2026世界模型高峰论坛暨通用世界模型北京市重点实验室揭牌仪式在京举行
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科技消费网
日期：2026-10-12
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亚楠
【科技消费网】10月11日，2026世界模型高峰论坛暨通用世界模型北京市重点实验室揭牌仪式在北京中关村皇冠假日酒店举行。论坛由通用世界模型北京市重点实验室主办、北京极佳视界科技有限公司承办。全国政协委员、中国可持续发展研究会理事长、科技部原副部长李萌，中国电子学会副秘书长王天虹，北京市科委、中关村管委会信息科技处处长、信息中心主任李顺超，中关村科学城管理委员会产业促进四处处长孟庆文出席活动。据介绍，该实验室于今年5月获批，是国内首个世界模型方向的省部级重点实验室。
李萌在致辞中表示，人工智能正在引发生产力跃迁和生产关系变革，一个越来越清晰的共识是，能够理解动态变化的物理因果才是真正的智能，物理AI是人工智能的下一个高地，也将成为AI与实体经济融合的主轴。他认为，通用世界模型北京市重点实验室的揭牌恰逢其时，标志着通用世界模型从企业层面的技术探索上升为城市级科研平台和公共技术攻关力量。他对实验室提出三点建议：坚持长期主义，把数据引擎和仿真评测平台建设放在突出位置；发挥平台作用，推动产学研深度协同；服务国家战略，在国产算力适配和自主可控上走深走实。
王天虹在致辞中介绍，中国电子学会今年8月联合学术界和产业界成立了世界模型专家委员会，由王坚院士担任首届主任委员，极佳视界是专委会的重要委员单位。她表示，世界模型作为人工智能前沿方向，正迈入商业化验证和应用落地的关键时期，已成为全球科技竞争的新赛道。专委会将坚决支持重点实验室的工作，打通基础理论、关键技术和系统平台全链条，推动行业标准和评测基准建设，并加大对青年科技工作者的支持培养力度。
实验室依托单位极佳视界创始人兼CEO黄冠在致辞中表示，AGI不能只停留在语言智能，更需要在物理三维空间中理解、生成、预测和行动的能力，而这些能力的实现有赖于通用世界模型的突破。今年8月，极佳视界在世界机器人大会上首次提出通用世界模型L1至L5分级体系，希望为行业提供一条清晰的发展路径。他介绍，实验室将面向国家战略需求、服务北京国际科技创新中心建设，夯实基础理论底座，坚持产学研贯通，围绕世界模型基础理论、关键技术体系与典型应用系统开展系统性攻关，应用场景覆盖具身智能、自动驾驶、内容创作等方向，坚持原始创新与产业转化双轮驱动。黄冠代表依托单位作出"保障到位、尊重学术、开放共享、承担责任"四点承诺，表示将为实验室提供人才、经费、算力、场地、数据等长期保障，实行主任负责制，并推动实验室面向高校和科研院所开放共享。
极佳视界创始人兼CEO黄冠致辞
随后，李顺超、王天虹、鲁继文、孟庆文、黄冠、朱政共同为通用世界模型北京市重点实验室揭牌。聘任仪式上，李顺超为清华大学自动化系长聘教授、系副主任鲁继文颁发聘书，聘任其担任实验室学术委员会主任；黄冠为极佳视界联合创始人、首席科学家朱政颁发聘书，聘任其担任实验室主任。
通用世界模型北京市重点实验室揭牌仪式
左：李顺超为鲁继文颁发学术委员会主任聘书；右：黄冠为朱政颁发实验室主任聘书
主旨演讲环节由实验室主任朱政主持。北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华以《从Next Token到Next Physical State：构建Physical AI的开放计算底座》为题发表演讲。她指出，从语言模型、世界模型到物理AI，计算需求正从"更多token"演进为"多维度、实时性与能耗约束"叠加的系统性问题，物理AI在模型、任务、硬件和训练推理框架上都有更大的异构性，芯片架构不会收敛，但软件生态必须开放共享。智源研究院联合高校和芯片团队打造的开源软件栈FlagOS，通过统一编译器、多芯片算子库和框架插件，让AI模型"一次编写、多芯运行"，新模型可在一两天内完成多款芯片的适配发布。她表示，世界模型和开放计算底座是中国仍保有明显领先优势的两个方向，希望与产业界一起为物理AI构建开放的计算底座。
北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华
鲁继文以《通用认知世界模型》为题，系统梳理了世界模型的概念、发展脉络和技术流派。他指出，世界模型与语言模型在模态载体、内容表达、关注重点和基础单元上存在本质区别，可以看作下一代更通用、更智能的语言模型，模态通用性、交互灵活性和语义一致性既是其核心特征，也是研究的重难点。他提出"通用认知世界模型"的概念，认为物理AI的核心是对状态的理解、变化的预测和后果的判断，并提出以"Woten"作为物理世界的状态单元，与语言模型中的Token相对应，让AI在行动发生之前完成物理推演和决策验证。他认为，世界模型正处在从内容生成型、交互仿真型向通用认知型过渡的临界点，下一代竞争的焦点不是谁生成得更像，而是谁能把真实世界变成可计量、可推演、可验证的状态空间。
清华大学自动化系长聘教授、系副主任鲁继文
中山大学教授、人工智能研究院副院长郑伟诗以《具身智能操作泛化与协作建模》为题，分享了团队在具身操作方向的系列工作：从利用大语言模型引导机器人抓取未见物体、借助生成式世界模型生成人手操作中间状态，到面向长程任务的结构化世界模型和具备空间感知与记忆能力的人形机器人系统；在人机共融方面，探索让机器人理解人的意图、在人群中规划不打扰他人的路径，发展"社交智能"；在多智能体协作方面，将双臂乃至异构机器人视为多个智能体，通过信息传递实现无中央控制的协同操作与失败恢复。他认为，多机技能迁移、自我进化和大规模异构多智能体协作是值得长期投入的开放问题。
中山大学教授、人工智能研究院副院长郑伟诗
下午的主旨演讲聚焦世界模型在垂直领域与具身智能中的落地。南京大学计算机学院教授、院长助理史颖欢以《AMIFound：多模态医学影像统一复原基础模型》为题，针对医疗影像设备老化、新老设备存在代际鸿沟的现实问题，提出在不改变采集硬件的前提下用算法缩小设备代际差异的思路。他介绍，团队构建了包含376万对图像、覆盖7种常见临床退化类型的医疗影像复原数据集，提出的多模态All-in-one统一复原模型在7种影像模态上全面超越专用小模型，在医生双盲评测中得分最高，并在眼科、胸肺、肿瘤检测等6类临床任务中验证了对辅助诊断性能的提升；团队还借助SAM等通用视觉模型的先验，将医学影像超分模型的训练压缩到1个epoch完成，便于在算力有限的医疗机构快速部署。他表示，希望推动医疗影像复原从"专模专用"走向"一模通用"，从视觉质量优化走向"视诊联合"。
南京大学计算机学院教授、院长助理史颖欢
无界智航联合创始人兼CTO陈天行以《评测驱动具身智能发展》为题，提出具身智能模型与评测基准"双生迭代"的观点：更强的模型打满现有基准，更难的基准又揭示新的问题，而评测正是当前具身智能发展的关键瓶颈。他回顾了团队从RoboTwin 1.0、2.0到RoboDojo的评测体系演进——从最早的双臂操作仿真基准，到以域随机化考核模型视觉泛化能力的数据合成与评测平台，再到面向真机、长程任务和中立第三方评测的RoboDojo，目前已在香港大学和上海交通大学面向全球开放远程真机评测。他指出，当前最先进模型在RoboTwin 2.0上的成功率已超过90%，而在RoboDojo上仅为8.8%，仿真表现好的模型到真机上常常出现抖动、失控甚至不安全的情况，真机评测不可替代；面向通用具身智能，评测将从几十个任务扩展到上千个任务，并走向不需要示教数据的零样本评测。
无界智航联合创始人兼CTO陈天行
中山大学教授、拓元智慧首席科学家王可泽以《具身世界动作大模型的阶段性进展和实践》为题，分析了当前主流VLA范式在几何信息、物理量信息丢失和对机器人示教数据高度依赖等方面的瓶颈，梳理了物理仿真、视频生成、表征预测和世界动作模型四条技术路线，认为原生的世界动作模型——让模型在执行动作前先预测下一状态、理解动作将导致的物理后果——是走向真实物理世界的可行路径。他介绍了团队将空间建模与物理建模解耦、在网络结构中引入面向物理规律的计算单元等阶段性成果，经轻量适配即可实现跨场景、跨本体的泛化，仅凭一条示范轨迹即可完成常见操作任务；团队还依托真实零售业务的大规模回流数据持续训练模型，并坚持将世界动作模型部署到端侧，推动物理AI从云端走向终端。
中山大学教授、拓元智慧首席科学家王可泽
圆桌论坛由王啸峰博士主持，复旦大学教授、上海创智学院全时导师张力，清华大学深圳国际研究生院助理教授于超，北京交通大学计算机学院教授靳潇杰，无界动力联合创始人兼CTO夏中谱，清华大学助理研究员张博睿围绕"语言模型与世界模型的关系""生成世界中的智能体学习""世界模型如何scaling"等议题展开讨论。嘉宾普遍认为，语言模型与世界模型在信息密度上互补，长期看有望走向统一，但受限于当前数据体量的不均衡，短期内仍将以模块组合的方式协同；高质量的交互数据是当前最大的瓶颈，仿真器的效率、物理保真度以及对失败数据的利用是下一步的关键；验证（verification）、自我进化和从单次经验快速泛化到新任务，是世界模型服务于具身智能最值得突破的方向。展望未来三年，嘉宾期待世界模型在预测精准度和任务复杂度上实现跨越，具备面向全新任务的自主探索能力，并与语言模型融合为统一的智能系统。
圆桌论坛现场
当天中午，实验室学术委员会第一次会议也同期召开。作为通用世界模型北京市重点实验室的依托单位，极佳视界已在世界模型领域建立起体系化的先发优势，近三年在T-PAMI、CVPR、ECCV等顶级期刊会议发表高水平论文50余篇，并荣获2025年吴文俊人工智能自然科学一等奖。未来，极佳视界将支持实验室围绕通用世界模型的关键共性能力持续攻关，协同推进具身智能、自动驾驶、内容创作三条技术主线，同步建设覆盖训练、推理、评测、部署的通用世界模型系统与平台，贯通基础研究、技术攻关、系统验证与产业转化，推动世界模型走向通用、可控、可落地，助力北京打造全球人工智能创新高地。
