世界模型之自动驾驶

世界模型正成为人工智能领域最具前景的研究方向之一，特别是在自动驾驶和机器人技术领域，它被视为实现真正智能行为的关键突破点。世界模型本质上是一种能够理解和预测环境动态变化的内部表示系统，使机器能够像人类一样通过"心理模拟"来预判未来可能发生的场景，从而做出更优决策。

世界模型的概念与核心价值

世界模型（World Models）是指智能体（如自动驾驶系统或机器人）对所处环境及其动态变化规律的内在表示和理解框架。这一概念最早可追溯到2018年DeepMind提出的世界模型架构，但直到近年来随着多模态大模型和生成式AI的突破，世界模型才真正展现出其变革性潜力。世界模型的核心价值在于它能够帮助机器建立对物理世界的因果理解和预测能力，而不仅仅是模式识别。

认知模拟是世界模型区别于传统AI系统的关键特征。人类在进行复杂任务前，往往会在脑海中模拟各种可能的情景和结果，这种能力使我们能够高效规划行动并避免危险。世界模型正是试图赋予机器类似的"想象力"——在虚拟环境中预演各种可能性，评估不同行动方案的后果，从而选择最优策略。例如，自动驾驶汽车在变道前，可以通过世界模型预测周围车辆的可能反应；机器人在抓取物体前，可以模拟不同抓取方式的结果。

从技术实现角度看，现代世界模型通常具备三大核心能力：

1. 状态表示学习：将高维感知输入（如图像、点云）压缩为低维语义表征，提取环境的关键特征。国防科大、北京大学和深圳大学团队提出的LaDi-WM模型就利用预训练的视觉基础模型构建隐空间表示，同时包含几何特征和语义特征。