AI发展阶段 - AI发展分为三个阶段：感知AI、生成式AI、具身AI [5][7][16] - 感知AI阶段始于2012年，图像识别准确率超越人类，但知识量有限（1400万张图片≈人类10年标注时间）[7][9] - 生成式AI阶段始于2017年，Transformer架构和GPU算力提升推动大语言模型发展，GPT-3训练数据达7500亿Token（≈人类10万年书写量）[12][13] 大语言模型瓶颈 - 互联网训练数据预计2028年枯竭，大语言模型增长面临天花板 [15] - AI需转向新学习方式，通过真实环境交互实现持续进化 [16][18] 世界模型定义与价值 - 世界模型是高精度物理规律模拟器，支持AI虚拟试错训练 [19] - 解决传统AI生成视频的物理错乱问题（如穿车、不合逻辑的物体交互）[20] - 自动驾驶训练成本大幅降低：虚拟场景可定制天气、光线、路况，替代百万小时现实数据采集 [19][22][23] 商汤科技技术突破 - 推出"开悟"世界模型，支持自然语言描述生成多视角物理合规视频 [22] - 发布"悟能"平台，整合世界模型与感知/导航能力，构建机器人虚拟训练环境 [24] - 技术应用覆盖自动驾驶、机器人操作等物理交互场景 [25][26] 行业竞争格局 - 世界模型将重塑AI数据生产方式（自我生成替代互联网采集）、训练效率（秒级仿真）、产业落地（制造业/医疗/教育等）[28] - 类比移动互联网发展：大语言模型类似"智能手机"，世界模型类似"App Store"，推动AI进入物理世界 [28] - 中国企业在世界模型领域已提前布局，技术升级节奏可能快于大语言模型周期（1-2年内或现突破）[28][30] 经济影响 - 世界模型与具身AI结合将推动机器人从工具向伙伴演进，加速AGI时代到来 [28] - 技术革命有望显著拉动经济增长，类似移动互联网对生产力的提升效应 [29]