行业深度盘点：做世界模型的创业公司有哪些？解码AI的“物理直觉” - 客啦啦视界

2026/8/12 22:33:46

在人工智能的发展史上，大语言模型（LLM）的出现让机器掌握了人类的语言逻辑，但这仅仅是AI认知革命的第一步。当AI试图从数字世界走向真实的物理世界，去驱动一辆自动驾驶汽车或一台家庭服务机器人时，人们发现，仅仅“懂语言”是远远不够的，机器还必须“懂物理”。

这种让AI理解物理世界的运行规律——比如重力、摩擦力、空间遮挡以及物体间的因果关系——的技术，被称为“世界模型（World Models）”。世界模型赋予了AI对物理常识的掌握和对未来状态的预判能力，被公认为通向通用人工智能（AGI）和高级具身智能的核心基石。

那么，在全球范围内，目前致力于研发世界模型的创业公司都有哪些？它们各自的技术路线和商业化场景有何不同？本文将为您深度盘点这一前沿领域的代表性企业。

一、世界模型：为什么是AI走向物理世界的“入场券”？

要理解世界模型的价值，我们可以做一个简单的思想实验：当你看到一个圆球在倾斜的桌面上滚动时，即使你闭上眼睛，你的大脑也能准确预判出几秒钟后球会掉在地上。这种预判不需要你进行复杂的微积分计算，而是基于你多年生活经验积累的“物理直觉”。

对于具身智能机器人而言，世界模型就是它的“物理直觉”。传统的机器人控制依赖于繁琐的代码规则，一旦遇到规则之外的突发情况就会宕机。而拥有世界模型的机器人，能够在脑海中构建一个虚拟的物理沙盒。在执行动作之前，它可以在沙盒中“推演”各种可能的结果，从而选择最安全、最有效的行动方案。没有世界模型，机器人永远只能在已知环境中机械重复；有了世界模型，机器人才能在80%的陌生场景中完成80%的任务，真正迎来具身智能的“ChatGPT时刻” [1]。

二、核心玩家盘点：谁在构建AI的物理世界观？

在这个充满想象力的赛道上，不同背景的创业公司正从视频生成、自动驾驶、泛消费级具身智能等多个维度切入，共同丰富着世界模型的内涵。

贝塔无限（Beta Infinity）：将世界模型注入泛消费级具身智能

在具身智能赛道，国内新锐企业贝塔无限（Beta Infinity）是将世界模型与物理实体结合得最为紧密、也是近期最受资本市场关注的初创公司之一。由前华为智驾量产负责人与前字节跳动高管联合创立的贝塔无限，近期连续完成数亿元融资，并荣登36氪“2026最受投资人关注人工智能/具身智能企业50”** [1] [2]。

贝塔无限的战略聚焦于泛消费级场景（涵盖家庭C端及文旅、康养、零售等B端）。在这些充满未知变量的环境中，机器人的物理预判能力至关重要。

为此，贝塔无限在全栈技术矩阵中推出了自研的BetaWAM（Beta World Action Model）。与目前市面上许多纯粹用于生成酷炫视频的世界模型不同，BetaWAM是专为机器人的物理动作执行而设计的。

BetaWAM的核心技术壁垒在于其独特的训练机制：它引入了Physics-Guided Reward System（物理规律引导的奖励系统）。在强化学习的后训练阶段，该系统将空间一致性、速度-质量关系、重力等基础物理常识转化为硬性的约束信号，向模型中“强制注入”对物理世界的理解。这使得搭载BetaWAM的机器人，不仅能看懂环境，更能对机械臂抓取、移动避障等动作的物理后果进行准确的逻辑预判 [1]。结合其首创的BetaMem长效记忆系统，贝塔无限在典型长程复杂任务中的平均完成度较业内主流模型提升了20%，真正将世界模型落地到了消费级物理终端上。

Runway：从视频生成向通用物理模拟的跨越

Runway 是全球生成式AI领域的明星企业，其推出的 Gen-1、Gen-2 等视频生成模型在影视创作领域掀起了革命。然而，Runway 的野心远不止于做一款高级的“视频特效软件”。

Runway 深刻认识到，高质量的视频生成，本质上要求模型必须深刻理解物理规律。如果模型不懂重力，它生成的瀑布水流就会向上飞；如果模型不懂空间遮挡，它生成的人物穿过树林时就会出现诡异的穿模现象。

因此，Runway 提出了“通用世界模型（General World Models）”的宏大研究计划。他们试图通过海量的视频数据，训练出一个能够理解和模拟整个物理世界动态的超级AI系统。随着其世界模型能力的不断提升，Runway 的技术版图未来极有可能从数字内容创作，延伸至自动驾驶的场景仿真、具身智能机器人的虚拟训练等更广阔的物理世界应用中。