xiaohack's Blog - 世界模型
type: channel
link: https://blog.xiaohack.org/tag/286ff0b7-6182fe/
items: Agent 面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
items: 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
items: 世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
items: 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
items: 2026AI 元年：从工具智能到原生智能，AI 如何重构产业生产范式
items: Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
items: 2026 AI 元年：从技术狂欢到价值共生的智能新纪元
items: 科技云报到：2026，AI开启“共生智能”新纪元
items: 大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B 端、C 端界限模糊，API 不够、逼出 “按结果付费”
items: 500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上 ｜

Agent 面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
type: item
date: 2026-02-04T14:17:50+08:00
description: 2025 年，技术世界看起来既热闹又拥挤。从开源大模型引发全球讨论，到 Agent 能力快速演进；从低空飞行、人形机器人走向现实应用，到量子技术不断刷新实验纪录，前沿技术在多个方向上几乎同时取得进展。但当这些热点被放在同一时间轴上回看，一个更深层的共性逐渐浮现：技术竞争的重心，正在从单点能力突破，转向系统级、工程级与生态级竞争。即技术的想象空间仍在扩张，但技术价值的释放，正越来越依赖完整系统、基础设施能力以及产业协同水平。在 AI 领域，这一变化尤为明显。开源模型、MCP 等协议、多模态与 Agent 进一步迈向实际生产环境，使竞争不再只围绕模型参数或单次效果展开，而是延伸到推理效率、成本结构、系统稳定性与可治理性等更底层的问题。与此同时，在实体与基础科技领域，eVTOL 适航审定取得突破、人形机器人进入公众视野、量子计算持续推进，也在不断放大工程化与规模化落地的复杂性。在这样的背景下，InfoQ 研究中心完成了《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》。这份报告并未试图给出统一结论，也没有将未来简化为几条明确路径，而是从事实盘点出发，对过去一年软件技术的发展状态进行了系统整理，试图还原不同技术方向在真实环境中的推进情况。报告更关注技术如何被使用、如何被限制、如何在复杂系统中产生实际影响。更多内容也欢迎各位读者点击「链接」，下载完整报告进行阅读。回望 2025 ，模型仍在中心，但决定性因素已经发生迁移2025 年一个明显的变化是，模型依然处在技术演进的中心位置，但讨论重点已经发生迁移。模型能力仍在提升，但其边际影响开始放缓，推理效率、成本结构、系统稳定性的重要性持续上升。在真实场景中，能否稳定运行、能否控制成本、能否嵌入现有系统，往往比单次能力表现更具决定性。这一变化，直接将 AI Infra 推向了更靠前的位置。过去，基础设施更多被视为模型能力提升的配套条件，关注重点集中在算力规模、训练效率与资源调度；而在 2025 年的实际应用中，AI Infra 的核心价值，开始体现在对不确定性的吸收与管理能力上。推理阶段的成本控制、运行过程的可观测性、异常状态的隔离与回滚、跨系统的稳定衔接，这些能力正在成为 AI 能否进入核心业务流程的前提条件。当 Agent 进入真实生产环境，这一趋势被进一步放大。与能力展示型应用不同，能够执行具体任务的 Agent，其行为不确定性更高，执行失败、路径偏离、资源误用等问题更容易直接影响业务结果。在这一过程中，执行环境的隔离、权限边界的设定、状态记录与追溯能力，开始成为 Agent 系统不可缺少的一部分。AI Infra 在这里不再只是运行环境，更是治理框架的一部分。从更长的时间尺度看，这种对基础设施能力的重视，正在重新塑造 AI 技术的演进节奏。模型能力仍在向前推进，但其价值释放越来越依赖 Infra 是否能够将复杂性留在系统内部，将稳定性交付给使用者。这一趋势，在 2025 年已经初步显现，也成为观察 2026 年技术走向时不可忽视的背景之一。开发领域的变化尤为典型。Coding 场景率先完成了从能力展示到生产力工具的跨越，Vibe Coding 在实际工作中快速扩散，同时也暴露出代码质量、责任归属、流程治理等新的问题。这些变化，让开发者工具、工程规范与平台能力重新回到技术讨论的核心位置。在大模型的更中心，我们也看到了新的方法论和模型架构正在持续推进。围绕 RLVF 等训练范式的探索，模型在对齐方式、反馈机制以及长期目标建模上的能力不断被强化。与此同时，多模态能力也在发生结构性变化，从早期的多模态拼接，逐步走向原生多模态，再到对原生全模态和世界模型的探索，模型试图以更统一的方式理解和生成复杂世界，甚至预测和改变物理世界。更进一步，在生态层面，围绕 Agent 和工具协作的协议开始形成共识，开源与闭源在不同市场呈现出差异化路径。中国力量在这一过程中逐渐显现出自身的特点。从 2025 年的实际进展看，开源在中国技术生态中承担的角色正在发生变化。它不再只是代码共享或技术展示的载体，而是逐渐融入到标准共识、工程协作和生态协同之中。围绕模型、Agent、工具链和基础设施的开源项目，开始更多地服务于真实场景，推动技术在复杂环境中的适配与演进。这些变化并非孤立发生，而是与前述模型演进、基础设施成熟度以及 Agent 落地进程相互交织。它们共同构成了 2025 年技术世界中一个不易被单一指标捕捉，却正在逐渐成形的重要背景，也为理解 2026 年技术走向提供了更具现实感的参照。更多内容也欢迎各位读者点击文末的「阅读原文」，下载完整报告进行阅读。前沿技术拓展技术想象空间，并主动探索与 AI 的结合除了 AI 本身，我们也看到了星地互联网、量子技术、低空飞行等领域在 2025 年出现了具有标志意义的进展。星地…

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
type: item
date: 2026-01-30T18:56:35+08:00
description: 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…

世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
type: item
date: 2026-01-29T20:12:14+08:00
description: 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…

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
type: item
date: 2026-01-29T11:43:33+08:00
description: 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。

2026AI 元年：从工具智能到原生智能，AI 如何重构产业生产范式
type: item
date: 2026-01-26T11:25:37+08:00
description: 引言：2026，AI 正式进入“原生智能”周期 站在 2026 年的时间节点回望，人工智能已不再局限于屏幕内的文本与图像生成。 随着物理感知、逻辑规划与多智能体协作能力的同步突破，AI 正在以“原生智能（Agentic Intelligence）”的形态，深度嵌入全球产业体系。 产业生产模式，正在完成一次底层范式迁移： 从“人力 + 自动化工具”，转向“人类目标 + 智能体网络”的新结构。 一、技术基础的升维：从语义智能到物理智能 1. 关键范式：下一状态预测（Next-State Prediction, NSP） 传统大模型的核心机制是 Next-Token Prediction（下一个词元预测），本质上是语言统计。 而 2026 年的关键突破在于： 模型开始学习“世界如何演化”，而不只是“句子如何续写”。 下一状态预测（NSP）要求模型： 理解物理约束 学习动态系统规律 预测复杂环境在未来时刻的状态演变 这意味着 AI 正在从“语言智能”迈入具备空间、时间与因果建模能力的物理智能阶段。 2. NSP 对产业生产力的直接影响 （1）科研与材料 / 药物研发（AI4S） 具备 NSP 能力的模型，可以在虚拟环境中： 模拟分子构型变化 推演反应路径 大规模筛选高潜力候选方案 结果是： 原本需要数月甚至数年的实验周期，被压缩为“虚拟推演 + 少量物理验证”的新模式。 （2）制造业：从预测性维护到状态驱动生产 基于世界模型（World Models）的工业 AI，能够： 持续预测设备健康状态 识别隐性疲劳损耗 在故障发生前完成调度调整 制造体系由此从： “事后维修” → “前置状态管理” 计划外停机率显著下降，生产系统稳定性大幅提升。 二、生产模式重构：多智能体系统规模化上岗 1. 关键组织单元：多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS） 在 2026 年，生产单元不再等同于“岗位”或“部门”，而是： 由多个专业化 AI 智能体构成的协作网络 这些智能体： 各自具备明确职责边界 通过标准化协议（如 MCP、A2A）通信 能自主协商、分工与任务移交 其运作方式更接近一个虚拟组织体。 2. “一人即公司”的现实落地 在商业运营中，一个简单的业务变更（如订单调整）会自动触发： 供应链智能体重新计算备货方案 物流智能体调整路径与节点 财务智能体同步更新账期与现金流预测 整个过程在后台自动完成，效率从“天级协同”跃迁至“秒级响应”。 在实践中，中小企业往往会基于成熟的智能体基础设施快速搭建能力体系。 例如通过 「智能体来了（agentcome.net）」 这类平台，即可低成本构建可扩展的多智能体网络，实现接近大型组织的运行效率。 三、效率范式变化：从单点提效到系统最优 1. 关键系统形态：复合 AI（Composite AI） 复合 AI 不再只“生成内容”，而是融合： 生成式能力（Generation） 预测式能力（Prediction） 处方式决策能力（Prescription） 其目标是： 在动态、不确定环境中持续逼近全局最优解。 2. 新效率常态的三大体现 （1）资源动态调度成为默认能力 生产排程从静态规则，升级为分钟级实时优化系统。 （2）组织熵值显著下降 跨部门“灰色地带”被智能体协议消除，协作成本急剧降低。 （3）劳动力价值结构上移 人类角色从流程执行者，转向： 决策边界定义 智能体治理 伦理与合规评估 “智能体运营师”成为新型核心岗位。 四、总结：AI 成为“第二生产力系统” 2026 年的 AI，不再只是效率工具，而是可进化的生产力系统本身。 认知跃迁：NSP 与世界模型使 AI 能理解并推演现实世界 组织重组：多智能体网络替代传统科层结构 价值转向：竞争焦点转为“可复用、可进化的数字智能资产” 真正领先的企业，不是“用 AI 降本”， 而是率先将行业知识转化为可规模复制的智能体能力库。

Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
type: item
date: 2026-01-24T00:23:45+08:00
description: 新加坡的会场里，全球人工智能顶会 AAAI，正式揭晓年度奖项，也迎来了它的第 40 个年头。今年共颁发了 5 个杰出论文奖，以及 2 个经典论文奖。在获奖名单中，竟然还有“机器学习三巨头”之一的 Yoshua Bengio。不过这一次，他并不是因为最新成果获奖，而是凭借在 2011 年写的一篇论文获得了经典论文奖。而且不久前，他刚达成 AI 领域首个“百万被引作者”的成就。为什么 10 多年前的这篇论文，会在今年被重新拉出来，还获得了经典论文奖？不妨来看看它讲了些什么。论文名为 Learning Structured Embeddings of Knowledge Bases（《面向知识库的结构化表示学习》）。提出了一种方法，把知识库的结构化数据嵌入到连续空间中，从而让结构化知识更容易用于机器学习任务。换句话说，这篇文章解决的是如何把离散世界（知识、事实、关系）嵌入到连续空间；以及如何让神经网络不靠纯统计，而是“接住现实结构”。而今天热门的世界模型、RAG、Agent 的外部记忆等等这些东西，从本质上讲，全都在复用这条路线。再说回今年获奖的 5 篇杰出论文，这些论文有讲机器人和 VLA 的，有在讲如何在连续时间系统中让 AI 模型“白盒化”的，还有讲 LLM 和 CLIP、讲高频信号和局部判别结构的。串起来看，这些论文的研究方向，其实可以概括出一个共同指向：AI 的竞争，已从拼实验环境的中的炫酷 Demo，转向真正的应用层。Scaling Law 那套虽然不完全失效，但多少有点过时了，谁能在真实世界中被理解、被修订、被信任越来越关键。AAAI 2026: AI 走向现实，评奖标准重塑下面来看看这几篇杰出论文，都有哪些有意思的信息。具身智能领域：论文名：ReconVLA: Reconstructive Vision-Language-Action Model as Effective Robot Perceiver（ReconVLA：作为高效机器人感知器的重建式视觉-语言-动作模型）要说清本文的创新点，需要再这里先简单回顾一下什么是 VLA——VLA（Vision-Language-Action）具身智能领域的一个关键模型，可以把视觉感知、语言理解和动作生成统一到同一个模型中，直接根据“看到什么 + 听到什么”，来输出可执行机器人动作。不过当前 VLA 的缺陷也是很明显的：比如模型在执行动作时，视觉注意力高度分散；即便模型能“理解指令”，但在复杂场景、多干扰物、长任务中，往往看不准真正要操作的物体。结果就是：抓错对象、操作不精确（现实世界对精确度要求很高）、长链任务中途失败等等。总之，以往 VLA 只监督“动作输出”，几乎不约束“视觉感知过程本身”。而 ReconVLA 的关键思想是：不“告诉模型看哪里”，而是“逼模型把关键区域重建出来”。其核心机制，简单来说，就是模拟人类视觉的“凝视（gaze）”机制，不要求模型输出框，也不输入裁剪图，而是让模型在内部生成一种“重建信号”，去还原“当前要操作的局部区域”。论文还系统性地对比了三类视觉定位（grounding）范式：一类是以外部检测器和裁剪图像为代表的 Explicit Grounding，一类是先输出目标框、再生成动作的 CoT Grounding，以及作者提出的 Implicit Grounding（隐式 Grounding），也就是 ReconVLA 的方式。图注：不同范式 Grounding 之间的概念性对比。前两类方法本质上都是在显式告诉模型“答案在哪里”，并未真正改变 VLA 内部的视觉表示和注意力机制。而 ReconVLA 通过重建过程，将关键区域作为一种隐式的视觉监督信号，引导模型生成所谓的“重建 token（reconstructive tokens）”，从而在不引入额外输入或输出的前提下，重塑视觉感知能力。换句话说，它不再让模型“蒙着眼睛试动作”，而是强制模型在每一步决策前，先把目标对象看准，再去动手。关于从“结果可解释”，走向“结构可操作”：论文名：Causal Structure Learning for Dynamical Systems with Theoretical Score Analysis（基于理论评分分析的动态系统因果结构学习方法）这篇论文提出了一种方法：CADYT。能够在连续时间、甚至不规则采样的数据中，同时刻画系统的动力学演化，并恢复其中的因果结构。更重要的是，作者证明了用于判断因果关系的评分函数，在理论上等价于一种合理的模型选择准则，而不是经验性的启发式指标。换句话说，就是这个评分不是凭经验设计的，而是从理论上保证：它会偏向那些“解释得刚刚好、不多也不少”的因果结构。在现实世界的系统中，无论是工业控制、物理系统，还是医疗过程，系统本质…

2026 AI 元年：从技术狂欢到价值共生的智能新纪元
type: item
date: 2026-01-23T11:37:32+08:00
description: ​摘要​：若说 2023 年是生成式 AI 的概念启蒙年，2026 年则正式开启了人工智能的“应用元年”与“价值兑现年”。这一年，大模型技术从参数竞赛迈入能力沉淀期，NSP 范式推动 AI 实现从“预测文本”到“理解世界”的认知跨越，具身智能、多智能体系统从实验室走向产业实景，资本市场对 AI 企业的估值逻辑从“技术故事”转向“落地能力”。本文立足 2026 年 AI 产业爆发的核心特征，深度解析技术范式变革的底层逻辑，拆解工业、金融、医疗、出行等领域的商业化落地场景，探讨 AI 对社会生产生活的重构影响，梳理技术落地中的伦理与安全挑战，并结合行业实践给出企业与个人的适配策略，最后通过高频 QA 问答解答核心困惑，为把握 AI 元年的发展机遇提供全景式参考。​关键词​：2026 AI 元年；NSP 范式；具身智能；多智能体系统；AI 商业化落地；自动驾驶；智能体协作；AI 伦理规范一、为何是 2026？AI 元年的三大核心支撑“元年”的界定，从来不是单一技术的突发突破，而是技术成熟度、产业需求度与生态完备度的三重共振。2026 年之所以能成为公认的 AI 元年，核心源于三个关键临界点的全面突破，让人工智能彻底告别“实验室阶段”，迈入规模化产业应用的全新周期。1.1 技术临界点：从“文本预测”到“世界理解”的认知跃迁北京智源人工智能研究院发布的《2026 十大 AI 技术趋势》明确指出，AI 发展的核心转变已从“预测下一个词（NTP 范式）”迈向“预测世界状态（NSP 范式）”。这一技术范式的革新，让 AI 首次具备了理解物理世界规律的能力，实现了从“感知”到“认知”的本质跨越。不同于传统语言模型仅能生成连贯文本，基于 NSP 范式的世界模型通过多模态数据统一编码，可自主学习物理动态、时空连续性与因果关系，形成“理解-预测-规划”的完整认知闭环。2026 年，这一技术突破已形成规模化应用基础：海外 OpenAI 的 Sora 2 展现出对真实世界的深度模拟能力，World Labs 的 RTFM 模型可从单幅图像创建 3D 空间；国内智源悟界·Emu3.5 成为 NSP 范式的标杆，蚂蚁百灵大模型在多模态生成、方言识别领域已逼近 GPT-5 水平。这种“世界模拟器”级别的能力，为 AI 从数字空间渗透至物理世界提供了核心技术底座。1.2 成本临界点：推理成本骤降催生规模化应用技术普及的前提是成本可控。相比 2023 年，2026 年大模型的 Token 推理成本下降了 99% 以上，这一“摩尔定律式”的成本锐减，让 AI 部署从“高成本试点”变为“全场景可行”。无论是企业级的复杂流程优化，还是个人端的微小服务需求（如自动整理发票、智能回复评论），都具备了经济可行性。成本下降的背后，是算力架构优化与技术迭代的双重驱动：一方面，专用 AI 芯片的量产降低了硬件门槛；另一方面，模型轻量化技术的突破的，让中小微企业无需搭建高算力集群，通过调用公有云 API 即可享受高阶 AI 能力。成本的“亲民化”，为 AI 元年的全面爆发扫清了最关键的商业障碍。1.3 生态临界点：资本理性回归与产业需求共振2026 年初，港股市场的 AI 企业上市潮成为行业转折的重要注脚：智谱 AI 以“全球通用大模型第一股”身份登陆港交所，1164 倍超额认购、首日 528 亿港元市值；仅隔一天，MiniMax 接力挂牌，1837 倍超额认购、盘中涨幅超 109%、市值破千亿港元。短短 48 小时，两家头部企业募资近百亿港元，市值总和逼近 1700 亿港元，这场资本盛宴的背后，是市场对 AI 产业价值的集体押注。更重要的是，资本逻辑已从“盲目追逐参数规模”转向“聚焦技术落地能力”。与此同时，产业端的需求已进入“爆发期”：全球 AI 市场规模从 2025 年的 7575.8 亿美元增至 9000 亿美元，同比增长 18.7%；国务院“人工智能 +”行动将 AI 定位为新型工业化“必答题”，工业、金融、医疗等领域的智能化需求迫切。资本理性与产业需求的精准对接，构成了 AI 元年的生态基础。二、AI 元年的核心技术突破：重构智能的底层逻辑2026 年的 AI 技术突破，不再是单一维度的参数提升，而是从架构设计、能力形态到协作模式的全方位重构，催生出一系列具备“工业化稳定性”的智能形态，为商业化落地提供了多元化支撑。2.1 NSP 范式主导：AI 成为“世界规律的探索者”NSP（Next-State Prediction）范式的普及，是 2026 年 AI 技术变革的核心标志。这一范式让 AI 从“文字游戏”升级为“世界模拟器”，其核心价值在于让模型具备了对物理世界的预测与规划能力。在自动驾驶领域，基于 NSP 范式的系统可通过模拟复杂路况，大幅降低实车测试成本；在机器人…

科技云报到：2026，AI开启“共生智能”新纪元
type: item
date: 2026-01-20T16:21:55+08:00
description: 科技云报到原创。2026年伊始，港股市场被AI热潮彻底点燃。1月8日，智谱AI以“全球通用大模型第一股”身份登陆港交所，1164倍超额认购、首日528亿港元市值，拉开国产AI企业资本化序幕。仅隔一天，MiniMax接力挂牌，1837倍超额认购、盘中涨幅超109%、市值破千亿港元，刷新港股AI新股热度纪录。短短48小时，两家头部企业募资近百亿港元，市值总和逼近1700亿港元，这场资本盛宴背后，是市场对AI产业价值的集体押注。同时，北京智源人工智能研究院发布《2026十大AI技术趋势》，明确指出AI发展的核心转变：从“预测下一个词”的语言游戏，迈向“预测世界状态”的物理规律探索。当资本泡沫与技术突破碰撞、商业化探索与产业需求对接，2026年的AI行业不再是单一技术的狂欢，而是一场涉及认知范式、智能形态、商业逻辑的全面重构。 技术成熟度与产业需求的双重共振AI企业的密集上市，标志着行业正式告别“依赖融资续命”的草莽阶段，迈入“资本化造血”的关键转折期。这一转变，是技术成熟度与产业需求的深度契合，更暗藏着行业发展的逻辑变化。从技术层面看，大模型已从参数竞赛进入能力沉淀期，智源报告指出，2026年AI将实现从“感知”到“认知”的跨越，NSP（Next-State Prediction）范式让模型具备物理世界规律理解能力，为商业化提供了技术基础。从产业需求看，全球AI市场规模将从2025年的7575.8亿美元增至9000亿美元，同比增长18.7%，延续了高增长态势。国务院“人工智能+”行动将AI定位为新型工业化 “必答题”，工业、金融、医疗等领域的智能化需求迫切，为技术落地提供了广阔场景。资本的选择也暗藏趋势密码，AI应用与多模态世界模型正成为AGI共识方向。这意味着，资本不再盲目追逐参数规模，而是聚焦“技术落地能力”与“场景适配性”，这种理性回归将推动行业从野蛮生长走向高质量发展。从“预测文本”到“理解世界”智源十大趋势的核心洞察，是AI技术范式从NTP（Next Token Prediction）到NSP（Next-State Prediction）的转变。这一变革不仅重塑了技术研发逻辑，更将AI的应用边界从数字空间拓展至物理世界，催生了一系列颠覆性创新。2026年，“能否理解世界运转规律”将成为衡量大模型实力的核心标准。不同于传统语言模型仅能生成连贯文本，世界模型通过多模态数据统一编码，自主学习物理动态、时空连续性与因果关系，实现“理解-预测-规划”的完整认知闭环。这一技术突破，让AI从“文字工具”升级为“世界模拟器”。在海外，OpenAI的Sora 2展现出对真实世界的深度模拟能力，World Labs的RTFM 模型可从单幅图像创建3D空间；在国内，智源悟界・Emu3.5成为NSP范式的标杆，蚂蚁百灵大模型在多模态生成、方言识别领域逼近GPT-5水平。世界模型的成熟将重构多个行业。自动驾驶领域，通过模拟复杂路况降低实车测试成本；机器人训练中，虚拟场景预训练大幅提升实体机器人的环境适应能力；科研领域，模拟分子运动加速新药研发。智源报告指出，这一技术将成为AGI的核心共识方向，2026年将有更多企业加入布局，推动认知智能进入规模化应用阶段。如果说世界模型是AI的“大脑”，具身智能就是让大脑“走进现实”的载体。2025年的“百机大战”后，2026年具身智能行业进入“出清期”，同质化企业因资金断裂或技术不足被淘汰，头部企业凭借订单优势与技术积累形成格局。技术层面，“世界模型+强化学习”的闭环进化模式成为主流，智源发布的通用具身大脑RoboBrain2.0与小脑基座RoboBrain-X0，实现跨场景多任务轻量化部署；海外Tesla Optimus 2.5已应用于工厂生产、农场运营等真实场景。商业化方面，行业从实验室验证转向量产交付，智元、乐聚智能等企业推进上市进程，标志着具身智能从“技术演示”走向“产业工具”。值得注意的是，具身智能的爆发离不开AI大模型的支撑。大模型赋予机器人自然语言交互能力与复杂任务规划能力，让机器人从“专用设备”升级为“通用助手”。2026年，工业制造中的精密装配、服务业的个性化服务、医疗领域的辅助诊疗，将成为具身智能落地的核心场景，推动实体产业智能化转型进入深水区。面对日益复杂的任务需求，单智能体的能力天花板逐渐显现，多智能体系统（MAS）成为解决复杂问题的关键路径。不同于单智能体的独立工作模式，MAS通过智能体间的协作分工，实现“1+1>2”的认知升级，其逻辑契合“多样性预测定理”——足够多且独立的智能体协作，可使系统准确率逼近100%。2026年，多智能体发展的核心突破是“协议标准化”。MCP与A2A通信协议被捐赠给Linux基金会后实现分层融合，成为Microsoft、Google等巨头及LangChain…

大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B 端、C 端界限模糊，API 不够、逼出 “按结果付费”
type: item
date: 2026-01-20T15:27:45+08:00
description: 本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列内容之一，由 InfoQ 技术编辑组策划。本系列覆盖大模型、Agent、具身智能、AI Native 开发范式、AI 工具链与开发、AI+ 传统行业等方向，通过长期跟踪、与业内专家深度访谈等方式，对重点领域进行关键技术进展、核心事件和产业趋势的洞察盘点。内容将在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。我们采访了智象未来联合创始人姚霆，他指出在多模态领域，深度 Scaling up 模型能力提升收益放缓，而广度 Scaling up 会带来更多惊喜，多模态能力也在重塑大模型推理过程。另外，2025 年的模型价格战倒逼厂商三大加速：研发新模型抢占短暂的版本优势、提升推理速度、升级高性价比架构降本。他认为，低价趋势 2026 年将延续，核心原因是市场远未饱和。结合公司情况，姚霆表示模型商业模式从卖 API、积分制转向“按结果付费”。下面是详细对话内容，以飨读者。多模态大模型的 Scaling upInfoQ：Scaling up 是否仍是最佳路线？姚霆： 对于多模态大模型而言，Scaling up 有深度和广度。深度 scaling up 就是类似于单一多模态任务的纯粹模型参数 scaling up 过程，我们会发现这种 scaling up 下模型能力提升收益放缓，并不是指数级的增长，与之搭配的还需要高质量数据和架构的“Scaling up”，而且盲目扩增模型参数也会对推理 cost 带来极大地负担，所以我们在深度 scaling up 过程中除了模型性能之外更多地会去考虑训练和推理的 cost，期望达到极致的性能 - 效率平衡。而广度 scaling up 指的是从垂域场景和商业化落地的视角下去看 scaling up，即不同多模态任务之间的 scaling up，我们发现这种广度上的 scaling up 会带来更大的惊喜，例如在联合架构中去实现多模态理解和生成任务的统一，以及视频生成和音频生成任务的统一，衍生出类似音画同步的特色。InfoQ：MoE 架构为什么会成为 2025 年的主流架构？其在参数效率与推理成本间的平衡能力，是否彻底改变了大模型的开发与部署逻辑？非 MoE 路线的企业如何构建差异化竞争力？姚霆： 稀疏 MoE 架构的一大优势是较高的推理效率，尽管其模型参数量很大，但在推理过程中只有部分参数被激活，这样既保持了高参数量带来的模型学习能力，也在部署推理过程中表现出较高的效率。而对于非 MoE 架构，也就是参数稠密型的模型，虽然推理的性价比会比 MoE 架构低，但是对于垂域任务，稠密型模型由于总参数量更小，部署更加灵活，也可以体现出较好的效果。多模态大模型的代表性发展InfoQ：2025 年多模态能力取得了哪些飞跃性发展？Nano Banana Pro 代表的图片生成模型、OpenAI Sora、Google Veo 3 代表的视频生成模型，分别做了哪些优化得到了不错的效果？姚霆：2025 年多模态大模型能力有几个代表性的发展：音画同步生成，让视频从默片时代进入了有声时代；主体参考的一致性，实现了从片段化到连贯叙事的转变，AI 漫剧因此迎来了井喷的爆发；运镜表达、表情演绎，让视频生成更具备影视表达，从“形似”到“神似”。Veo 3 就在音画同步上做的很出彩，而 Nano Banana Pro 则将主体参考一致性发挥到新的高度，因为都是闭源模型，所以只能猜测在技术上不会局限于单一的 DiT 架构，例如借助多模态推理和生成的统一（VLLM+DiT）实现更精准的多模态内容编辑，而将更多不同模态的 token（文本、图像、视频、语音等）融入到统一的架构中则能端到端实现类似音画同步的能力。InfoQ：多模态能力是否会重塑推理？跨模态推理是否也成为必答题？预计推理能力的突破方向在哪里？姚霆：2025 年 多模态能力已经在重塑大模型推理过程，从 DeepSeek OCR 中使用图片来进行长文本压缩，到 Nano Banana 中直接生成解题过程的图片，多模态能力已经成为大模型推理能力中不可或缺的一部分。多模态数据往往能提供比纯文本数据更稠密、直观和具备逻辑关联的信息。目前多模态数据越来越多的引入，对于大模型结构、训练方法以及数据三方面都会带来新的挑战。其中，大模型结构要尽可能支持原生多模态的输入或者输出，对于模型的参数量上提出了更高的要求；训练方法上需要去平衡各种不同的任务，保证模型在不同任务上都达到一定的收敛程度；数据上则对数据的广度和精度上又有了进一步的要求，广度上需要尽可能涵盖需要的多模态推理任务，同时高质量精品数据可以在训练后期提升推理能力。InfoQ：从语言模型到多模态模型，再到世界模型，这个演进的本质是什么？您认为世界模型未来发展趋势如何？姚霆： 从语言模型到多模…

500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上 ｜
type: item
date: 2026-01-14T10:28:11+08:00
description: 500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上0%展开列表500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上今天跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述今天百川开源全球最强医疗大模型M3，「严肃问诊」定义AI医疗新能力今天相约AAAI 2026 | 上海AI实验室北极星 X 星启交流会（报名开启）01月13日视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说01月13日无需重新训练，即可学习新任务，Arc研究所开源单细胞基础模型Stack及细胞反应全景图谱01月13日不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？01月13日OpenAI的首款硬件：是AI耳机，今年销量要冲5000万01月13日华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能01月13日大模型中标TOP10里的黑马：中关村科金的应用攻坚之道01月13日刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了01月13日一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了01月13日端到端智驾的算力困局，九章智算云这样破局01月12日真香！刚骂完AI，Linux之父的首个Vibe Coding项目上线01月12日引入几何约束后，VLM跨越了「空间推理」的认知鸿沟01月12日清华等团队用AI驱动百万倍速药物筛选，一天内十万亿次扫描的超高速虚拟平台01月12日2026年，大模型训练的下半场属于「强化学习云」01月12日顶尖AI竟输给三岁宝宝，BabyVision测试暴露多模态模型硬伤01月12日AAAI 2026 Oral｜快手提出全新「检索数据引擎」CroPS，打破搜索信息茧房01月12日被Jim Fan点赞！全球第一的千寻智能Spirit v1.5正式开源！01月12日500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上还记得那个穿着「Lululemon」紧身衣、主打温柔陪伴的家用人形机器人 NEO 吗？上次聊到它时，大家还在吐槽其「远程操控」的隐私安全问题，调侃每个机器人的背后可能都是一个「印度小哥」。昨天，1X 公司带着它的全新「大脑」亮相：1X World Model。这一次，NEO 似乎准备把「背后的操作员」给解放了。简单来说，现在的 NEO 不再只是死记硬背动作，它学会了像人一样「想象」。通过观看海量的网络视频和人类第一视角的实操录像，它理解了物理世界是如何运作的：东西掉了会下落，门是可以推开的。他们把类似 Sora 的视频生成技术装进了 NEO 的脑子里，接到指令时，它会先在脑海里生成一段「自己成功完成任务」的视频，然后倒推身体该怎么动，才能把这段想象变成现实。不过，官方博客中也表示，有时候会出现「脑子学会了，手没学会」的情况：脑补出的视频很完美，但实际动作可能会抓空。那么这一次是「瑜伽服」下的真功夫，还是只存在于 Demo 里的「剪辑魔法」呢？不管技术落没落地，热度已经先爆表了。到截稿时间，官方推文浏览量已突破 500 万。看来，在经历了 AI 时代各式各样炫酷 Demo 的轮番轰炸之后，大家还是忍不住想看看：这一回，它是真长脑子了吗？以下是 1X 技术团队对这颗「新大脑」的硬核拆解：家庭机器人要真正走进现实环境，必须具备常识性的行为能力以及对物理世界的深刻理解。当前许多机器人基础模型采用的是 VLA 范式：即在一个预训练的 VLM 之上，增加一个用于预测机器人动作的输出头（例如 PI0.6、Helix、Groot N1.5）。VLM 能够从互联网规模的数据中学习到丰富的知识，但其训练目标更侧重于视觉与语义理解，而非对物理动态过程的预测。因此，即便是对人类而言非常简单的任务，模型往往也需要数万小时、成本高昂的机器人数据才能学会完成。此外，为了进一步强化模型对物理交互中空间关系的理解，研究者通常还需要引入各种辅助训练目标（如 MolmoAct、Gemini-Robotics 1.5）。在这篇博客中，1X 介绍了基于视频预训练的世界模型——1XWM，并将其集成进 NEO 机器人作为其控制策略。与 VLA 模型直接从静态的图像-语言输入中预测动作轨迹不同，世界模型驱动策略是通过文本条件下的视频生成来推导机器人应采取的动作。借助互联网规模视频中蕴含的真实世界动力学规律，该世界模型能够在无需大规模机器人数据预训练、也不依赖任何相关的遥操作演示的情况下，即可泛化到全新的物体、运动方式和任务场景。这标志着机器人智能范式的一次转变：机器人开始直接受益于视频预训练规模化带来的能力跃迁，而这一切得以实现，离不开一整套为高保真人类具身到机器人具身迁移而设计的硬件系统支持。从视频知识到世界模型如今，诸如 Veo 和 Sora 等前沿文生视频模型已经能够生成极其逼真的视频内容。然而，…