文章核心观点 - 世界模型是具身智能领域解决主流技术VLA模型瓶颈的关键技术升级，其核心在于让AI理解并预测物理世界的运行规律，从而大幅降低对特定场景海量真机数据的依赖，并实现跨任务、跨场景的泛化能力[4][8][9][10] - 大晓机器人（商汤科技关联公司）发布了“开悟”世界模型3.0及“具身超级大脑模组A1”，旨在通过“世界模型+下游验证闭环”的方法论，率先在四足机器狗等成熟硬件上实现商业化落地，并规划了从城市治理向无人物流仓、家庭场景拓展的路线图[5][7][8][14][16] - 公司强调世界模型的有效性必须通过真实场景的闭环验证来建立，并分享了其以人为中心的数据采集方法论，以及通过To B场景驱动产业链成熟的商业化策略[14][15][38][40][56][58] 技术演进：从VLA到世界模型 - 过去一年，具身智能主流技术VLA模型遇到本质瓶颈：VLA依赖海量“画面—指令—动作”配对数据，像一个“超级模仿者”，但难以真正理解物理规律，导致换环境或对象后成功率下降[9] - VLA模型需要堆叠大量数据才能完成更多任务，但当前数据量难以为继：自动驾驶可积累数百万小时数据，而具身智能因需人工遥控采集，数据量仍困在10万小时量级[9] - 世界模型让机器人大脑从“死记硬背例题”转向“掌握通用公式”，通过理解物理世界的运行规律，支持预测、推理和规划，从而降低对特定场景、海量真机数据的依赖，并实现任务泛化[8][10][27][28] - 行业变化在于，开始把“模型能否在物理世界里闭环生效”作为第一性问题，而不仅是做演示动作[24] 大晓机器人的世界模型解决方案 - 公司发布“开悟”世界模型3.0：该模型在AI中建立物理世界运行规律，使机器人具备理解世界、预测后续状态的能力，可应用于四足狗、双足人形等多样构型本体[8] - 模型能力演示：只需输入文字描述、选择相机机位和机器人本体，世界模型即可生成以机器人为第一视角的动作画面，这些生成的画面与决策可教会机器人与物理世界交互[10][11] - 具身世界模型包含三大核心能力：1) 多模态理解（理解视频内容、相机位姿、3D轨迹、力学属性等）；2) 多模态生成（生成可训练的数据和场景，可替换背景、本体等）；3) 多模态预测（预测不同动作轨迹）[34] - 与生成式世界模型（如Sora）的区别：Sora是视频生成“黑盒”，不理解物体间的物理关系和因果规律；具身世界模型旨在让机器人在真实世界里进行推理、规划与决策[32][33] 世界模型的数据与方法论 - 世界模型架构与数据分为三层：1) 底层为描述世界物理规律的文本数据；2) 中层为以人为中心采集的人类与物理世界交互数据（如第一视角视频、动作捕捉）；3) 上层为配合不同本体的真机动作数据[38] - 强调以人为中心采集数据的原因：以机器人为中心采集效率低，且不同构型本体数据难以复用；先采集人体数据训练出有物理常识的大脑，再迁移到不同机器人上，更容易实现规模化[39][40] - 世界模型可减少对真机数据的需求：自动驾驶真实数据可达数百万小时，机器人真机数据仅1万到10万小时；通过先用人体和环境数据做大盘，再用少量真机数据校准，可进一步压低真机数据需求[41] - 物理规律的覆盖有场景边界：世界模型无法无条件穷尽所有物理知识，公司策略是从道路场景开始，中期拓展至无人物流仓，未来再扩展至家庭场景[42][43] 商业化路径与战略 - 首款商业化载体选择四足机器狗：因硬件技术更成熟、稳定性更高，能更快进入真实场景验证世界模型能力并迭代[7][49] - 具体落地场景：作为机器狗“城管”进行街面巡查（如识别车辆违停、排查违规无人机），目前正与徐汇公安探讨城市治理新方案[6][7] - 商业化路线图：先用四足机器狗开拓增量市场；2-3年后通过轮式双臂机器人拓展至无人物流仓；后续再考虑双足人形与更复杂的家庭场景[16][43] - 商业模式：采取软硬一体策略，但会选择性自研关键部分并与生态伙伴合作，目标是交付可用的产品方案以降低成本、提升稳定性和安全性[50][51] - 市场切入策略：直接进入场景（To B），而非将世界模型卖给本体厂商，因公司更熟悉城市、文旅等场景客户需求，且可利用商汤既有资源摊薄进入成本[52][53] - 竞争策略：以场景为导向，优先寻找增量市场（如城市治理新方案），避免争夺已稳定的存量市场（如电力巡检），从而与本体厂商形成合作而非竞争关系[55] - 市场选择：先做To B市场，因To C市场对可靠性、安全性和耐久性要求极高，在无明确大规模应用场景驱动前，产业链缺乏动力投入巨大成本攻克工程难关；To B场景（智慧城市、园区管理等）能明确机器狗作为“数字员工”的价值，并容忍逐步迭代[56][57][58]