文章核心观点 - AI的本质是“智能”的延伸，而非“人工”，是人类理解世界能力的拓展[3][10] - 推动AI发展的核心三要素始终是数据、神经网络和GPU算力，这一组合构成了现代AI的基石[6][24][26] - 当前AI发展的关键瓶颈和未来机遇在于“世界模型”，其旨在解决机器在空间、视觉和行动上理解世界的难题，是连接语言智能与具身智能的桥梁[3][34][40] - 单纯依靠大数据和算力扩展的“苦涩教训”路径在机器人等具身智能领域可能行不通，因为面临数据难以获取、物理系统复杂性等独特挑战[4][47][48] - 公司World Labs发布的全球首个大规模世界模型Marble，展示了生成可导航、可交互三维世界的技术能力，并在影视制作、游戏开发、机器人模拟等领域展现出应用潜力[39][53][59][60] AI发展历程与驱动要素 - AI学科诞生于20世纪50年代，经历了从早期逻辑系统、专家系统到机器学习、神经网络的发展阶段[16][17] - 2006至2007年启动的ImageNet项目，通过整理1500万张网络图片和22000个概念分类，为AI提供了关键的大规模数据集[23] - 2012年成为深度学习与现代AI的开端，多伦多团队利用ImageNet数据、NVIDIA的两块GPU，成功训练出在物体识别上取得突破的神经网络[23][24] - 在2016年前后，科技公司曾因市场接受度问题而避免使用“AI”一词，这一情况在约2017年后发生根本性逆转[28][29][30] - ChatGPT的成功本质仍是数据、神经网络和GPU三要素共同作用的结果，而非技术路径的根本改变[25][26] 世界模型的概念与重要性 - 世界模型是一种基础能力，旨在让机器能够推理、互动并创造世界，其核心是从二维信息理解三维甚至四维世界的能力[3][34][41] - 与大型语言模型不同，世界模型关注的是空间智能，对于机器人、自动驾驶、科学发现（如从二维X射线衍射图推理三维DNA结构）等领域至关重要[40][44] - 公司World Labs于2022年开始布局世界模型研究，认为其与语言模型同等重要甚至互补，是AI未来的关键方向[3][39][53] - 世界模型的应用可显著提升效率，例如在影视虚拟制作领域，有案例显示其能将制作时间缩短40倍[59] 机器人与具身智能的挑战 - 在机器人领域应用“苦涩教训”（即简单模型+大数据）面临两大挑战：训练数据与输出动作难以完美对齐，以及机器人作为物理系统的复杂性[4][47][48] - 机器人训练数据稀缺，尤其缺乏体现真实三维动作的数据，网络视频虽有价值但存在对齐问题，需补充遥操作或合成数据[47][48] - 机器人更接近自动驾驶汽车，不仅需要“大脑”（算法模型），还需要“身体”（硬件）和具体的应用场景，其产品化涉及供应链、硬件成熟度等多方面因素[4][49] - 与在二维平面上运动的自动驾驶汽车相比，在三维世界中行动并操控物体的机器人面临更长的技术发展路径[49] World Labs与Marble产品进展 - World Labs由四位深耕技术研究的联合创始人资助，团队约30人，主要为研究员和研究工程师，致力于将前沿模型与产品结合[53][65] - 公司推出的产品Marble是全球首款允许通过文本或图像提示生成可导航、可交互三维世界的模型[53][54] - Marble采用点状可视化设计，旨在帮助用户理解模型运行并提升体验愉悦感，该特性受到用户积极反馈[55] - 目前Marble已应用于电影虚拟制作、游戏开发、机器人模拟训练及心理学研究等多个领域，展现出横向应用潜力[59][60] - World Labs的技术路线强调空间智能超越二维视频生成，专注于在深度空间中创造、推理和互动[63] 对AGI与未来技术发展的看法 - AGI（人工通用智能）更像一个营销词汇而非严谨科学概念，AI本身即是追求机器像人一样思考和行动的“北极星”目标[32][33] - 当前技术路径（扩展数据、算力、模型）虽能继续推进，但仍需重大创新以解决AI在抽象推理、情感智能、科学发现（如推导物理定律）等方面的不足[34][35][36] - 人类智能以极低功耗（约20瓦）完成复杂任务，这凸显了生物智能的高效性与当前AI技术的差距[52] 人才与行业生态观察 - AI领域竞争激烈，主要体现在模型、技术和高成本人才的争夺上[67][68] - 对于职业发展，建议关注自身热情、团队使命和所能产生的影响，而非过度纠结细节或盲目追逐热点[71][72] - 斯坦福以人为本AI研究所（HAI）的建立，旨在推动AI在科研、教育、政策等领域的负责任发展，并加强科技界与政策制定者（如华盛顿、布鲁塞尔）的沟通[73][74]