世界模型核心定义 - 世界模型的本质是根据已感知的过去信息（如图像、声音、速度、距离）来预测未来的信息，核心逻辑是“输入过去，输出未来”[2][3] - 该模型在自动驾驶和具身智能中至关重要，使系统能基于预判提前采取行动，而非被动反应，这与人类行为模式一致[4] - 预测基于从海量数据中总结的规律，而非随机猜测，例如“刹车灯亮预示前车减速”[4] 世界模型与神经网络关系 - 神经网络是实现世界模型的工具，擅长模仿和识别特定模式，但缺乏直接预判和理解能力[5][6] - 世界模型利用神经网络处理具体信息，并在此基础上进行场景规律的预判，如同导演指挥演员[8][10] - 没有世界模型，神经网络只能模仿而不会思考未来；没有神经网络，世界模型无法处理具体信息[10] 特型世界模型分类 - 不存在“全能”世界模型，因不同场景规律差异大且预判需求不同，现实中均为专注特定领域的特型模型[11][12] - 视频生成世界模型专注于视觉连续性和动作合理性的预测，如生成画画的后续过程[12] - 音乐生成世界模型依据乐理规则和风格统一性预测音符组合[14] - 游戏世界模型预测游戏下一状态，基于游戏规则和玩家行为习惯[14] - 工业生产世界模型预测生产流程步骤，遵循工艺和物理化学规则[14] 自动驾驶世界模型 - 自动驾驶世界模型是最严格的特型模型，要求毫秒级响应和接近100%的准确率，直接关系生命安全[18][22] - 核心工作是整合传感器数据（如车速、车距、交通灯状态），预测路况的下一秒变化，例如前车减速或行人横穿[19][21] - VLA模型是自动驾驶世界模型的增强版，在路况预测基础上融入语言逻辑，使预测更贴合用户指令和交通规则[23][26][27] - VLA模型与普通自动驾驶世界模型的关键区别在于其内在规律部分来源于语言规则，而后者主要依赖路况数据[26][27] 应用价值与发展方向 - 世界模型的核心价值在于帮助应对未知，通过规律预测最可能的结果，使系统能提前准备，如规避车祸风险[29] - 未来发展方向是更专业化而非全能化，在细分场景提升预测准确率和速度，并结合更多信息源（如语言）[29] - 该技术是AI从模仿走向思考决策的关键一步，其强大之处在于专业化的预判能力[29][30]