FROSTSULLIVANK0VooveofCrouthIumnonationand Leadershit2025年中国世界模型发展洞案2025年8月A Frost&<SullivanWhitePaper沙利文
执行摘要本报告聚焦"世界模刑"(World Models)这一前沿人工智能技术,分析其发展现状、技术路径、市场格局及未来趋势。世界模型理解现实世界动态(包物理间属性)的生成式AI模型。它们使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频。通过学习，它们能够理解现实世界环境的物理特性。从而对运动、应力以及感官数据中的空间关系等动态进行表示和预测,加速物理AI的虚拟世界生成。生成可扩展的增强型数据、从而消阴数据瓶颈实现更高效的基础模型训练研究目的本白皮书的研究目的在于全面梳理世界模型的发展历程、现状、核心技术及其在智能驾驶中的应用，并通过对不同厂商能力的对比分析,探讨世界模型未来的发展制世界模型作为模拟和预测现实世界动态的生成式AI框架。已在自动驾驶、机器人、数字孪生等领域展现出巨大潜力。我们期望为相关领域的研究者、开发者以及企业提供有价值的参考信息,促进技术进步和产业发展。沙利文
目录报告摘要关键发现章节一:世界模型概述0N0a二·世界模型定义与基本概念世界模型核心要素世界模型发展历程与现状世界模型关键能力及于流场号童节二:世界模型技术能力分析。世界模型技术指标概述世界模型对比及评价主流世界模型介绍章节三:世界模型在自动驾驶中的应用自动驾驶系统概述自动驾驶发展现状及核心痛点世界模型在自动驾驶中的生成场景世界模型在自动驾驶中的关键能力世界模型在自动驾驶中的价值分析世界模型在自动驾驶中的未来方向沙利文
目录章节四:世界模型在具身智能中的应用具身智能基本概述具身智能发展现状具身智能核心痛点及需求分析世界模型在且身智能中的关键能力世界模型在且身智能中的价值分析世界模型在且身智能中的未来方向童开，世界模形厂商音务故局北界模型厂商综合实力评估指标定义中国世界模型厂商总览与简介世界模型优秀案例分析莎利文
7Key Findings关键发现多模态感知融合、真实物理世界构建与动态环境预测作为世界模型的核心能力正成为驱动智能系统向高阶感知与决策能力跃升的核心技术支柱。80%当前在自动驾驶领域世界模型应用成超过熟度高于具身智能领域，未来，世界模型将成为具身智能的自动驾驶算法使用世界模型进行辅助训练“认知核心”以商汤为代表的平台型世界模型提供商世界模型的本质是视觉和空间的通过构建开放通用的产业基座，认知，最重要的是保证4D数据重建的避免了车企重复自研与科研模真实性型的工程化瓶颈，有效赋能自动驾驶、具身智能等领域的规模化应用与跨场景迁移10+目前,中国世界模型领域玩家已经超过商汤绝影[开悟]世界模型其中头部玩家正凭借其在技术产品、应用能力以及先发优势与技术能力，与生态建设三方面综合评价位世界领先的厂商同台竞技。居榜单第一
第一章世界模型概述
世界模型概述世界模型定义正成为驱动智能系统向高阶感知与决策能世界模型(World Models. WMs)作为一种生成式AI模型能够通过构建内部表征理解真实世界的动态规律(涵盖物理特性世界模型基本概念与空间属性)，同时借助文本、闲像视频和运动数据等输入信息生成视频内容。内部表征的世界模型可以通过概率模型通过从感官数据中学习表征和预测运动物理模型等形式存在,它们通过对历史数据的学习和理解。形成对未来事件和状态力和空间关系等动态特性、实现对现实环境物理属性的理解并通过生成环境及动作的预测。从而模拟、指导及实施决策。这类模型已在自动驾驶、机器人技术如扩散模型或视频生成模型、通过模拟连数字学生等前沿领域展现出巨大应用潜力。线的时间动态来生成直实场景世界模型输入与输出观测数据视频信息(Observations)(VideoInfo)世界模型内部表征(Implicit动作指令representation)物理规则(Actions)(PhysicalRules)未来预测(Futureprediction)物理感知预测规划(Perception)(Predict/Plan)沙利文来源:弗若斯特沙利文
世界模型核心要素“世界模型不仅应当感知和建模现实世界，还应具备展望可能存在的未来状态的能力,从而为决策提供指导。夕Worlds Labs李飞飞感知与建槿学习与更新...
