世界模型（World Model）是人工智能领域中一类通过构建环境的抽象表示来理解和预测外部世界的系统。它通过整合多模态数据（如视觉、语言、传感器信号）形成对环境的动态认知，并支持智能体在复杂场景中进行决策与规划。以下从核心概念、解决的问题、关键研究、技术路线、现状与未来方向展开分析：
一、核心概念与功能
世界模型的核心功能包括理解世界和预测未来两大维度：
- 理解世界：通过学习物理规律、空间关系、社会规则等知识，形成对环境的结构化认知。例如，大语言模型（LLM）可捕捉空间时间知识，而认知地图技术帮助机器人建立环境的抽象表示。
- 预测未来：基于历史数据和当前状态，生成对未来事件的模拟。如视频生成模型Sora能预测物体运动轨迹，但存在物理规则模拟不准确的局限。
其本质是将感知数据转化为可解释的内部表征，使智能体无需依赖实时试错即可进行决策，显著提升复杂任务的执行效率。
