文章核心观点 - 李飞飞因角膜损伤暂时失去立体视觉的经历，促使她认识到空间智能对AI系统的重要性，并坚定了构建世界模型（LWM）的决心 [1][2][3] - 世界模型是AI发展的下一里程碑，其核心在于让AI获得类似生物的空间认知能力，真正理解三维物理世界 [15][23][24] - 当前AI系统在语言处理方面取得突破，但在空间智能方面仍存在明显不足，这是未来需要重点攻克的方向 [10][20][29] 构建能真正理解物理世界的AI模型 - 李飞飞早在大语言模型（LLM）兴起前就意识到构建世界模型的重要性，这与她的学术经历和生病经历有关 [6][7] - 她创建的ImageNet收录超过1000万张精确标注图片，彻底改变了计算机视觉和深度学习的研究格局 [8] - 数据驱动范式所爆发的能量远超李飞飞最初想象，但当前AI仍缺乏对物理世界的理解 [9][10] - 语言对三维物理世界的表征存在天然缺陷，真正的通用智能必须建立在对物理空间结构和物体组合关系的理解上 [12][14][15] 创立World Labs的契机 - 李飞飞与a16z合伙人Martin Casado在关于LLM的学术聚会上达成共识，认为世界模型是当前AI缺失的关键部分 [17][19][21] - Martin指出语言对物理空间的转译低效且失真，自动驾驶行业投入上千亿美元仍未能完美解决二维导航问题 [20] - 李飞飞表示世界模型才是智能的下一里程碑，一旦取得突破将创造无限虚拟宇宙，应用于建筑设计、材料合成等领域 [22][24] 技术突破与团队优势 - 实现世界模型需要集结产业级的算力、数据和人才密度，World Labs组建了全球顶尖的跨学科团队 [25][34][35] - 技术突破点在于让AI从单目视觉输入中重建完整三维场景理解，这是机器人精准抓取和虚拟宇宙生成的基础 [39][40] - World Labs团队在计算机视觉领域有深厚积累，包括神经辐射场（NeRF）技术和高斯泼溅表示法等创新成果 [31][32][33]