专题：如果市场成交量能够突破万亿然后反弹，后续A股市场前景如何？
■龚孟泽
在2025年国际消费电子展（CES2025）上，包括NVIDIA、Google、World Labs在内的多家全球领先科技公司集体宣布进军人工智能领域最关键的方向——World Models。
所谓世界模型最早出现在机器学习领域，专为高质量生成物理交互、模拟工业环境、驾驶环境而构建。现阶段，世界模型主要用于生成逼真的视频来训练机器人和自动驾驶汽车，并通过创建合成训练数据来帮助机器人和汽车理解物理世界。
为什么世界模型受到如此多的关注？首先，它是以“自主决策”为基础的。虽然语言模型还处于理解人类语义的阶段，但世界模型已经从一维数字智能转向三维空间智能，开始理解真实的物理世界，创建世界如何运行的内部表示，并理解现实世界的法则。 ，并相应地推理行动的后果。这种潜意识的推理和决策被认为是实现人类水平智能的先决条件之一。
第二个原因是成本。自动驾驶的成长需要海量数据（维权）的“喂养”和丰富复杂场景的“锤炼”。然而，现实测试中危险场景和长尾数据稀缺，3D重建成本高且效率低。因此，利用合成数据辅助自动驾驶模型训练成为了一种有效的解决方案——世界模型正是这样的场景生成和预测工具。您可以自己“创建数据”，可用于场景数据增强、危险场景生成、算法评估等。等应用，有效降低自动驾驶研发中的训练数据成本。
笔者认为，在自动驾驶领域，我们可以利用世界模型生成预测视频数据，实现极端情况下的多样化训练；让世界模型利用强化学习方法来理解复杂的驾驶环境，并通过视频输出驾驶决策。
尽管世界模型在理论上具有巨大潜力，但在实际应用中仍然存在不确定性。例如，环境模拟的准确性很大程度上取决于模型的复杂性和数据质量。准确预测复杂环境中的动态变化需要大量的数据和强大的计算资源，这需要巨大的成本和较长的时间才能实现。 。此外，在不同应用场景下调整模型参数以适应特定需求等问题也需要进一步研究和探索。
但无论如何，世界模式必将成为汽车智能化的分水岭。其在场景生成、模型训练、仿真测试、数据闭环等方面的独特优势，将推动包括自动驾驶、机器人等人工智能应用的发展来到高光时刻。
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