AI世界模型正面临路线选择：像素级视频生成追求逼真模拟，而潜在空间抽象表征则侧重因果理解与高效规划。Sora与Genie 3代表不同方向，孰能引领未来？
原文标题：视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
原文作者：机器之心
冷月清谈：
视频预测路线的拥护者认为，只要模型能生成足够逼真的视频，就意味着它对物理规律有了一定程度的掌握。OpenAI的Sora模型便是其代表，甚至声称能构建“通用物理世界模拟器”。然而，这一说法也引来质疑，被批评为更多是营销表述而非严谨的学术论证，认为单纯的像素一致性不等于因果理解。
相对地，以LeCun等为代表的另一派观点则力主潜在空间抽象表征。他们认为，在像素级别预测耗费大量计算资源且容易陷入无关紧要的低层细节，真正的世界模型应该在抽象表征上进行“思维实验”，避免像素级的误导。这种方法通过将高维环境输入（如图像帧）压缩为低维潜在表示，再在该空间中预测状态演化，从而进行规划与决策，或通过解码映射回观测空间。
从具体实现机制来看，视频预测路线通常在高维图像空间优化视觉一致性，而世界表征路线则强调在抽象空间中学习和预测。MBZUAI和CMU的研究者指出，许多所谓的“世界模型”其实只是“严格的视频生成工具”，并未真正融入决策或规划能力，而世界模型的真正目的应是作为推理和演绎的“思想实验沙盒”。
当前，Sora、Genie 3、V-JEPA 2等前沿模型正代表着这两种路线的尝试与探索，它们在技术架构、训练方法和应用场景上各有侧重，这场技术路线之争正从理论探讨走向实际应用，以期揭示哪条路径更能推动AI实现对世界的深度理解和有效干预。
怜星夜思：
2、文章里讨论了视频生成和抽象表征两条路线，一个侧重生成真实画面，一个侧重理解底层规律。大家觉得，如果AI能生成足够逼真的视频，模拟得跟真的一样，它是不是就真的理解了世界？或者说，理解和生成之间，到底有没有一个必然的连接点？
3、LeCun大佬提出要侧重抽象表征，避免在像素层面预测那些‘无法预测的细节’。但现实世界中，有时候一些看似不重要的细节，可能正是理解复杂因果关系的关键。那么，世界模型在抽象化过程中，会不会不小心把这些‘关键细节’也给‘抽象’掉了？这中间的取舍点在哪儿？
原文内容
机器之心PRO · 会员通讯 Week 34
--- 本周为您解读 ② 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 ---
1. 视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
视频预测生成的高质量画面，是否真的意味着模型理解了物理与因果规律？直接在潜在空间建模能否有效避免像素噪声干扰，同时保持决策与规划能力？混合路线是否能成为未来世界模型的最优路径？随着生成模型和潜在表征技术的发展，AGI 的「思想实验沙盒」能否真正落地应用于物理世界任务？...
2. 抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
真正决定 AI 行业天花板的，是天才研究员的灵感，还是指数级增长的算力？如果算力增长放缓，AI 行业会否面临「增长乏力」的拐点？高阶概念想法，如果没有系统实验验证，能否真正推动模型跃迁？模型泛化的天花板，到底靠升级模型，还是靠设计更高质量的新考题？...
要事解读① 视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
引言：近期 Google DeepMind 发布了 Genie 3，该模型能够根据文本提示快速生成可交互的 3D 环境，并支持机器人训练和虚拟现实应用。这一事件再次引发了业界对「世界模型」技术路线的讨论，即通过像素级视频预测模拟未来场景更可靠，还是直接在潜在空间抽象表征世界更高效？伴随着 OpenAI Sora 和 Meta V-JEPA 2 等成果的出现，这场路线之争也正从理论探索走向实际应用，揭示了不同路线在视觉生成、因果理解与物理规划上的差异。
从像素级合成到推理演绎，世界模型路线为何产生分歧？
1、近年来，「世界模型」的热度持续攀升，但学术界和产业界在其实现路径上出现了明显的分歧。
2、部分业内人士认为，构建世界模型的核心在于预测环境未来状态，最直接的做法就是在像素空间预测下一帧或未来的视频片段。
① 这种视频预测的路线强调让模型在像素级别「模拟」世界演变的能力。例如，OpenAI 在其 Sora 视频生成模型页面的概述中明确宣称，通过大规模训练视频生成模型，可以构建「通用物理世界模拟器」。[1-1]
② 然而这类宣传更多被质疑为营销表述，而非严格的学术论证。[1-2]
3、与之相对，另一派观点主张世界表征（潜在状态空间建模）路线。他们认为，在像素级别进行预测会陷入难以预测的低层细节，而真正的世界模型应在抽象表征空间（latent）学习时空与因果结构。
4、这种思路源自对世界演变规律的抽象化理解，即目前不应浪费计算去预测无关紧要的像素变化，而应在高层次表征上进行「思维实验」。
① LeCun 提出，「基本思路是不在像素层面进行预测，而是训练系统运行一个视频的抽象表征，使其在该抽象表示上进行预测，希望该表示能去除所有无法预测的细节」。[1-3]
② 在他看来，生成逼真的视频并不等价于理解真实世界，必须依赖抽象表示来避免像素级误导。[1-3]
5、在具体实现上，视频预测路线通常在高维图像空间，通过生成器按帧还原视觉内容，优化视觉一致性，各帧由视觉建模机制串联。世界表征路线通常将环境输入（如图像帧或多模态传感器数据）通过 VAE（Variational Autoencoder） 压缩为低维潜在表示，在该潜在空间中利用 RNN 等时序模型预测状态演化，从而进行规划与决策，或通过解码映射回观测空间，从而避免像素级生成的冗余开销。[1-4]
① 从实现机制来看，两条路线的核心争论在于究竟先从像素层面出发，再逐步抽象，还是直接在抽象空间建模跳过像素细节。
6、支持视频预测的研究者倾向于只要生成的视频质量足够高，模型就对世界物理规律有了一定程度的掌握。而批评者则认为，单纯的像素一致性并不意味着模型具有因果理解。[1-5]
① MBZUAI 和 CMU 的研究者指出，除 JEPA 之外，目前几乎所有所谓的「世界模型」都仅仅是「严格的视频生成工具（像素级合成）」，并不真正融入决策或规划能力。[1-5]
② 研究者进一步主张，世界模型的目的不在于生成视频，而是作为推理和演绎的「思想实验沙盒」。[1-5]
从 Sora 到 Genie 3，前沿世界模型模型谁更硬核？
无论是视频预测的像素级模拟，还是潜在空间的抽象表征，业内相关研究者都在技术架构、训练方法和应用场景上进行了差异化的尝试。接下来，本文将从近期的代表工作入手，分析 Sora、Veo 3、Runway Gen-3 Alpha、V-JEPA 2 和 Genie 3 等模型的核心架构和技术实现，尝试探索两条路线在现实世界落地中的趋势。
表：世界模型不同技术路线代表工作[1-6]-[1-13]