多种模型资源，助力大模型应用落地。目前，金山云星流平台模型 API 服务已积累诸多行业客户。 同时，金山云星流平台的模型生态也在持续丰富。目前，平台已支持近 40 种不同模型，包括 DeepSeek、Xiaomi MiMo、Qwen3、Kimi 等。客户通过一站式访问，即可高效接入多种模型，在畅享稳定高效云服务的同时，更加聚焦 AI 业务创新和价值创造。
理想汽车内部会曝光：必做人形机器人！全网急聘“最好的人”、连跳槽的前员工都要揪回来？
整理 | 华卫 1 月 26 日，理想汽车 CEO 李想召开了一场两个小时的线上全员会。据多位内部员工反馈，李想强调，2026 年是所有想要成为 AI 头部公司上车的最后一年；最晚 2028 年，L4 一定能落地；最终全球布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能等业务的公司不会超过 3 家，理想会努力成为其中一家。 “未来，理想会进一步强化具身智能的品牌定位，而不仅仅是创造移动的家。在汽车之外，理想一定会做人形机器人，并会尽快落地亮相。”而接下来，理想为了迎接新一轮的 AI 竞争，公司将对研发进行新一轮的组织变革，将研发团队按照基座模型团队、软件本体团队、硬件本体团队等进行划分，其中汽车、机器人等都归为硬件本体团队。 同时，李想表示，要去招聘最好的人，把原来那些去到机器人创业公司的人再招回来。在此之前，已经有不少智驾核心技术人员从该公司离职，去具身智能赛道创业了。2025 年下半年，前理想自动驾驶研发负责人贾鹏、量产负责人王佳佳与前 CTO 王凯等核心高管一起创办了具身智能公司至简动力，且很快就拿到多家头部美元基金和互联网科技公司的投资意向。 当前，理想已在官网社招页面放出多个人形机器人研发岗位。从招聘信息可以看出，其研发项目几乎覆盖了人形机器人从核心部件到系统集成的全流程。 在 2025 年三季度业绩会上，李想公开表示，现在电动车行业拼参数已经拼到死胡同了，做智能终端又容易变成把手机应用搬到车里，属于重复建设，所以理想选了第三条路：把车定义成“具身智能”产品，让它从单纯的交通工具，变成有感知、有大脑、有神经、有心脏、有身体的“机器人”。 事实上，早在 2024 年底的 AITALK 上，李想就说过，理想做人形机器人是肯定的，但还没到合适的时机。然而，此前，因为技术跟不上、人形机器人供应链不成熟等问题，理想暂停了人形机器人自研项目。 但理想在泛机器人领域的布局也一直在进行。2025 年 6 月还有消息称，理想成立了“空间机器人”和“穿戴机器人”两个二级部门，都归高级副总裁范皓宇带领的产品部管，智能眼镜 Livis 是首款产品。
让机器人“看清”三维世界，蚂蚁灵波开源 LingBot-Depth 模型
空间智能迎来重要开源进展。1 月 27 日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技宣布开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth。 该模型基于奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机提供的芯片级原始数据，专注于提升环境深度感知与三维空间理解能力，旨在为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉，在“看清楚”三维世界这一行业关键难题上取得重要突破。这也是蚂蚁灵波科技在 2025 外滩大会后首次亮相后，时隔半年在具身智能技术基座方向公布重要成果。 在 NYUv2、ETH3D 等权威基准评测中，LingBot-Depth 展现出代际级优势：相比业界主流的 PromptDA 与 PriorDA，其在室内场景的相对误差（REL）降低超过 70%，在挑战性的稀疏 SfM 任务中 RMSE 误差降低约 47%，确立了新的行业精度标杆。（图说：在最具挑战的稀疏深度补全任务中，LingBot-Depth 性能整体优于现有多种主流模型。图中数值越低代表性能越好。） 在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波，导致深度图出现数据丢失或产生噪声。 针对这一行业共性难题，蚂蚁灵波科技研发了“掩码深度建模”（Masked Depth Modeling，MDM）技术，并依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证。当深度数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。值得一提的是，LingBot-Depth 模型已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均有良好表现。 实验中，奥比中光 Gemini 330 系列在应用 LingBot-Depth 后，面对透明玻璃、高反光镜面、强逆光及复杂曲面等极具挑战的光学场景时，输出的深度图依然平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，其效果显著优于业内领先的 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果。（图说：搭载 LingBot-Depth 后，奥比中光 Gemini 330 系列在透明及反光场景下深度图的完整性和边缘清晰度明显提升）（图说：其效果优于业界领先的 ZED 深度相机） LingBot-Depth 的优异性来源于海量真实场景数据。灵波科技采集约 1000 万份原始样本，提炼出 200 万组高价值深度配对数据用于训练，支撑模型在极端环境下的泛化能力。这一核心数据资产（包括 2M 真实世界深度数据和 1M 仿真数据）将于近期开源，推动社区更快攻克复杂场景空间感知难题。 据了解，蚂蚁灵波科技已与奥比中光达成战略合作意向。奥比中光计划基于 LingBot-Depth 的能力推出新一代深度相机。