世界模型（World Model）是人工智能領域中一類通過構建環境的抽象表示來理解和預測外部世界的系統。它通過整合多模態數據（如視覺、語言、傳感器信號）形成對環境的動態認知，并支持智能體在復雜場景中進行決策與規劃。以下從核心概念、解決的問題、關鍵研究、技術路線、現狀與未來方向展開分析：
一、核心概念與功能
世界模型的核心功能包括理解世界和預測未來兩大維度：
- 理解世界：通過學習物理規律、空間關系、社會規則等知識，形成對環境的結構化認知。例如，大語言模型（LLM）可捕捉空間時間知識，而認知地圖技術幫助機器人建立環境的抽象表示。
- 預測未來：基于歷史數據和當前狀態，生成對未來事件的模擬。如視頻生成模型Sora能預測物體運動軌跡，但存在物理規則模擬不準確的局限。
其本質是將感知數據轉化為可解釋的內部表征，使智能體無需依賴實時試錯即可進行決策，顯著提升復雜任務的執行效率。
