2026 云栖大会 · 世界模型专场 | 演讲人苏文博阿里巴巴 ATH 事业群 Token Foundry / Happy Oyster 技术负责人 | 主题世界模型从构建数字世界到物理世界核心洞察世界模型是通用人工智能AGI理解与改造现实世界的核心基石。苏文博指出世界模型的本质由**‘表示Representation、预测Prediction与交互Interaction’三大支柱定义。当前世界模型正面临长程记忆、误差累积、离屏演变三大世界级技术挑战。行业正沿着视频生成世界模型、空间世界模型、具身世界模型**三条赛道分头演进并最终走向统一融合。阿里巴巴通过自研开源框架 JoyAI.Echo 与 Happy Oyster率先打破数字仿真与实体物理交互的技术边界。01 本质解构什么是世界模型表示、预测与交互苏文博开篇厘清了世界模型World Models与传统大语言模型LLM的本质区别。语言模型本质上是符号空间的条件概率预测而世界模型则必须建立对真实物理或仿真空间动力学规律的内在模拟表征Representation超越单纯的像素点或文本 Token将环境状态压缩并编码为包含几何、材质、拓扑与因果关系的紧凑隐空间捕捉客观世界的不变性特征。预测Prediction给定当前状态与外力/动作Action前瞻性预测下一时刻乃至未来序列的环境演化轨迹形成具有物理因果一致性的时空演进。交互Interaction支持闭环动作反馈。智能体不仅是环境的旁观者其介入行为会真实改变环境状态产生持续、可逆或不可逆的动力学响应。“只有当模型能够可靠预测其行动的后果时它才真正具备了认知世界的智能。”苏文博强调。02 三大技术围城长程记忆、误差累积与离屏演变要构建一个真正可信、稳定的动态世界当前世界模型必须跨越三座严峻的技术大山W1 - 误差累积扩散Error Accumulation自回归或扩散模型在长程时序推演中每一步微小的预测偏差都会随着时间滚雪球式放大最终导致物理形态崩塌或画面严重畸变。W2 - 长程时空记忆Long-Horizon Memory当主体在庞大虚拟空间中长距离漫游时必须具备跨越数千步甚至数万步的时空一致性记忆保证场景拓扑不随时间漂移。W3 - 离屏演化保持Off-Screen Permanence当物体移出当前视野视锥之外时它在后台并没有消失而是应当遵循客观物理规律继续运行并在重新入画时保持状态一致。03 三轨并行与终局融合JoyAI.Echo 与 Happy Oyster 实践当前世界模型呈现三条清晰演进技术脉络未来终将走向全功能融合赛道维度技术切入点当前核心优势核心技术瓶颈视频生成世界模型基于大规模 Diffusion/Autoregressive 像素生成画面细腻逼真、泛化概念丰富缺乏精确三维物理约束动作交互延迟高空间世界模型基于 3DGS、NeRF 与可交互三维空间重建三维视角自由漫游、几何拓扑确定动态因果物理模拟弱复杂拓扑形变难具身世界模型基于强化学习、逆图形学与机器人动力学严密遵守牛顿力学、闭环控制精度极高真实物理数据极其稀缺跨域泛化成本高阿里团队推出的 JoyAI.Echo 与 Happy Oyster 体系正是通过多模态隐空间对齐与超低延迟实时计算底座打通视频逼真生成与三维物理交互的鸿沟为下一代空间计算与具身智能提供世界级基座。来源2026 云栖大会 · 世界模型专场演讲《世界模型从构建数字世界到物理世界》主讲人阿里巴巴苏文博。内容经整理与工程化拆解仅供技术讨论与学习参考。