📰 计算机行业深度报告世界模型从“生成世界”到“控制世界”，物理AI打开工业软件与自动化重估空间 - 东吴证券 ｜ 发现报告
本文对“世界模型”及其在物理AI中的定位、技术路线、应用场景和投资趋势进行了系统梳理。世界模型被定义为智能体在行动前预演后果的内部模拟系统，需完成从多模态观测形成状态表征、预测未来状态以及比较路径以决策等三大基本职能；单纯的生成模型若缺乏动作输入与规划能力则不能视为完整世界模型。未来世界模型将呈现生成、潜空间动力学、物理仿真与因果结构的混合架构，并以机理边界、残差学习、实时数据校正与闭环控制实现融合。当前阶段的核心技术路线包括潜空间动力学、像素级视频、JEPA联合嵌入预测、显式物理/结构化模型和因果世界模型，各自解决数据、预测、精度与泛化等不同难点。物理AI的落地更倾向于高价值、半结构化场景，如流程工业、工程仿真、自动驾驶与仓储物流，强调数据回流、可量化的错误成本以及已有系统的对接能力。投资重点聚焦掌握数据、机理与控制闭环的企业，涉及流程自主运行、物理仿真/工程世界模型以及工业智能体与数字化主线，且行业展望在2026–2030年经历三轮价值迁移。通过融合边界模型、学习残差和实时校正，未来将从“生成世界”向“控制世界”演进，推动产业软件与自动化的新一轮重估。
🏷️ #世界模型 #物理AI #工业应用 #融合架构 #投资趋势
🔗 原文链接
📰 计算机行业深度报告世界模型从“生成世界”到“控制世界”，物理AI打开工业软件与自动化重估空间 - 东吴证券 ｜ 发现报告
本文对“世界模型”及其在物理AI中的定位、技术路线、应用场景和投资趋势进行了系统梳理。世界模型被定义为智能体在行动前预演后果的内部模拟系统，需完成从多模态观测形成状态表征、预测未来状态以及比较路径以决策等三大基本职能；单纯的生成模型若缺乏动作输入与规划能力则不能视为完整世界模型。未来世界模型将呈现生成、潜空间动力学、物理仿真与因果结构的混合架构，并以机理边界、残差学习、实时数据校正与闭环控制实现融合。当前阶段的核心技术路线包括潜空间动力学、像素级视频、JEPA联合嵌入预测、显式物理/结构化模型和因果世界模型，各自解决数据、预测、精度与泛化等不同难点。物理AI的落地更倾向于高价值、半结构化场景，如流程工业、工程仿真、自动驾驶与仓储物流，强调数据回流、可量化的错误成本以及已有系统的对接能力。投资重点聚焦掌握数据、机理与控制闭环的企业，涉及流程自主运行、物理仿真/工程世界模型以及工业智能体与数字化主线，且行业展望在2026–2030年经历三轮价值迁移。通过融合边界模型、学习残差和实时校正，未来将从“生成世界”向“控制世界”演进，推动产业软件与自动化的新一轮重估。
🏷️ #世界模型 #物理AI #工业应用 #融合架构 #投资趋势
🔗 原文链接
