据雷峰网报道，9月10日下午，2026 Inclusion·外滩大会“世界模型是AI走向物理世界的新大陆吗”见解论坛在上海举行。论坛由香港大学计算与数据科学学院主办、香港大学上海智能计算研究院协办，高校与企业嘉宾围绕世界模型能力边界、具身智能技术路径及商业化挑战展开交流。
香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅在致辞中介绍该学院学科建设及上海教学科研布局。他表示，人工智能正改变人才培养、科学研究与产业转化关系，港大希望结合上海产业、人才和创新资源探索产学研协同，推动AI在医疗、健康、能源、材料等领域应用。马毅称，世界模型已超出传统三维重建和物体识别，指向机器人在开放物理环境中的感知、认知、学习与交互。
大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人兼执行董事、香港中文大学电子工程系教授王晓刚以《物理AI的开悟时刻》为题演讲。他认为，具身智能需同时突破数据与模型限制，单一任务反复采集真机数据难以覆盖变化需求。大晓提出ACE研发范式，通过穿戴式传感设备在真实环境采集人类行为数据，并与真机数据融合。开悟世界模型采用“理解、生成、预测”一体化架构，共享特征并形成反馈闭环。王晓刚以洗衣等长程任务为例称，机器人需识别空间关系、分解任务、判断每步是否完成并调整动作。大晓还介绍环境式数据采集设备、自动化数据生产平台、ACE-Data-0开源数据及评测建设，并通过“一脑多形”适配不同机器人本体，在即时零售、酒店洗衣及开放场景推进落地。
生数科技联合创始人兼CEO骆怡航以《在行动前，看见未来：从世界模型第一性原理出发》为题演讲。他说，通用世界模型应具备理解、预测与行动的完整闭环，单独视频生成、空间重建或策略控制只覆盖部分能力。生数科技提出五级演进路线：模拟和生成世界、实时交互、驱动物理行动、自主规划和迭代的世界智能体、多智能体自主协同。他结合Vidu Q、Vidu S、Motus及Motubrain介绍从数字内容生成向具身行动延伸的探索，并现场发布面向灵巧操作的通用世界模型Motus2。据其介绍，Motus2将触觉信息纳入统一建模，把动作采样、后果预测、价值评估与策略改进结合，使成功、次优和失败动作都成为学习依据，并引入记忆机制。骆怡航称，长期记忆、在线学习、联合评测和高效部署仍是挑战。
圆桌环节由香港大学计算与数据科学学院副院长罗平主持，杨言超、石野、朱政、李天羽参与讨论。对于什么系统才算世界模型，李天羽从广义和狭义区分；朱政看好视频生成路线，并称人形机器人世界模型需考虑大脑、小脑与灵巧手协同；石野认为传统物理仿真与数据驱动模型互补；杨言超提出理解和预测未来、从数据提取可预测结构并形成记忆、依赖记忆持续学习和进化三个条件。
讨论现实问题时，李天羽强调物理AI容错空间小，朱政称世界模型距通用可用仍有差距且需考虑算力与商业可行性，石野以倒水、倒茶为例称固定数据上学会动作不意味理解新任务，杨言超用儿童学习新玩具比喻，称生成逼真图像未必能少量尝试学会新技能。风险方面，杨言超提醒不能把生成准确等同于理解正确，石野认为更多模态会带来计算、数据和架构负担，朱政将商业闭环视为关键，李天羽关注高质量训练信息成本。场景方面，杨言超提出应考察试错代价和数据获取成本，石野称工业任务重置环境成本高，世界模型可支持反馈学习与持续迭代，朱政更看重家庭等开放环境，李天羽指出视觉世界模型在简单环境中更易发挥、复杂背景下可靠性待提升。针对大语言模型进展，杨言超认为关键在于与记忆、持续学习机制结合，石野称工具调用与机器人直接理解并执行物理任务仍有距离，朱政认为基础模型企业资源强、创业公司需尽快兑现价值，李天羽认为三维资产生成和数据清洗可直接受益，但云端路径不能照搬。
罗平在总结中表示，世界模型未必是通往物理智能的唯一路径，但在赋予机器空间想象、常识推演与行动预测能力方面具有潜力。他代表香港大学计算与数据科学学院邀请产业界围绕场景验证、联合研发、技术转移和生态共建开展合作。世界模型的价值最终需在真实任务中得到证明，能否降低新场景适配成本、从失败中持续学习并创造可衡量效益，是检验这一方向的重要尺度。