什么样的系统才算真正意义上的世界模型？
嘉宾给出不同侧重：杨言超提出需理解和预测未来、从数据中提取可预测结构并形成记忆、依赖记忆持续学习进化；朱政强调人形机器人世界模型还要考虑大脑、小脑与灵巧手的协同；石野认为传统物理仿真与数据驱动模型互补。
世界模型如何走向物理世界？看看这些专家怎么说
资讯摘要
当人工智能从屏幕中的对话、创作与编程，走向真实环境中的感知、决策与行动，它需要面对一套更复杂的考验。无论是自动驾驶车辆应对动态路况，还是机器人完成取物、洗衣等日常任务，都要求AI理解空间关系、预测行动后果，并根据环境变化及时调整。
AI 摘要
2026 Inclusion·外滩大会上，香港大学计算与数据科学学院主办见解论坛，马毅、王晓刚、骆怡航等嘉宾围绕世界模型展开讨论。王晓刚介绍开悟世界模型“理解、生成、预测”一体化架构及ACE数据范式；骆怡航发布面向灵巧操作的通用世界模型Motus2，并提出五级演进路线。圆桌环节探讨世界模型的定义、被高估的风险、适用场景与商业化挑战。
AI 问答
哪些场景更需要世界模型？
杨言超提出重点看试错代价与训练数据获取成本，现实试错昂贵、数据难得的场景更有价值；石野补充部分工业任务采集与重置环境成本高；朱政认为家庭等开放环境变化多，更需少量演示快速适应，而短期内固定的工业或零售任务可用VLA。
生数科技在现场发布了什么？
骆怡航发布面向灵巧操作的通用世界模型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，并引入记忆机制以应对遮挡、环境变化和连续操作中的状态保持问题。
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