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不管是学术界还是产业圈，很多人把世界模型称作下一代AI看懂真实物理世界的底层能力。像杨立昆、李飞飞这些大佬，走出了完全不一样的技术路子。
但话说回来，世界模型到底是真的技术革命，还是又一个炒出来的概念？它到底会怎么改变自动驾驶？除了开车这件事，它还能干什么？
今天我们请到的嘉宾，就是国内世界模型赛道上最早的实践者，他就是西湖数智创始人兼CEO，于开丞老师。
翻看于老师的履历真的是别人家的孩子，本科毕业于香港大学计算机，博士在瑞士洛桑联邦理工读完，曾经在阿里达摩院、英特尔实验室任职，手握5项自动驾驶和大模型相关的国家发明专利。一边在西湖大学做前沿学术研究，一边带队做产业落地，理论功底和实战工程经验都非常足。
这期节目，我们会聊聊世界模型的差别，同时也不只局限自动驾驶，看看世界模型还能在哪些地方发挥价值和落地现实难题，也会聊聊国内世界模型赛道的机会和短板，以及这项技术长远会怎么影响整个AI行业。
02:40 大白话科普，到底啥是世界模型 ？
08:18 避坑指南，A 股一堆物理 AI 概念股涨停，点开一看完全不搭边！
14:24 语言模型只会在屏幕里面聊天，得让 AI 真正去现实世界干活
19:32 大语言模型会不会把世界模型干没？
24:17 物理 AI 会重演大模型烧钱军备竞赛吗？
26:52 死磕技术还是疯狂融资？两手都得抓！
27:25 两大技术门派：显示派 VS 隐式派，赛道不一样，两条路线都能活 |
35:35 AI 疯狂生产，但市场已经产能过剩怎么办？
41:08 物理 AI 绝对不能裸奔，没有任何物理 AI 完全靠模型跑！必须有硬规则兜底保险，特斯拉也不例外。
50:04 互联网思维搞物理 AI 好使吗？
51:15 世界模型四大模块：环境重建、智能体行为建模、未来状态推演、递归自进化。
54:45 现在 AI 记忆力爆炸，但没有人类的共情、追问、感知世界的能力。
56:48 现在不少人形机器人 = 录好动作的遥控器，缺物理 AI 底座。
58:52 目前最大挑战 | ①技术闯入无人区，没有前车之鉴，只能摸黑迭代②商业化闯关，跑通真实落地闭环，实现在陌生现实环境自我进化，全世界都没人完整做成
59:43 物理 AI 很特殊，科研和商业深度绑定，技术突破直接变现。现阶段双重身份重合，未来会引入专业商业人才，自己专注技术，团队配有商业化老手
01:03:25 圈内到处是项目暴富、被收购的神话。跑得快不等于跑得远，坦然接受行业起伏
【名词解释】
世界模型：一种能够对显示世界环境进行仿真，并基于文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频、预测未来状态的生成式AI模型。
RSI:Recursive Self-Improvement（递归自进化），当AI开始改进制造AI的方法，改进成果又让后续AI更擅长继续研发AI ，由此形成能力可以向下一轮传递的反馈过程。
隐空间：机器学习中数据的压缩、抽象表示，它保留并简化了原始高维数据中能反映其底层结构的关键特征。其核心作用在于以高效、有意义的方式表达复杂数据。
