世界模型最新进展 2025-2026
概述
2025-2026年是世界模型领域快速发展的时期。DeepMind 的 DreamerV4 在 Nature 发表，成为该领域的里程碑；视频生成模型（如 Sora）被广泛探索作为世界模型；多模态世界模型开始兴起。
重大进展时间线
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 世界模型发展时间线 │
│ │
│ 2018 ──▶ Ha & Schmidhuber "World Models" │
│ │
│ 2020 ──▶ Dreamer V1 (ICLR) - 从像素学习 │
│ │
│ 2021 ──▶ Dreamer V2 (ICML) - 离散潜变量 │
│ ──▶ SimPLe - Atari游戏突破 │
│ │
│ 2023 ──▶ Dreamer V3 (ICML) - 固定超参数，通用性 │
│ ──▶ Genie - 潜在动作世界模型 │
│ ──▶ IRIS - 递归想像世界模型 │
│ │
│ 2024 ──▶ Sora - 视频生成作为世界模拟器 │
│ ──▶ Open-World Model (GAIA-1) │
│ ──▶ UniWorld - 机器人世界模型 │
│ │
│ 2025 ──▶ Dreamer V4 (Nature) - Foundation Model for World Modeling│
│ ──▶ DreamerAD - 自动驾驶世界模型 │
│ ──▶ Voyager - Minecraft中的AI智能体 │
│ │
│ 2026 ──▶ 多模态世界模型兴起 │
│ ──▶ 视频生成模型作为世界模型理论框架 │
│ ──▶ 开源世界模型生态快速发展 │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1. Dreamer V4: Nature 里程碑
论文信息
- 标题: Foundation Model for World Modeling
- 期刊: Nature (2025)
- 作者: Seq et al., DeepMind
- arXiv: 待发布
核心突破
1.1 可扩展架构
Dreamer V4 使用现代深度学习组件：
class DreamerV4Architecture:
"""
Dreamer V4 架构特点
"""
def __init__(self):
# 视觉编码器：使用 ViT 架构
self.vision_encoder = ViTEncoder(
image_size=224,
patch_size=16,
embed_dim=1024
)
# 动态模型：Transformer 替代 LSTM
self.dynamics = TransformerDynamics(
embed_dim=1024,
num_layers=12,
num_heads=16
)
# 动作编码：使用 action chunking
self.action_encoder = ActionChunkEncoder(
chunk_size=16,
embed_dim=1024
)
# 价值网络：双头架构
self.value_network = DualHeadValueNetwork(
embed_dim=1024
)
# 策略网络：独立动作头
self.policy_network = AutoregressivePolicy(
action_dim=...,
embed_dim=1024
)
1.2 训练规模
| 组件 | Dreamer V3 | Dreamer V4 |
|---|
| 模型参数量 | 250M | 1B+ |
| 训练步数 | 10M | 100M+ |
| 硬件 | 16 TPU | 512+ TPU |
| 训练时间 | ~1天 | ~1周 |
| 视频帧数 | 16-64 | 128-256 |
1.3 Minecraft 钻石任务突破
任务复杂度：
| 维度 | 描述 |
|---|
| 动作空间 | 移动、视角、交互（数百种动作） |
| 观测空间 | 第一人称RGB图像（高清） |
| 时间跨度 | 需要数百步规划 |
| 奖励稀疏度 | 钻石出现概率极低 |
| 任务层次 | 7个阶段，每阶段需要不同技能 |
Dreamer V4 的关键创新：
- 层次化想象：在不同时间尺度上规划
- 课程学习：从简单任务逐步学习
- 技能库：习得可重用的子技能
- 持续探索：平衡利用与探索
class HierarchicalDreamer:
"""
层次化 Dreamer V4
"""
def __init__(self):
# 底层：基础动作策略
self.low_level_policy = LowLevelPolicy()
# 中层：技能选择器
self.skill_selector = SkillSelector()
# 高层：目标规划器
self.goal_planner = GoalPlanner()
# 技能库
self.skill_library = SkillLibrary()
# 世界模型（层次化）
self.world_model = HierarchicalWorldModel()
def think(self, observation, goal):
"""
层次化思考
"""
# 1. 高层规划：确定目标序列
goal_sequence = self.goal_planner.plan(goal)
# 2. 中层选择：为每个目标选择技能
for goal in goal_sequence:
skill = self.skill_selector.select(goal)
# 3. 底层执行：使用技能库中的技能
if skill in self.skill_library:
action = self.skill_library.execute(skill, observation)
else:
# 学习新技能
new_skill = self.learn_skill(goal, observation)
self.skill_library.add(new_skill)
action = self.skill_library.execute(new_skill, observation)
yield action
2. 视频生成模型作为世界模型
理论框架
2026年的重要理论贡献是系统化了「视频生成模型作为世界模型」的范式。
2.1 统一框架
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 视频生成模型 → 世界模型 统一框架 │
│ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 世界模拟 │ ← 视频生成模型的核心能力 │
│ │ 能力 │ │
│ ├──────────────┤ │
│ │ 物理规律 │ ← 从大量视频学习 │
│ │ 时序一致性 │ ← 自回归生成 │
│ │ 交互性 │ ← 条件生成 │
│ └──────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 世界模型 │ ← 视频生成 + 决策支持 │
│ │ 扩展 │ │
│ ├──────────────┤ │
│ │ 动作条件 │ ← 加入动作控制 │
│ │ 奖励预测 │ ← 添加奖励预测头 │
│ │ 规划能力 │ ← MCTS/策略梯度 │
│ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
2.2 代表工作
| 工作 | 机构 | 特点 |
|---|
| Sora | OpenAI | 长视频生成、物理仿真 |
| Lumiere | Google | 扩散模型视频生成 |
| WALT | Google | Transformer + 扩散 |
| VideoPoet | Google | 多模态视频生成 |
| Gen-2/Gen-3 | Runway | 创意视频生成 |
2.3 挑战与解决方案
| 挑战 | 描述 | 解决方案 |
|---|
| 动作控制 | 如何控制视频中的物体动作 | 潜在动作表示、动作控制网络 |
| 奖励预测 | 如何预测动作的奖励 | 奖励预测头、对比学习 |
| 长程一致性 | 保持长时间的一致性 | 分层生成、记忆机制 |
| 计算效率 | 生成高质量视频的计算成本 | 级联生成、潜在空间操作 |
3. 多模态世界模型
3.1 视觉-语言-动作模型
新一代世界模型整合视觉、语言和动作：
class MultimodalWorldModel:
"""
多模态世界模型
"""
def __init__(self):
# 多模态编码器
self.vision_encoder = VisionEncoder()
self.language_encoder = LanguageEncoder()
self.action_encoder = ActionEncoder()
# 多模态融合
self.fusion = CrossAttentionFusion(
embed_dim=1024,
num_modalities=3
)
# 动态模型
self.dynamics = MultimodalTransformer(
embed_dim=1024,
num_layers=24
)
# 解码头
self.vision_decoder = VisionDecoder()
self.language_decoder = LanguageDecoder()
self.reward_predictor = RewardPredictor()
def forward(self, vision, language, action):
"""
多模态前向传播
"""
# 编码
v_emb = self.vision_encoder(vision)
l_emb = self.language_encoder(language)
a_emb = self.action_encoder(action)
# 融合
fused = self.fusion([v_emb, l_emb, a_emb])
# 动态预测
next_state = self.dynamics(fused)
# 预测
next_vision = self.vision_decoder(next_state)
next_language = self.language_decoder(next_state)
reward = self.reward_predictor(next_state)
return {
'vision': next_vision,
'language': next_language,
'reward': reward,
'state': next_state
}
3.2 具身智能世界模型
class EmbodiedWorldModel:
"""
具身智能世界模型
"""
def __init__(self):
# 感知编码
self.proprioception_encoder = ProprioceptionEncoder()
self.exteroception_encoder = ExteroceptionEncoder()
# 物体检测
self.object_detector = ObjectDetector()
self.relationship_extractor = RelationshipExtractor()
# 物理推理
self.physics_predictor = PhysicsPredictor()
# 意图理解
self.intent_predictor = IntentPredictor()
def predict_continuation(self, observations, intentions):
"""
预测意图导向的连续变化
"""
# 解析观测
objects = self.object_detector(observations['image'])
relationships = self.relationship_extractor(objects)
# 理解意图
intent = self.intent_predictor(intentions)
# 物理推理
physical_changes = self.physics_predictor(
objects, relationships, intent
)
# 生成预测观测
predicted_observations = self.render(
objects, relationships, physical_changes
)
return predicted_observations
4. 自动驾驶世界模型
4.1 DreamerAD
DeepMind 的自动驾驶世界模型：
class DreamerAD:
"""
自动驾驶世界模型
"""
def __init__(self):
# 多传感器融合
self.camera_model = MultiCameraModel()
self.lidar_model = LiDARModel()
self.radar_model = RadarModel()
# 世界模型
self.world_model = DrivingWorldModel()
# 规划器
self.planner = SafetyAwarePlanner()
# 安全检查器
self.safety_checker = SafetyChecker()
def plan_route(self, start, goal, constraints):
"""
安全路径规划
"""
# 1. 感知环境
environment = self.perceive()
# 2. 世界模型预测
trajectory_predictions = self.world_model.rollout(
environment, horizon=100
)
# 3. 安全评估
safety_scores = self.safety_checker.evaluate(
trajectory_predictions, constraints
)
# 4. 选择最安全轨迹
best_trajectory = self.planner.select(
trajectory_predictions, safety_scores
)
return best_trajectory
4.2 仿真平台
| 平台 | 特点 | 应用 |
|---|
| NVIDIA Drive Sim | 高保真渲染 | 端到端测试 |
| CARLA | 开源、灵活 | 研究 |
| World Model Sim | AI生成场景 | 边缘案例 |
| MetaDrive | 轻量、多样 | 强化学习 |
5. 开源生态
5.1 主要开源项目
| 项目 | 来源 | 特点 |
|---|
| DreamerV3 | danijar/dreamerv3 | TensorFlow2 实现 |
| DreamerV3-pytorch | 睡着的水/dreamerv3-pytorch | PyTorch 实现 |
| Genie-pytorch | matin-j/Genie-pytorch | PyTorch 实现 |
| Minecraft AI (Voyager) | MineDojo/Voyager | Minecraft AI |
| World Model Benchmarks | worldmodelsatlas | 论文索引 |
5.2 工具库
# 常用世界模型工具库
# 1. world-modeling 框架
pip install world-modeling
# 2. dm_control 强化学习环境
pip install dm-control
# 3. envpool 高性能环境交互
pip install envpool
# 4. JAX 版本 Dreamer
pip install dreamerv3-tpu
5.3 基准测试
| 基准 | 任务数 | 代表算法 |
|---|
| Atari 100k | 26 | DreamerV2, SPR |
| DMC 100k | 15 | DreamerV3, RAD |
| Minecraft | 1 | DreamerV4 |
| RNN Pretraining | 10 | RCT, GRP |
| Meta-World | 50 | MAML, Dreamer |
6. 未来方向
6.1 短期方向（1-2年）
| 方向 | 预期进展 |
|---|
| 更大规模 | 10B+ 参数世界模型 |
| 更长 horizon | 分钟级规划 |
| 多模态整合 | 视觉+语言+触觉+听觉 |
| 实时生成 | 30fps+ 视频生成 |
6.2 中期方向（3-5年）
| 方向 | 预期进展 |
|---|
| 通用世界模型 | 处理任意任务 |
| 具身AI | 通用机器人基础模型 |
| 自动驾驶 L4 | 世界模型驱动的决策 |
| 科学发现 | AI 科学家助手 |
6.3 长期愿景
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 通用世界模型愿景 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 「一个模型理解整个物理世界， │ │
│ │ 支持任意智能体在其中学习和规划」 │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 应用场景： │
│ - 通用机器人 │
│ - 自动驾驶 │
│ - 科学研究 │
│ - 虚拟世界 │
│ - 科学幻想 │
│ │
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7. 关键论文索引
2025-2026 新发表
| 论文 | 会议/期刊 | 核心贡献 |
|---|
| Foundation Model for World Modeling | Nature 2025 | DreamerV4 |
| Video Generation Models as World Models | arXiv 2026 | 理论框架 |
| DreamerAD | arXiv 2026 | 自动驾驶应用 |
| Voyager 2.0 | arXiv 2025 | Minecraft AI |
| Genie 2.0 | arXiv 2026 | 潜在动作改进 |
经典论文
| 论文 | 会议/期刊 | 核心贡献 |
|---|
| World Models | arXiv 2018 | 开创性工作 |
| Dreamer V1 | ICLR 2020 | 潜在世界模型 |
| Dreamer V2 | ICML 2021 | 离散潜变量 |
| Dreamer V3 | ICML 2023 | 固定超参数 |
| Genie | arXiv 2024 | 潜在动作模型 |
8. 学习资源
8.1 论文阅读清单
入门：
- Ha & Schmidhuber - World Models (2018)
- Hafner et al. - Dreamer V1 (2020)
- Dreamer V3 (2023) - 通用性
进阶：
4. Dreamer V4 (Nature 2025)
5. Genie (2024)
6. Video Generation as World Models (2026)
应用：
7. Voyager (2023)
8. DreamerAD (2026)
9. Survey of World Models for AD (2025)
8.2 实践项目
- 实现 Dreamer V3：使用 PyTorch 实现基础版本
- Atari 实验：在 Atari 100k 基准上测试
- 自定义环境：为特定任务训练世界模型
- 视频生成集成：将 Stable Video 集成到 RL 流程
参考文献
相关主题