亿欧智库日前发布《2026世界模型行业研究报告》，系统梳理了世界模型的技术谱系、国内外玩家格局、场景筛选逻辑、商业化卡点与中长期演进路径。报告认为，世界模型并不等同于视频生成工具，它是面向物理世界的AI基础底座；当前产业正脱离纯学术原型阶段，进入技术验证与场景落地并行推进的窗口期，人形机器人与智能驾驶成为核心落地场景。
报告指出，世界模型是一种让AI具备环境认知、推演与决策能力的底层技术框架，核心目标是让AI像人类一样，能够在行动之前先在"脑海"中想象后果、预判未来，从而做出更优选择。技术上，世界模型可拆解为"Vision-Memory-Controller"三部分：视觉模块对感知数据进行特征编码，记忆模块实现环境动态推演与未来预测，控制模块基于模拟结果输出决策指令。
在实现路径上，世界模型底层通过Latent MDP与动力学建模完成世界规律抽象，中层借助视频生成、3D空间构建实现规律可视化，顶层将模拟能力落地为智能体决策与执行，从而支撑具身智能在虚拟环境中预演优化、在现实场景中高效落地。世界模型填补的不只是"生成高清画面"的产品缺口，而是AI缺少物理推演、虚拟试错、行动规划能力带来的能力空窗。
报告强调，世界模型带来最重要的价值是时间价值：智能体不必全部在真实世界试错，可在内部虚拟世界完成海量推演与试错规划，从而大幅降低实体环境下的试错成本与风险。这也是人形机器人、智能驾驶等高成本场景对世界模型需求迫切的原因所在，更是其区别于普通视频生成工具的核心价值锚点。
报告指出，目前世界模型尚未形成统一最优技术范式，产业内分化出六大主流技术方向：JEPA架构、AI原生物理仿真、3D世界模型、视频生成式世界模型、基于强化学习的世界模型、面向反事实推理的世界模型。整体可归纳为显式与隐式两大技术流派，路线取舍直接决定适配场景。
显式物理派优先保证几何、力学结果的精准，以仿真为核心，代表项目包括NVIDIA Cosmos、World Labs Marble、腾讯混元3D。该路线短期重点优化算力使用效率，中长期走向"仿真加数据"混合驱动模式，更适配智能驾驶、数字孪生等对物理精度要求高的场景。隐式学习派则从海量数据中学习环境动态，代表项目包括Meta V-JEPA、Being-H系列、Dreamer系列，在端侧部署成本与数据效率上具有优势。
在海外阵营中，Meta V-JEPA、NVIDIA Cosmos、Google Genie、World Labs Marble分别代表不同路线的标杆项目；国内玩家则呈现差异化布局，从3D生成、视频预测到具身智能仿真各有侧重，技术路线之争仍在继续。
报告特别提醒，路线之争背后是场景需求的差异，而非简单的技术高下。显式物理派适合对精度与安全要求严苛的工业场景，隐式学习派则在数据效率与端侧部署上占优，未来更可能出现的是"多路线融合"：以视频生成式模型提供海量候选，以显式仿真进行校验，再以强化学习优化决策，形成互补的混合架构。对于创业者而言，与其争论哪条路线是"唯一解"，不如聚焦具体场景中哪条路线能更快形成商业闭环。
报告认为，不是所有业务都需要完整世界模型。高价值落地场景需要同时满足三个条件：需要物理推演、允许虚拟环境试错、端侧实时推演可以带来明确收益。据此筛选，人形机器人、智能驾驶成为核心落地场景，元宇宙、气候预测、医疗仿真等领域也在快速渗透。
商业化卡点同样清晰：端侧部署成本高是行业面临的主要难题。报告中的案例显示，智在无界基于海量人类视频完成隐式世界动作模型预训练，成本远低于显式世界模型，其Being-H-Flash版本已完成端侧推理专项优化，适配多款国产算力硬件；机器科学RoboScence推出全栈自研RoboMirage物理仿真引擎，落地EaaS具身智能即服务模式，试图缩小仿真环境与真实物理世界的效果偏差；飞渡科技依托峥嵘大模型与DTS空间引擎，实现2D原始数据自动生成结构化3D资产，服务具身智能与高端制造场景。
从投资视角看，世界模型赛道正经历从"讲故事"到"看落地"的转变。亿欧智库指出，随着产业进入技术验证与场景落地并行的窗口期，能够率先跑通"世界模型加具体场景"闭环的团队，将获得资本与客户的双重认可。显隐两派谁能率先商业化，不仅关乎技术路线之争，更将决定未来两到三年物理智能应用的竞争格局。
报告最后给出了务实的建议：对场景方而言，现阶段不必追求"一步到位"的完整世界模型，可优先在单一场景中验证推演价值；对技术团队而言，应重视真实数据的积累与反馈闭环，避免在脱离场景的实验室中闭门造车；对投资机构而言，则需区分"模型能力"与"商业能力"，警惕估值先行而落地滞后的泡沫风险。这些判断，为产业链各参与方提供了相对清晰的行事坐标。