东吴证券：AI系列深度13期：世界模型如何实现？

投资要点 世界模型首先需要进行概念辨析：认知科学、系统动力学与人工智能均使用“世界模型”一词，但其所指对象和技术目标并不完全相同。其思想来源大致可分为三条脉络：一是Craik提出的心智内部“小尺度现实模型”，强调通过内部模拟预演行动并预测结果；二是Forrester以World2为代表的系统动力学传统，侧重通过外部计算模型模拟复杂系统及其长期演化；三是模型式强化学习与神经世界模型传统，Schmidhuber较早探索利用递归神经网络学习环境动态并支持规划，Ha与Schmidhuber进一步将环境压缩表征、动态预测与策略学习相结合。三者并非同一技术谱系，但共同关注对环境状态及其演化规律的建模；在当前人工智能语境下，世界模型通常特指智能体用于预测行动后果，并支持规划与决策的内部环境模型。 我们将世界模型分歧拆解为四个环节。第一，预测空间不同：生成式路线还原未来画面或视频，JEPA等非生成式路线只在抽象表征中预测。第二，输出要求不同：渲染器强调视觉真实，模拟器强调几何、物理和可计算一致性。第三，与动作结合方式不同：可作为数据工厂、闭环训练环境，也可进一步成为架构级融合组件。第四，落地阶段不同：