2026年7月18日，在世界人工智能大会（WAIC）现场，毕马威正式发布《跨越奇点：世界模型如何重塑具身智能产业与商业新范式》报告。该报告指出，尽管当前业界对“世界模型”尚无统一定义，但对其能力边界已逐渐形成共识——世界模型应能学习环境规律、预测未来状态、推演动作影响，从而为智能体的规划与决策提供支撑。更重要的是，报告强调，世界模型的竞争将不再局限于模型参数量和生成效果，而是向数据管线、仿真环境、评测框架、训练工具及接口标准等基础设施领域全面延伸。
数据管线：从“数据喂料”到“知识工厂”的跃迁
报告分析认为，世界模型的核心能力源于对现实世界规律的学习与抽象。传统人工智能模型依赖海量标注数据，而世界模型则需要更高质量、更富多样性的多模态数据，尤其是物理世界中的因果关联数据。毕马威指出，数据管线的竞争将体现在数据采集、清洗、标注、增强及合成等全链条能力上。
“谁掌握了高质量、低成本、可复现的数据生产流程，谁就掌握了世界模型迭代的主动权。”报告撰写人、毕马威人工智能产业研究院负责人表示。目前，业内头部企业已开始构建“数据工厂”，通过仿真引擎自动生成符合物理规律的训练样本，并结合真实传感器数据形成闭环。这种数据管线能力的差异，将直接影响世界模型对物理世界的理解深度与泛化能力。
仿真环境：物理引擎的“真实度”竞赛
报告特别强调，仿真环境是世界模型验证与训练的关键基础设施。不同于传统游戏引擎追求的视觉效果，世界模型所需的仿真环境必须准确模拟力学、光学、声学等物理定律，以及物体间的交互动力学。
“一个能模拟‘水杯倾倒后液体流动轨迹’的仿真环境，与只能模拟‘水杯倒下’的环境，对世界模型训练的价值天差地别。”毕马威在报告中举例。当前，英伟达、Meta等科技巨头已投入巨资开发高保真物理仿真平台，国内企业如华为、腾讯也纷纷推出自研仿真系统。竞争焦点集中在仿真精度、实时性、可扩展性以及与现实场景的迁移能力上。
评测框架：从“炫技演示”到“量化基准”
报告指出，当前世界模型领域缺乏统一、可信的评测标准。模型能否准确预测下一帧画面？在不同环境干扰下推理是否鲁棒？面对长时序任务能否保持一致性？这些问题亟需一套完整的评测框架来回答。
毕马威认为，未来的评测框架至少应涵盖三大维度：预测精度（如像素级误差、物理量误差）、推理效率（如推理延迟、资源消耗）、因果理解能力（如通过反事实推演测试模型对因果关系的把握）。此外，评测数据的来源、样本覆盖范围以及公开透明度，都将成为衡量评测框架公信力的核心指标。
训练工具与接口标准：生态建设的“隐形赛道”
报告还指出，训练工具的易用性、稳定性以及与硬件平台的适配程度，直接影响世界模型研发效率。传统深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）难以直接满足世界模型对物理仿真与强化学习混合编程的需求，专门针对“物理感知深度学习”的框架正在兴起。
与此同时，接口标准化的竞争同样不容忽视。不同世界模型之间如何互联互通？智能体如何调用不同厂商提供的世界模型服务？接口标准将决定整个生态的兼容性与开放性。毕马威建议，行业应尽早推动形成类似“ROS for World Model”的标准化接口规范，避免重蹈工业互联网领域“标准碎片化”的覆辙。
展望：基础设施竞争将决定“奇点”何时到来
毕马威在报告最后指出，世界模型被视为通向通用人工智能（AGI）的关键技术之一，其商业价值正在从自动驾驶、机器人、数字孪生向智慧城市、工业仿真、医疗决策等领域快速扩展。然而，当前世界模型的发展仍处于“弱人工智能”阶段，真正的“奇点”尚未到来。
“参数量与生成效果只是冰山一角，决定世界模型能否真正落地的，恰恰是水面下的数据管线、仿真环境、评测工具与标准体系。”毕马威在报告中呼吁，产学研各方应协同发力，加快构建世界模型的基础设施闭环，唯有如此，具身智能产业才能迎来真正的商业化爆发。
据悉，该报告基于对全球200余家AI企业及科研机构的深度调研完成，已有多个国内头部AI企业表示将参考报告建议调整自身研发战略。