一句话总结

来自多个机构的作者提出了一种统一的世界模型框架，整合交互、感知、符号推理和空间表征，以克服当前任务特定方法的碎片化问题，旨在引导人工智能实现更通用、更原理化的环境理解。

主要贡献

• 论文指出现有世界模型研究中的关键碎片化问题：当前方法侧重于将世界知识注入孤立任务（如视觉预测或3D估计），虽带来性能提升，但缺乏系统性连贯性，无法实现对世界的整体理解。
• 提出世界模型的统一设计规范，将其定义为整合交互、感知、符号推理和空间表征的规范性框架，使智能体能够主动理解并响应复杂环境。
• 通过对大语言模型、视频生成和具身智能系统的研究分析，揭示任务特定方法的局限性，并提出关键组成部分——交互、推理、记忆、环境和多模态生成——以指导未来向通用、鲁棒的世界模拟发展。

引言

作者利用当前对世界模型（旨在模拟物理动态并使智能体智能交互复杂环境的系统）日益增长的兴趣，批判当前碎片化的研究格局。大多数现有方法将世界知识注入孤立任务（如视频生成或3D估计），依赖任务特定数据和微调，虽带来短期性能提升，却无法形成连贯、具备物理感知的理解或长期一致性。其主要贡献是提出一种统一的世界模型设计规范，将交互、感知、推理、记忆和多模态生成整合进一个规范性框架，旨在引导未来研究朝向通用、鲁棒、具备原理性的模型发展，支持主动探索与现实世界适应。

方法

作者采用统一的世界模型框架，通过整合感知、推理、记忆、交互和生成，构建一个连贯的闭环架构，以克服任务特定模型的碎片化问题。该框架围绕五个核心模块构建，每个模块均针对实现整体世界理解与自适应交互所需的关键能力。

交互模块作为用户、环境与模型之间的统一感知和操作接口，接受多模态输入（包括文本、图像、视频、音频和3D点云），并处理多样化的操作信号，如自然语言指令、具身命令或低层运动控制。如下图所示，该模块统一编码和调度异构数据流，为下游组件生成结构化输入。

推理模块负责从结构化输入中推断动态与因果关系。它支持两种互补范式：显式推理，利用大语言模型/视觉语言模型生成文本推理链，用于符号规划与物理定律推断；隐式推理，在统一潜在空间中直接操作，以保留亚符号、连续的物理细节。模块根据任务需求动态选择或组合这两种方法，确保复杂场景下兼具可解释性与保真度。

记忆模块实现为一个结构化、动态的知识系统，能够管理多模态、高并发的交互流。它超越顺序存储，引入分类、关联与经验数据融合机制。该模块还执行关键信息提取与压缩以维持效率，同时持续更新并清除冗余内容，以保持相关性与时效性。

环境组件不仅是被动模拟器，更是一个主动、可学习、可生成的实体。它支持物理与模拟交互，重点在于生成式3D场景合成与程序化内容创建，以弥合仿真到现实的鸿沟。这使模型能在近乎无限的物理一致环境中训练，增强其对开放世界场景的泛化能力。

最后，多模态生成模块使模型能基于内部状态与预测合成逼真输出（包括视频、图像、音频和3D几何体）。该能力与推理和记忆紧密耦合，形成闭环，其中生成内容支持规划、自我增强与世界理解验证。例如，在导航任务中，模型可从智能体视角生成3D场景，以模拟并验证策略后再执行。

这些模块共同构成一个高度集成的系统，持续感知、推理、记忆、行动与生成，实现对复杂动态环境的鲁棒、自适应、符合人类认知的交互。