在具身智能中，世界模型（World Model） 是智能体对物理环境的内在“认知地图”，它通过学习环境的动态规律（如物体运动、物理交互、因果关系等），实现对未来状态的预测、对过去状态的反推，以及对未观测状态的补全。其核心价值在于：让智能体无需频繁与真实环境交互，就能在“虚拟脑内”模拟可能的动作后果，从而降低试错成本、提升决策效率——这类似于人类“三思而后行”的认知机制。

一、世界模型的核心技术路线

根据建模方式、预测目标和与具身系统的耦合方式，世界模型的技术路线可分为三大类：

1. 按“表征形式”划分

• 符号主义世界模型
  基于规则和逻辑构建结构化表征（如物体属性、空间关系、因果链），典型如早期SHRDLU系统（通过符号描述积木世界）。

  • 优势：可解释性强，适合简单规则场景（如棋盘游戏、结构化工业装配）。
  • 局限：泛化能力弱，难以处理非结构化环境（如家庭场景中随机摆放的物品）。

• 连接主义世界模型
  基于神经网络学习高维连续表征，直接从传感器数据（视觉、触觉、力觉等）中提取环境动态规律。

  • 典型代表：D