在7月19日WAIC“世界模型六小龙”论坛上，六家公司的世界模型技术负责人齐聚。目前，世界模型的概念、技术路线、训练方式等都未收敛。这六家公司押注的技术路线大致分为三派：像素生成派（极佳视界）、隐空间（JEPA）派（无界动力）、融合派（大晓机器人、蚂蚁灵波、自变量机器人、智元机器人）。
不同技术路线导致对焦点问题看法不一。无界动力的夏中谱希望世界模型接近物理模拟器，看重对几何、运动、力等状态的预测精度；而蚂蚁灵波的沈宇军认为“物理合理性”比“物理精度”更重要，机器人只需明白关键差异。
对于模型能力评价标准，嘉宾们也存在分歧。智元的任广辉认为推理的长时物理一致性是评价世界模型能力的重要指标之一；自变量的王昊则直言长程推演是“伪需求”，更看重推理的时效性。
这背后是各家捍卫自家模型擅长的能力。隐空间模型敢要求物理精度，像素生成模型只承诺物理合理性；智元模型用于仿真器需要长程推演，自变量模型与VLA整合更注重推理时效性。
关于世界模型下一阶段最可能先收敛的方面，大家判断不同。任广辉和夏中谱认为是统一表征；王昊押注融合；沈宇军笃定是触觉；陶大程认为会是评测标尺。大晓机器人还发布了PHYSICAL IQ，用于量化物理智能水平。
虽然技术路线有分歧，但机器人进入物理世界最终要看能否稳定完成任务。然而，从Demo走向真实世界的规模化部署（Deployment）困难重重。王昊指出模型能力提升时投入成本并非线性增长，实验环境的小错误率在部署现场会造成大问题。
机器人还需提升应对随机和突发情况的能力，沈宇军以商超机器人为例说明。陶大程强调端侧能力对部署的重要性，让模型的能力变得便宜、可靠、及时才是关键。
对于两年后再看当下的工作，沈宇军认为为模型架构能力和数据链路做的准备可能是对的，但过于追求模型呈现能力和数据的最终使用情况不好说；朱政觉得现阶段探索过多商业化场景大概率不会成功；任广辉预计世界模型会走向更加“具身原生”。
编辑观点：世界模型虽分歧众多，但也是产业发展的红利。当下需解决部署难题，未来走向“具身原生”值得期待，是真风口但落地挑战大。
