7月17日，在2026世界人工智能大会（WAIC）主论坛圆桌论坛上，亮源新创创始人兼CEO、ChatGPT核心贡献者姜旭认为，训练世界模型的终目的四平PVC管道管件粘接胶，不是为了生成，而是为了控制机器人。希望通过架构创新和数据创新，好地统状态理解和动作预测两项能力。

亮源新创是致力于构建具身智能基础模型的人工智能公司。公司围绕规模化预训练、规模化对齐和规模化部署三大范式开展研发，旨在实现PhysicalAGI（通用人工智能）。

预测动作比预测状态加重要

在“从虚拟到现实：世界模型如何驱动具身智能？”圆桌论坛上，姜旭认为，世界模型核心需要完成两项任务：是预测世界的下个状态；对于生成模型来说，就是预测下帧。二是重要的项，是预测下个动作。如果须在两者之间做取舍，预测动作比预测状态加重要。因为我们训练世界模型的终目的，不是为了生成，而是为了控制机器人。

“过去几年，大模型的发展本质上是个不断模仿人、终越人的过程。互联网几十年积累了海量的人类文本数据，大语言模型通过学习这些数据，逐步获得并终越了人类在许多任务上的能力。”姜旭认为，具身智能的发展也应该遵循类似的路径——通过大规模模仿人，终实现越人。

在姜旭看来，人在物理世界中完成各种动作时，并不会不断预测世界的下个状态，而是在充分观察环境、获得视觉信息之后，自然而然地做出动作。因此，状态应该被感知，动作应该被预测。世界模型真正需要突破的是建立大规模的“状态—动作”映射的难题。

“另面，仅有世界模型还不足以实现通用具身智能。过去几年，论是大语言模型、代码模型，还是智能驾驶，真正实现突破都经历了三个共同的阶段：可规模化的预训练（ScalablePre-training）、可规模化的对齐（ScalableAlignment）以及可规模化的部署（ScalableDeployment）。”姜旭认为，世界模型不会是例外。具身智能本质上仍然是个新的大模型问题。

理解是种感知能力四平PVC管道管件粘接胶，而生成是种重建能力

目前世界模型大的技术短板是什么？姜旭表示，对于具身智能来说，世界模型重要的能力，是基于对世界的观察和视觉感知生成下步动作。但今天主流世界模型架构，还没有很好地同时完成两件事情：理解（Understanding）和生成（Generation）。

他提到，理解本质上是种感知能力，而生成本质上是种重建能力。过去几年，多模态大模型域有个非常重要的研究向，就是希望通过统架构同时完成理解和生成。但经过几年的探索，行业已经逐渐形成共识：两者很难通过同种表征统完成。因为理解和生成需要不同的表征式。

“今天很多世界模型同样遇到了类似的问题，它们往往采用统式去处理状态预测和动作预测，因此很难同时兼顾两种能力。终，模型往往要么偏向生成，要么偏向理解。”姜旭提到，这也是亮源新创攻克的问题。希望通过架构创新和数据创新，好地统状态理解和动作预测两项能力。

仅有能力突破还不足以实现商业成功。

未来三年，看好具身智能落地场景是什么？姜旭认为，泡沫板橡塑板专用胶具身智能本质上是大模型向物理世界的延伸。因此，它的商业化规律也应该参考过去几年大模型应用的发展路径。

姜旭从2019年开始参与了大模型的发展，也经历了大模型三大范式的发展过程：先是规模化预训练，在此基础上通过强化学习完成规模化对齐，再逐步实现规模化部署。

“今天AI时代大的红利，本质上是智能供给的红利。它并不是因为突然出现了新的需求，而是因为过去几十年互联网积累了海量数据，再结近年来法突破，把这些数据转化成了智能。”因此，姜旭认为，具身智能先发生能力跃迁的域，定是互联网已经积累了大量数据的域。

互联网规模大的数据是什么？姜旭认为，不是机器人数据，而是数据。互联网已经拥有约100亿小时的内容。虽然其中存在大量噪声，但对于预训练来说，噪声并不是关键问题。预训练本身能够容忍大量噪声，这也是亮源新创自成立以来投入的技术路线。从场景来看，互联网主要来自人们日常生活。因此，具身智能早实现能力跃迁的，也可能是这些日常生活场景。

在他看来，仅有能力突破还不足以实现商业成功。真正能够率先规模化落地的场景，还须满足个条件——容错率。大模型具有很强的泛化能力，它可以在很多场景都“做点”，但在早期往往不具备足够的精确和可靠。因此，过去几年真正成功的大模型应用，几乎都率先落地于容错场景。例如，早期AI做PPT存在明显幻觉，但定位是助手；代码模型负责提供建议，由程序员终确认；今天的生成模型，很多时候也是种创意工具。

“具身智能也很可能遵循类似规律，先在容错场景实现商业突破。与此同时，我们也看到，大模型的训练路径已经越来越清晰，但真正找到适模型能力的产品形态和商业场景，并不比训练模型本身容易。OpenAI在ChatGPT成功之前，也经历了大量产品探索，其中很多都没有成功。”姜旭认为，对于具身智能公司而言，个现实、成功率的策略，是保持开放心态，持续探索丰富的应用场景，而不是过早假设唯正确的商业化向。

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