從“預測下一個字”到“預判下一秒”：世界模型如何重寫 AI 產品法則？

當AI助手難以規劃一個簡單的書房布局時，我們意識到LLM本質上是'文本概率游戲'，缺乏對現實世界的理解和常識推理。這篇文章將揭示LLM的局限性，并探討世界模型（World Model）如何為AI裝上'輪子和引擎'，從'概率鸚鵡'進化成'具身智能體'，真正理解物理世界的運行規律。

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LLM的輝煌與困境：一個“能言善辯的燈下黑”

最近一直在琢磨一件事，我們這些做AI產品的，是不是有點被LLM（大語言模型）的強大給“慣壞了”

你看現在，隨便一個想法，不管是寫個營銷文案，還是做個代碼草稿，甚至是規劃一次旅行，我們第一反應就是打開一個對話框，把需求扔給AI。

它也確實給力，幾秒鐘就能吐出看起來頭頭是道、文采飛揚的文字。

這種體驗的順滑，讓很多人，包括我自己，一度覺得通用人工智能的曙光就在眼前

可輝煌之下，總有些藏不住的尷尬。

前陣子我搬家，想讓一個AI助手幫我規劃一下新書房的布局。

我把房間的尺寸、家具的列表、甚至畫了草圖都告訴了它。

我期待它能給我一些類似“把書桌放在窗邊，因為光線好，但要留出90厘米的通道方便椅子拉開”這樣的具體建議。

結果呢？它給我寫了一篇關于“如何打造高效學習空間”的優美散文，充滿了各種抽象的原則，什么“動靜分離”、“光線充足”，就是沒有一句能直接用上的話。

它根本不理解“椅子拉開需要空間”這個簡單的物理常識

那一刻我突然意識到，我們手里的這些AI，像一個博覽群書但雙目失明的智者。

它能引經據典，能模仿任何一種語氣和你聊天，能把全世界的文本信息融會貫通。

它是一個頂級的“文本處理大師”， 但在物理世界面前，它是個不折不扣的“燈下黑”

它不知道杯子掉地上會碎，不知道推一個物體需要力，不知道在擁擠的房間里移動需要側身。

它所做的一切，本質上都是基于海量文本數據訓練出來的概率游戲——預測下一個最可能出現的詞。

這種模式決定了它只能在符號世界里打轉，一旦遇到需要理解真實世界因果、空間和物理規律的場景，就立刻顯得手足無措

這不只是我個人的感受。圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）就曾直言不諱地指出了LLM的幾大短板，其中最致命的一條就是 缺乏對物理世界的理解和常識推理能力 。他認為，僅僅依賴文本數據，永遠無法讓AI獲得真正的智能，因為人類智能的根基，恰恰是通過與物理世界的互動建立起來的

作為一個AI產品人，這種“能力天花板”帶來的用戶體驗割裂感，讓我感到焦慮。

我們一方面向用戶描繪著AI無所不能的未來，另一方面卻在很多現實場景中提供著“答非所問”的服務。

當用戶想讓機器人幫他從冰箱里拿一瓶可樂時，AI卻只能生成一段關于“如何拿可樂”的文字描述。

這種感覺，就像你擁有一個全世界最聰明的導航儀，但它卻裝在一輛沒有輪子的車上

這種困境，逼著我們去尋找下一個破局點。我們需要的不再是一個更會“說”的AI，而是一個能“看”、能“懂”、能“預判”的AI。

一個能理解現實世界運行規律的AI。

這，也正是“世界模型”這個概念被推上風口浪尖的原因。

它或許就是為我們這輛華麗的AI跑車，裝上輪子和引擎的關鍵所在

何為世界模型？——超越“文本概率游戲”的認知內核

聊到“世界模型”（World Model），很多人第一反應可能是“又一個技術新詞”，或者覺得它只是LLM的某個升級版。

一開始我也是這么想的，但深入了解后發現，這完全是兩碼事。

如果說LLM是在學習人類語言的“語法”，那世界模型就是在學習宇宙萬物的“物理”

它不是對LLM的簡單替代，而是為當下的AI系統填補了一項致命的“先天缺陷”—— 對物理和因果世界的理解力

那么，到底什么是世界模型？

用一個不那么嚴謹但好理解的比喻： 世界模型是AI在自己“腦中”構建的一個關于現實世界的內部模擬器，一個可以運行和推演的數字化動態孿生。

就像我們在腦子里可以想象一個球從桌上滾落的軌跡和結果一樣，AI通過世界模型，也擁有了這種在內部進行“沙盤推演”的能力

LLM的核心產品能力是“預測下一個token”，它關心的是文本序列的連貫性。

而世界模型的核心產品能力，則是“預測下一個狀態” 。

它關心的是在當前狀態下，施加某個動作后，世界會變成什么樣子。

這個“狀態”可以是視頻的下一幀畫面，可以是機器人的下一個姿態，也可以是虛擬環境里的下一個場景

這種能力的轉變，意味著AI產品邏輯的根本性變化。我們可以從幾個核心特征來看世界模型對產品的意義

物理與幾何一致性

這一點是世界模型與LLM最本質的區別。

LLM生成的文本可以天馬行空，因為它不受物理規律的約束。它可以寫出“太陽從西邊升起”的詩句，只要語料庫里有類似的表達。

但世界模型不行。

它的內部模擬器必須遵循基本的物理和幾何規律：一個在世界模型中生成的虛擬人，不能穿墻而過；一個被模擬的物體，必須符合重力、摩擦力和碰撞邏輯

這對產品意味著什么？

意味著 產品的決策將基于現實規律，而非文本幻想。

一個搭載了世界模型的掃地機器人，在規劃路徑時，會“預見到”撞上桌子腿的后果，從而提前規避，而不是等到傳感器檢測到碰撞后再做出反應。

一個AR應用，可以讓你放置的虛擬家具“真實”地與房間互動，比如被桌子遮擋，或者從沙發上滑落。這種基于物理一致性的交互，才能帶來真正的沉浸感和可靠性

多模態信息融合

人類理解世界，靠的從來不是單一的感官。

我們是同時通過視覺、聽覺、觸覺等多種信息來構建對環境的認知的。

LLM主要處理的是文本這一單一模態，即便后來的多模態大模型，也更多是建立不同模態之間的“翻譯”和“映射”關系，比如看圖說話

世界模型則不同，它的目標是 像人類一樣綜合視覺、語言、傳感器等多種信息進行統一的認知和建模。

它接收一段視頻，不僅僅是識別出里面有什么物體，更是要理解這些物體之間的動態關系、物理屬性和時序變化。

它聽到一句話“把桌上的紅蘋果遞給我”，需要將語言指令與視覺中蘋果的位置、顏色、以及機械臂需要執行的動作序列關聯起來

對于產品而言，這意味著AI終于能從一個“信息處理器”變成一個“環境感知者”。

未來的AI產品，它的輸入不再是孤立的文本或圖片，而是一個持續的、多模態的數據流。

它能像我們一樣，一邊聽著指令，一邊看著環境，一邊規劃著自己的動作。這種融合認知的能力，是實現復雜任務的基礎

預測與規劃的自主性

這是世界模型最令人興奮的一點。

因為它有一個內部模擬器，所以它可以在采取實際行動之前， 在“腦中”預演不同行動可能帶來的后果 ，然后選擇最優的方案。這就是預測與規劃的自主性

想象一個在倉庫里分揀貨物的機器人。

傳統的機器人可能需要人類編寫詳盡的規則，或者通過大量的試錯學習來掌握抓取不同形狀的包裹。

而一個擁有世界模型的機器人，可以在看到一個新包裹時，先在內部模擬器中嘗試幾種不同的抓取姿勢，“感受”一下哪種最穩固，然后再執行。

這種“思考后行動”的模式，極大地提升了AI的適應性和效率

這種自主性，標志著AI產品從“被動響應”邁向“主動預判”的范式轉移。

產品不再是一個只能回答問題的工具，而是一個能夠設定目標、分析環境、預判風險、并自主規劃路徑的智能體。

這不僅僅是技術的一次升級，更是AI產品哲學的一次深刻變革

新舊范式對比：從“概率鸚鵡”到“具身智能體”

每次技術浪潮的更迭，都會帶來產品范式的巨大轉變。

從PC互聯網到移動互聯網是這樣，從傳統軟件到SaaS也是這樣。

現在，從LLM到世界模型，我們正站在又一個范式轉移的門檻上。

這種轉變不是細枝末節的優化，而是從核心目標到產品形態的全面重塑

把這兩種范式放在一起對比，能更清晰地看到未來的輪廓。

我不想用復雜的表格，那樣太死板了，我們就像聊天一樣，從幾個維度來看看它們到底有什么不一樣

核心目標：語義關聯 vs. 環境理解與狀態預測

LLM主導的舊范式，它的核心目標是 建立語義關聯 。

你給它一個詞，它能找到最可能跟在后面的詞；你給它一個問題，它能找到語義上最相關的答案。

它追求的是“聽起來對”，是語言上的流暢和邏輯上的自洽。

它像一只學識淵博的“概率鸚鵡”，能惟妙惟肖地模仿人類的語言模式，但并不真正理解語言背后的世界

而世界模型引領的新范式，核心目標是 環境理解與狀態預測 。

它不關心文本本身，它關心文本所描述的那個世界。

它的目標是構建一個與現實世界盡可能一致的內部模型，并用這個模型去推演未來。

它追求的是“實際上對”，是物理上的真實和因果上的可靠。它不再是鸚鵡，而是一個初具雛形的“具身智能體”，開始用自己的“感官”和“大腦”去理解這個世界

這里有一個很關鍵的點，就是 相關性不等于因果性。

LLM非常擅長發現相關性，比如“閃電”和“雷聲”在文本中經常一起出現，但它不知道是閃電導致了雷聲；而世界模型追求的，恰恰是這種因果推理和常識理解 。

它需要知道，如果你推倒第一塊多米諾骨牌，后面的骨牌會依次倒下。

這種對因果的把握，是構建可靠、安全、可信產品的基石

交互方式：文本/語音對話 vs. 多模態感知-模擬-行動閉環

在舊范式下，我們與AI的交互主要是通過 文本或語音對話 。我們提出請求，AI給出回應。

這是一個線性的、一問一答式的過程。

交互的界面通常是一個聊天框，我們是主動方，AI是被動方

新范式則完全不同，它的交互方式是一個 多模態的“感知-模擬-行動”閉環。

AI通過攝像頭、麥克風、傳感器等“感知”環境；在內部的世界模型中“模擬”各種可能性并做出決策；最后通過機械臂、輪子或在虛擬世界中的化身來“行動”，行動的結果又會改變環境，成為新一輪“感知”的輸入。

這是一個持續不斷的、與環境動態耦合的循環

這種交互方式下，產品經理設計的就不再是一個簡單的UI界面，而是一個智能體的“認知-行為”循環。

我們考慮的不再是“按鈕應該放在哪里”，而是“智能體在面對未知環境時，應該優先探索還是優先執行任務”

產品形態：聊天機器人、寫作助手 vs. 自動駕駛系統、通用機器人

產品形態的差異是最直觀的。

LLM范式催生了大量的 聊天機器人、寫作助手、知識問答、代碼生成 等應用。

這些產品的共性是：它們都以信息處理和內容生成為核心，本質上是人類腦力勞動的“效率工具”。它們極大地提升了我們在數字世界的工作效率

而世界模型范式，則指向了那些需要與物理世界或復雜虛擬世界深度交互的產品形態。

比如 高階自動駕駛系統、能夠處理家務的通用機器人、工業領域的協作機器人，以及沉浸式的可交互內容生成平臺。

這些產品不再僅僅是工具，它們更像是 能夠獨立在現實或虛擬世界中完成復雜任務的智能伙伴。它們的目標是延伸我們的“體力”，解放我們的“身體”

價值定位：信息處理工具 vs. 現實世界的問題解決者

最后，我們來看看價值定位。

舊范式的價值在于信息處理與生成的效率 。

它幫助我們更快地寫郵件、更快地查資料、更快地寫代碼。

它解決的是信息過載和知識創作的難題，其商業模式也多圍繞著訂閱、API調用等展開

新范式的價值則在于 在現實或虛擬世界中解決實際問題。它能幫你安全地從A點開車到B點，能幫你打掃房間，能在危險環境中替代人類工作。

它的價值直接與它完成任務的質量、效率和可靠性掛鉤。

其商業模式可能會更加多樣，可能是硬件銷售，也可能是按任務效果付費的服務（Robot as a Service）

從“概率鸚鵡”到“具身智能體”，這不僅僅是技術的演進，更是AI產品使命的升華。

我們正在從創造“聰明的工具”走向創造“能干的伙伴”。

這個過程充滿了挑戰，但也蘊藏著定義下一個時代的巨大機遇

新范式下的產品機會圖譜

作為一個產品人，最關心的永遠是“這東西能用來做什么”。

聊了這么多理論，是時候把目光投向具體的場景和落地了。

世界模型這個新范式，到底會催生出哪些令人興奮的新產品賽道？

我試著畫一幅未來的產品機會圖譜，當然，這只是基于當前信息的一些暢想

革命性的具身智能產品

這可能是大家最期待，也是最具顛覆性的領域。

我們說的不再是那種只能在平地上掃掃地的機器人，而是真正的 家用機器人和工業協作機器人

想象一下，一個家用機器人，它能通過攝像頭觀察你的日常生活。

它看到你每天早上都喝咖啡，于是它學會了操作咖啡機。

它看到你把臟衣服扔進洗衣籃，于是它學會了啟動洗衣機。

這一切不是靠你一句句地編程或下指令，而是通過它內部的世界模型， 通過觀察和模擬來學習技能 。

它在“腦中”模擬了上千次拿起杯子的動作，才在現實中穩穩地把水遞給你。

這種學習方式，將 大幅降低對海量真實世界訓練數據的需求和昂貴的試錯成本

在工業領域，協作機器人將不再需要工程師進行復雜的編程和調試。

工人可以直接“演示”一遍操作流程，機器人通過觀察，在自己的世界模型中理解任務的因果邏輯，然后就能自主重復并優化這個流程。

這對于那些需要高度靈活性和定制化的小批量生產場景，將是革命性的改變。一些前沿的機器人公司，已經在朝著這個方向努力了

高階自動駕駛系統

自動駕駛是世界模型最直接、也可能是最早實現大規模商業化的應用之一。

目前的自動駕駛系統，很大程度上還是基于規則和感知的“響應式”系統。

它看到障礙物就剎車，看到紅燈就停止。這種模式在處理復雜、動態的城市交通時，常常顯得力不從心

世界模型將把自動駕駛從“規則響應”升級為“場景預判與博弈”。

一個搭載了強大世界模型的自動駕駛系統，能像一個經驗豐富的老司機一樣， 理解行人的意圖、預判其他車輛的行為 。

它看到路邊有個小孩在拍皮球，它的世界模型會立刻推演出“球可能會滾到馬路上，小孩可能會追出來”的潛在風險，從而提前減速，而不是等到小孩沖出來再緊急剎車。

它在路口與另一輛車相遇時，能通過對方微小的速度和角度變化，來“博弈”和判斷對方的意圖，是想搶行還是會讓行

這種基于深度場景理解和預測能力的駕駛決策，才是實現真正安全的L4/L5級自動駕駛的關鍵。

它解決的是自動駕駛中最困難的“corner case”，那些無法用規則窮舉的、需要社會常識和博弈論才能解決的問題

下一代內容與交互平臺

這個方向同樣讓人激動。世界模型將徹底改變我們創造和體驗內容的方式。目前的游戲、影視、社交平臺，我們體驗的都是 預先制作好的內容 。

世界的邊界是固定的，故事的走向是有限的

而基于世界模型，我們可以構建 實時生成、可無限探索的3D虛擬世界 。

想象一個游戲，你走進一個從未有人去過的山洞，里面的場景、怪物、謎題都是AI根據物理和生態邏輯實時為你生成的。

你對游戲里的NPC說一句“我們去尋找傳說中的那把劍吧”，NPC能夠理解你的意圖，并與你一起規劃路線、應對突發狀況。整個世界的演化是動態的、不可預測的

最近一些令人驚艷的技術演示，比如能從文本生成可玩小游戲的Genie，或者能夠生成超長、邏輯一致視頻的模型，都預示著這個方向的巨大潛力。用戶的體驗將從“觀看預制內容”變為“實時創造并沉浸于動態世界”。

這將徹底重寫游戲、影視、虛擬社交等行業的產品開發模式和商業模式

強大的科研與仿真工具

最后，還有一個看似離我們生活較遠，但意義極其重大的領域——科學研究。

在很多前沿科學領域，比如 材料科學、生物制藥、氣候變化 等，進行真實實驗的成本極高、周期極長

世界模型可以為這些領域提供 高保真、可擴展的虛擬實驗環境。

科學家可以在AI構建的模擬世界中，測試新材料的特性，觀察新藥物分子與蛋白質的相互作用，或者推演不同碳排放政策對未來氣候的影響。

這種虛擬仿真不僅速度快、成本低，而且可以探索真實世界中難以實現的極端條件

這相當于為科學家提供了一個可以“快進”和“存檔/讀檔”的宇宙。這將極大地加速科學發現和技術研發的進程，其長期價值不可估量

當然，這些都還只是冰山一角。世界模型帶來的可能性，遠不止于此。

作為產品人，我們需要做的，就是保持敏銳，去發現那些最能發揮其“理解世界、預測未來”核心價值的場景，并勇敢地去探索和定義它們

產品化之路：跨越“概念”與“可用”之間的鴻溝

暢想未來總是令人心潮澎湃，但作為產品經理，我們必須在仰望星空的同時，腳踏實地。

將一個前沿的技術概念，轉化為一個可靠、好用、能被市場接受的產品，中間有一條巨大的鴻溝。

世界模型的產品化之路，同樣充滿了挑戰

理性地分析這些挑戰，不是為了潑冷水，而是為了更清晰地看清前方的道路和可能的障礙

技術瓶頸：真實性與實時性的兩難

這是最核心的技術難題。世界模型的效果，直接取決于其內部模擬器的質量。有兩個關鍵指標：物理真實性和實時預測效率

如何保證模擬的物理真實性 ？

這是一個巨大的挑戰。

我們都知道，AI會產生“幻覺”。

LLM的幻覺是編造事實，而世界模型的幻覺可能就是“反物理”了。

比如模擬一個物體掉落時，它突然懸浮在空中，或者穿過了地面。

這種錯誤在產品中是致命的。

一個家用機器人如果對重力有“幻覺”，那它端來的水杯可能永遠也到不了你手上。

要解決這個問題，需要模型對世界規律有更深層次的、結構化的理解，而不僅僅是基于像素的模式匹配

另一個難題是 如何實現高效的實時預測 。

一個自動駕駛系統，需要在毫秒級的時間內預判周圍車輛和行人的動向；一個交互式虛擬世界，需要對用戶的每一個動作做出即時反饋。

而運行一個高保真的世界模型，需要極其龐大的計算量。

目前的很多模型，比如一些視頻生成模型，生成一秒鐘的視頻可能需要幾十秒甚至幾分鐘。

這種延遲在產品交互中是無法接受的。如何在保證真實性的前提下，極大地優化模型的推理速度，是決定世界模型能否“可用”的關鍵。

這可能需要從模型架構、硬件加速等多個層面進行系統性的優化

數據與算力：昂貴的“燃料”和“引擎”

AI產品人都知道，數據和算力是模型的兩大基石。

對于世界模型而言，這個挑戰被放大了好幾個數量級

世界模型需要的是 高質量、多模態、精確對齊的時序數據 。

什么意思呢？

它需要的不是零散的圖片和文字，而是連續的視頻流，并且視頻中的每一幀都要和機器人的動作指令、傳感器的讀數、環境的聲音等信息在時間上精確對應。

獲取這樣的數據，成本極高。

要么需要搭建復雜的采集設備，在真實世界中大量錄制；要么需要構建逼真的模擬器來生成合成數據。無論哪種方式，都是一個巨大的工程

算力就更不用說了。

訓練一個能理解復雜物理世界的世界模型，其所需的計算資源，可能遠超目前任何一個LLM。

而將這樣的模型部署到終端產品上，比如一個機器人或者一輛車里，對芯片的性能和功耗也是極大的考驗。

如何平衡極致的算力需求與產品的成本、功耗限制 ，將是所有想進入這個賽道的產品和公司必須面對的現實問題

評估體系：如何衡量“理解”的深度

我們怎么知道一個產品是好是壞？

我們需要一套評估標準。

對于LLM，我們有各種各樣的Benchmark，比如測試它的語言理解、代碼生成、知識問答能力。這些標準雖然不完美，但至少提供了一個可量化的參考

但對于世界模型，我們 如何建立一套有效的評估體系 ？我們不能再用“文本流暢度”或者“畫面逼真度”來衡量它了。我們需要評估的是一些更深層次、更抽象的能力，比如“對世界理解的深度”和“規劃的可靠性”。

怎么量化一個模型對“因果關系”的理解程度？怎么評估它在面對一個全新場景時，做出合理預判的概率？

這套全新的評估標準，目前還非常不成熟，需要學術界和工業界共同探索。

沒有好的評估體系，我們的產品迭代就會像在黑暗中摸索，不知道方向對不對

路徑展望：混合架構的務實選擇

面對這么多挑戰，是不是意味著世界模型的產品化還遙遙無期？我覺得也未必。

技術的發展往往不是一蹴而就的

一個比較務實的演進路徑是，在短期內， “世界模型 + LLM”的混合架構將成為主流的產品形態。

在這種架構中，LLM和世界模型各司其職，形成互補

LLM發揮它強大的語言理解和高層規劃能力，扮演“大腦”的角色。

它負責理解用戶的意圖，將復雜的任務分解成一個個具體的步驟。

比如用戶說“幫我整理一下客廳”，LLM會將這個模糊的指令分解為“識別地上的雜物”、“將書放回書架”、“把抱枕擺好”等子任務

世界模型則扮演“小腦”和“肢體”的角色，負責底層的模擬和具身控制。

它接收到LLM傳來的子任務，比如“拿起地上的書”，然后利用它的內部模擬器，規劃出具體的抓取動作、路徑和力度，并控制機械臂去執行。

一些前沿的研究，比如PaLM-E，就已經在探索這種融合架構了

這種混合架構，既利用了LLM的通用智能，又借助了世界模型對物理世界的理解，是一種聰明的“折中”方案。

它可能是我們從今天的“聊天機器人”走向明天的“通用機器人”的，最堅實的一座橋梁

回歸本質：AI產品的終極使命是“理解并作用于世界”

寫到最后，我想跳出具體的模型和技術，回到一個更本質的問題：我們做AI產品，到底為了什么

過去幾年，我們被LLM的浪潮推著走，產品的核心似乎變成了追求更強的語言能力，更大的參數規模，更豐富的知識庫。

我們沉迷于讓AI變得更會“說”，以至于有時會忘記，智能的最終目的，并不僅僅是交流，而是 與環境進行有效、安全的交互

世界模型的出現，像一聲及時的提醒，讓我們重新審視AI產品的終極使命—— 理解并作用于世界

它讓我們看到，下一代AI產品的競爭力，將不再僅僅取決于它的模型參數有多大，它的語料庫有多廣。

更關鍵的是，取決于它的“世界模型”的深度、精度與泛化能力。

一個AI對物理世界理解得越深刻，它能完成的任務就越復雜，它為用戶創造的價值就越大

這對于我們AI產品經理而言，意味著一次深刻的思維轉變

我們的需求分析，要從僅僅關注“用戶說了什么”，深入到“用戶所處的物理情境和他的潛在意圖” 。

當用戶說“我冷了”，我們不能只讓AI回答“請注意保暖”，而是要思考，AI是否能感知到房間的溫度，并自主地去關閉窗戶或調高空調溫度

我們的產品設計，要從設計“功能流程”，轉變為“為智能體構建認知與行動的框架” 。

我們設計的不再是一個個孤立的功能點，而是一個智能體感知世界、理解世界、并與世界互動的完整閉環。

我們要思考的，是如何讓這個智能體更安全、更高效、更自主地學習和成長

從“預測下一個字”到“預判下一秒”，這不僅僅是技術路線的演進，更是AI產品哲學的一次回歸。它讓我們從符號的海洋中抬起頭，重新看到了那個充滿因果、規律和無限可能的真實世界

這條路無疑是艱難的，充滿了未知和挑戰。

但它指向的方向，是通往通用人工智能（AGI）的正確方向。

而世界模型，或許就是我們手中，那把打開這扇終極大門的關鍵鑰匙

本文來自公眾號：像素洞察 作者：火火

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