文章核心观点 - 世界模型（World Model）在Web端的可视化与交互面临底层渲染能力瓶颈，现有基于WebGL的方案（如SparkJS）在大场景、复杂场景及动态内容接入上存在性能天花板 [5][7][8] - 开源项目Visionary通过基于WebGPU与ONNX的技术架构，在浏览器中实现了真正的动态3DGS/4DGS实时渲染，旨在成为面向世界模型/空间智能的Web原生渲染基座，并在性能与画质上全面超越现有方案 [2][9][10][27] 技术背景与行业痛点 - 神经渲染路线中的3D Gaussian Splatting（3DGS）因其高效性，已成为构建世界模型的重要表示形式 [6] - 现有3DGS落地方案存在断层：桌面端/引擎方案（如SIBR、Unity）性能强但部署复杂；现有Web端方案（如SparkJS、SuperSplat）受限于WebGL管线，难以支持实时推理的动态3DGS、Neural Avatar及生成式模型 [7] Visionary解决方案与架构 - 项目定位为面向世界模型/空间智能的Web原生渲染基座，而非简单的3DGS查看器 [9][10][14] - 核心采用WebGPU原生架构，替代WebGL，将GPU计算与渲染真正带入浏览器 [10] - 设计核心是提出了Gaussian Generator Contract：通过ONNX驱动的统一接口，将每帧高斯生成/更新抽象为标准化的模型契约，使得渲染器不再受限于具体算法细节 [11][13] - 该设计首次在浏览器端实现了每帧动态生成与更新高斯、同一渲染器承载多种3DGS变体以及接入生成式后处理（如风格化、增强）的能力 [13] 性能与效果优势 - 在包含数百万高斯点的典型场景中，Visionary的渲染效率显著优于当前主流Web端查看器SparkJS [16][18] - Visionary将排序与预处理完全迁移至GPU（WebGPU），显著降低端到端延迟，而SparkJS的性能瓶颈主要集中在CPU排序阶段 [18] - 在渲染正确性与画质方面，Visionary采用逐帧GPU全局排序，避免了SparkJS在快速视角变化下出现的lazy sorting视觉伪影，在Mip-NeRF360等基准上画质指标持平或略有提升 [19][21] - 同时避免了如SuperSplat等方案中的逐物体排序混合错误，在多模型混合场景下仍能保证透明度渲染正确 [21] 应用场景与生态支持 - 为研究、创作与工业应用提供了统一平台：研究者可快速复现、对比与展示任意可导出为ONNX的3DGS变体；创作者可在浏览器中完成编辑、录制与渲染；工业界可应用于数字孪生、仿真、XR、具身智能等大规模实时场景 [22][24] - 项目已在GitHub完全开源，采用宽松协议，并已获得Firefox/Chrome WebGPU相关开发者的关注与反馈 [25] - 目前已原生支持MLP-based 3DGS (Scaffold-GS)、4D Gaussian Splatting、Neural Avatar (LHM、GauHuman、R³-Avatar等)、ONNX生成式后处理（风格化、增强），全部渲染流程均在浏览器端完成 [25] 未来发展方向 - 团队表示Visionary是迈向统一世界模型框架的第一步，未来将进一步探索物理交互增强（碰撞检测与Mesh管线融合）、物理感知建模（结合MPM等方法模拟真实动力学）、空间智能体（基于多模态大模型的空间推理与交互）以及下游应用桥接（支持具身AI的Sim-to-Real迁移） [26][28]

导语 投资人正在急切地寻找下一个百亿级估值的引爆点。如果说过去两年，有一家公司一个刺激大家神经，那无疑是Mercor，它重新定义了LLM时代的数据基 础设施。 硅谷过去十年的一个共性规律 ： 每一轮AI技术范式迁移，从计算机视觉（CV）到大型语言模型（LLM），最终都会在"数据层"沉淀出一次基础设施级的 巨大机会。 这一轮由大语言模型驱动的技术革命，其核心竞争要素已经清晰：模型层决定能力上限，而数据层是驱动突破的核心燃料。 除了模型层存在大机会，数据 层同样孕育着下一个基础设施级的平台机会 。 关键在于，谁能规模化地解决"高质量数据从哪里来"这一根本问题，谁就能掌握通向未来的钥匙。上一轮AI 范式的赢家，正是专注于此的Scale AI，它已然证明了数据基础设施的巨大价值。 这家成立不到三年、团队平均年龄仅22岁的初创公司，在新一轮融资中，估值一举突破100亿美元，成为AI基础设施赛道最年轻的百亿美金独角兽。这个数 字，是它转型前估值的五倍。 硅谷看重Mercor的，远不止一个高效的人才市场，其真正的价值，在于它大胆尝试重构了 AI研发的生产关系 。Mercor精准地找到了其利基市场，并将这个 时代最核心、最昂 ...

行业核心驱动力 - 行业处于历史性拐点，通用人工智能的突破正从底层逻辑上重塑智驾技术，中国独特的市场与政策环境为变革按下加速键 [1] - 智能驾驶从“规则驱动”的辅助工具跃升为“认知驱动”的智能体，端到端、VLA等新架构为解决海量“长尾问题”提供可能性，为高级别自动驾驶（L3+）规模化落地打开技术窗口 [3] - 新能源汽车单月渗透率在2025年9月已达58.37%，其快速普及为智能驾驶技术提供了最优载体平台和商业化土壤，形成“电动化带动智能化，智能化赋能电动化”的良性循环 [4] 政策与监管环境 - 行业迎来监管加强阶段，从“百花齐放”稳步迈向“高质量发展”，政策在“放开”试点的同时同步强化“监管”框架 [3] - 2023年底以来，L3级及以上自动驾驶的准入与上路试点政策破冰，多个城市正式开放高级别自动驾驶的测试与商业化运营，意味着一个万亿级商业化市场从“展望”迈入“落地”新阶段 [3] 技术发展路线 - 技术路线分化为两条路径：以视觉—语言—行为链路为核心的VLA架构，以及以物理推演为核心驱动力的世界模型路线 [5] - VLA适合快速迭代，兼容现有量产平台，短期内易于落地；世界模型代表更底层认知方式，强调物理规律和空间理解力，适合长期演进，未来属于不同技术间的融合 [5] 投融资趋势 - 2025年以来，L4级场景化落地成为投资重点，在统计的20起融资中，多家企业专注于无人配送、矿区物流、港口运输等封闭场景 [6] - Robotaxi赛道头部玩家仍获得大额融资，表明市场对其长期价值保持信心 [6] - 产业链关键环节备受青睐，传感器厂商和芯片企业持续获得大额融资，凸显硬件基础环节的基石地位和战略价值 [7] - 产业资本活跃，战略投资成主流，传统车企深度参与投资以弥补技术短板，产业链上下游协同投资旨在构建生态协同优势 [7] - 融资阶段向后期集中，D轮、战略投资等后期融资活动频繁，表明行业正从技术验证走向规模化商业应用的关键阶段 [7] 竞争格局与决胜关键 - 政策为具备核心竞争力的企业构筑起更清晰的护城河 [3] - 智能驾驶的竞赛进入下半场，决胜关键不再仅仅是单车算法强弱，更在于能否在“车路云一体化”新范式中构建起技术、合规与商业化的综合优势 [9]

产品发布与定位 - 谷歌于11月21日正式推出图像生成工具Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），该产品基于Gemini 3 Pro构建，具备增强的推理能力、世界知识和实时信息接入能力 [2] - 产品旨在生成更准确、更具上下文信息的视觉效果，并能连接到谷歌搜索庞大的知识库，快速创建可视化实时信息 [2] - 在同期市场中，Nano Banana Pro被资深设计师评价为具有碾压性的整体竞争力 [2] 产品核心优势与行业痛点解决 - 产品近乎完美地解决了AI图像生成领域的五大行业顽疾中的至少4/5以上问题 [9] - 在一致性与可控性方面，产品原生支持高强度上下文保持功能，能同时处理多达14张参考图像输入，在复杂构图中精准保持多达5个角色的面部特征和服装细节 [9] - 通过对物理参数的深度微调功能，用户可自由调整景深、光影角度、色彩分级等参数，弥补模型对物理规则理解能力的不足，并支持最高4K分辨率图像输出 [16] - 在文本渲染能力上实现飞跃，能精准贴合品牌名称于易拉罐曲面，并根据指令生成符合透视和光影逻辑的多语言版本包装图 [13] - 为应对深度伪造风险，谷歌为生成图像嵌入SynthID数字水印，该水印在像素层面难以察觉但算法层面可精准识别，即便图像经过裁剪、压缩或滤镜处理依然有效 [15] 生态系统整合与市场影响 - 产品与谷歌生态系统深度整合，可生成高保真UI界面原型，并与Antigravity平台协同工作直接将视觉设计转化为前端代码 [18] - 产品将被整合到Adobe、Figma等主流创意工具以及谷歌自家的Slides、Vids和Flow视频工具中，以扩大在创意领域的应用范围 [18] - 在Nano Banana的推动下，Gemini的月活用户数在一个季度内从4.5亿暴增至6.5亿 [18] 定价策略与目标用户 - 相比于普通版，Nano Banana Pro版本定价更高：生成一张1080p或2K图像成本为0.139美元，4K图像生成成本高达0.24美元 [18] - 定价策略清晰划分用户群体，普通版适合日常娱乐和快速预览，Pro版专为容错率低的专业商业场景设计 [18] 与竞品对比 - 与Midjourney相比，后者在艺术性和创意性上有优势，但在多语言处理、物理参数调整以及高保真度生成方面不足 [2] - 与Stable Diffusion相比，后者在扩展性和灵活性上表现优异，但在生成内容的语义一致性和精确性上难以达到Nano Banana Pro水准 [2] - 与DALL·E相比，后者在趣味性和创意性生成方面突出，但工业级精确控制能力仍是其短板 [2]

核心事件 - 图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun宣布将于年底从Meta离职并投身创业[2] - 新创业公司将聚焦高级机器智能研究项目，目标是构建能理解物理世界、具备持久记忆、推理并能规划复杂动作序列的系统[2] - Meta将成为其新公司的合作伙伴，LeCun感谢了Meta领导层但未提及亚历山大·王[4] 离职原因与时间线 - 11月11日金融时报首次报道LeCun离职计划，导致Meta市值在美股盘前下跌约1.5%，收盘跌超3%，单日蒸发449.72亿美元（约合人民币3200.25亿元）[11] - 根本原因为Meta内部AI发展路线长期冲突，公司战略重心向生成式人工智能产品化团队倾斜，压缩了LeCun团队进行长期基础研究的空间[11] - 从8月起硅谷内部就流传LeCun对AI战略重大决策不满，其需要向28岁的亚历山大·王汇报，大决定均由后者掌控[12] 技术路线分歧 - LeCun认为大语言模型创新已从科学突破变成"堆算力、堆数据、堆合成样本"的工程活，属于"优化尾声阶段"技术[13] - 他坚持发展基于"世界模型"和自监督学习的下一代AI技术，强调AI需具备理解物理世界、持久记忆、真正推理能力和规划行动四大关键能力[14][16] - Hugging Face联创Delangue支持该观点，认为当前是"LLM泡沫"而非"AI泡沫"，行业误判了"大模型+巨量算力"的万能钥匙地位[15][18] 行业影响与趋势 - 行业可能出现高度定制化的"小模型生态"，专门解决特定任务而非追求通吃所有场景的巨无霸模型[18] - Delangue预测LLM泡沫可能在明年破碎，但AI真正潜力尚未完全释放[18] - LeCun认为未来十年AI可能达到接近人类智能水平，但前提是行业必须从LLM规模竞赛中走出来[15] LeCun在Meta的贡献 - 2013年受扎克伯格邀请加入Meta，创建FAIR并奠定其AI基础设施格局，FAIR成长为与Google Brain、DeepMind齐名的顶尖研究机构[20] - 最显著的技术贡献为2016年推出PyTorch深度学习框架，彻底改变研究者工作方式并成为最重要框架之一[21] - FAIR为Meta大模型战略提供自监督学习、表征学习和多模态研究等关键技术积累，支撑起全球领先的开源大模型生态[21]

杨立昆离职Meta与创业计划 - AI领域权威人物杨立昆于年底从Meta离职，计划创办一家专注于先进机器智能研究的初创公司[2] - 新公司目标是构建能理解物理世界、具备持久记忆、推理并能规划复杂动作序列的系统[2] - Meta将成为新创业公司的合作伙伴，双方建立合作关系[2] - 杨立昆的创业项目在官宣前已被多家巨头关注，融资份额竞争激烈[2] 离职背景与Meta内部战略分歧 - 离职根本原因与Meta创始人扎克伯格在AI战略和技术路线上存在根本分歧长达两年[3] - 杨立昆认为大语言模型缺乏物理常识，主张通过“联合嵌入预测架构”构建具备长期记忆和推理能力的系统[3] - 其技术路线与Meta主推的大语言模型形成代际差异[3] - 直接导火索是Meta斥资143亿美元收购Scale AI并组建超级智能实验室，并从Scale AI挖角28岁首席执行官出任首席AI官[3] 对MetaFAIR实验室的影响 - Meta的组织架构调整直接冲击了FAIR实验室的领导地位与生存空间[4] - 在Meta10月启动的千人级裁员中，FAIR实验室成为重灾区，包括强化学习专家田渊栋在内的核心团队遭裁撤[4] - 此轮调整使杨立昆失去对关键项目的控制权，其直属汇报对象变更为新任AI负责人[5] 杨立昆的学术与职业成就 - 杨立昆是卷积神经网络技术的先驱，该技术应用于全球首个自动支票识别系统[5] - 其协助开发的银行支票识别系统读取了20世纪90年代末至21世纪初全美国超过10%的支票[5] - 2013年受扎克伯格邀请组建Meta FAIR实验室，推动PyTorch框架成为全球深度学习标准工具[5] - 2018年与约书亚·本吉奥、杰弗里·辛顿共同获得图灵奖，成为首位获得该奖项的法国人[5] 新创业公司进展与行业影响 - 新公司并非从零开始，其团队提出的PEVA世界模型已实现重大突破，能基于16秒视频连贯预测后续10秒的场景变化[6] - 该成果入选AI顶会NeurIPS 2025，被业内评价为“世界模型领域的里程碑式进展”[6] - 公司初步估值已达10亿美元，目前已与多家全球顶级投资机构展开融资洽谈[6] - 部分FAIR的核心成员计划跟随杨立昆一同创业[6] - 新公司或将延续“开源生态”理念，与Meta当前的闭源战略形成竞争[6] - 宗师级人物纷纷下场加码世界模型赛道，例如李飞飞创立的World Labs已获得2.3亿美元融资[6]

VAGEN框架核心创新 - 针对VLM智能体在复杂视觉任务中表现鲁莽的问题，提出通过强化学习显式构建内部世界模型[2][3] - 核心思想是奖励结构化思考过程，强制智能体遵循"状态估计(观现状)+转移建模(预后路)"的思考模板[6][7] - 框架将智能体内部信念分为观测、推理、预测三个部分，形成完整思考循环[9][11] 技术实现方案 - 引入世界模型奖励机制，使用LLM-as-a-Judge在每一步思考后即时评估状态描述和预测的准确性[18][24] - 提出双层优势估计方法，先评估整个回合的总体价值，再精细分配至每个词元，解决传统Token-Level GAE的混乱问题[20][22][29] - 针对不同任务性质优化思考表示方法：通用任务适合自然语言，高精度操控任务需要结构化坐标格式[14][23] 性能表现结果 - 使用Qwen2 5-VL-3B基础模型训练的VAGEN-Full在5个多样化任务上综合得分达0 82，显著超越未经训练的同一模型(0 21)[26][27][30] - 在多项任务中超越闭源大型模型，包括GPT-5(0 75)、Gemini 2 5 Pro(0 67)和Claude 4 5(0 62)[28][30] - 训练成功率曲线显示VAGEN-Full在Sokoban、PrimitiveSkill等任务中学习速度更快、稳定性更强[33] 应用场景与意义 - 实验环境涵盖2D网格、3D导航、机械臂操控和SVG重建等多种视觉任务，展示广泛适用性[15] - 该框架证明通过强化世界模型推理可以构建更强大、鲁棒且具泛化能力的VLM智能体[32] - 为解决部分可观测环境下的智能体决策问题提供了新范式，使智能体从被动执行器转变为主动思考者[2][32]

具身智能行业概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦智能体在物理世界中感知环境、理解任务、执行动作并反馈学习的能力[1] - 大脑和小脑构成具身机器人核心模块 大脑负责思考感知（语义理解和任务规划） 小脑负责执行（高精度的运动执行）[1] 产业发展动态 - 近2年具身明星团队陆续创业 成立星海图、银河通用、逐际动力等公司 推动具身本体和大小脑技术进步[3] - 华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心" 与乐聚机器人、大族机器人等合作建设具身智能大脑、小脑关键技术[5] - 京东自2025年5月以来连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力等公司 强化物流科技与家庭服务场景效率[5] - 腾讯、蚂蚁集团、小米等科技巨头通过战略投资与合作加快构建具身智能产业生态[5] - 国外Tesla/Figure AI推进工业与物流机器人应用 美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内企业以产业链投资与综合平台驱动具身智能落地 国外科技巨头侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发[5] 技术演进路径 - 第一阶段聚焦抓取位姿检测 通过点云或图像预测末端执行器姿态实现静态物体抓取 但缺乏任务上下文和动作序列建模[6] - 第二阶段进入行为克隆阶段 借助专家演示数据学习从感知到控制的端到端映射 具备模仿人类完成复杂任务能力[6] - 第三阶段2023年兴起Diffusion Policy方法 通过扩散模型生成整个动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力[6] - 2024年进入Vision-Language-Action模型阶段 代表工作包括OpenVLA、RT-2、PI0等 融合视觉感知、语言理解与动作生成模块[7] - VLA模型支持零样本或小样本快速泛化 实现从"感知+控制"向"感知+推理+行动"的范式跃迁[7] - 2025年探索VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知等模块融合 弥补"只能理解不能反馈"等局限[9] - VLA+强化学习提升机器人在长时任务中的试错能力与自我改进能力[11] - VLA+世界模型引入环境动态预测 使机器人具备"想象未来"能力 助力高效规划与决策[11] - VLA+触觉信息拓展从"看"到"看+触多模态融合"的感知边界 实现更精细安全的操作[12] 应用与人才发展 - 技术演进推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品落地 服务于工业、家居、餐饮、医疗康复等领域[14] - 相关产品和融资络绎不绝 岗位呈现爆发式增长 导致许多学生转入具身智能领域研究[14] - 产业界重视推动具身智能从"论文"走向"部署" 对工程能力提出更高要求[17] - 需掌握Mujoco/IsaacGym/Pybullet等平台的策略训练与仿真测试能力[17] - 需具备训练部署Diffusion Policy/VLA/力触融合VLA模型的实践能力[17] - 需实现强化学习在VLA后训练上的应用 支持机器人反馈微调[17] - 需掌握从世界建模预测→策略学习→物理执行的一体化具身智能架构[17]

具身智能技术演进 - 技术发展经历了四个阶段：从抓取位姿检测（单步决策缺乏任务上下文建模）到行为克隆（端到端模仿但泛化能力弱），再到2023年Diffusion Policy（扩散模型生成动作轨迹提升稳定性与泛化能力），最终进入2024年Vision-Language-Action模型阶段（多模态协同支持零样本泛化）[6][7] - 2025年技术探索聚焦VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知的融合，以弥补"只能理解不能反馈""只能关注当下不能看见未来""只能看不能触"的局限[8] - 技术演进路径体现从"低层感知->中层策略->高层理解"的能力补齐，逐步迈向通用任务和开放环境智能体时代[9] 产业生态与竞争格局 - 国内企业如华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心"并与乐聚机器人、大族机器人合作建设大脑与小脑关键技术；京东自2025年5月连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力以强化物流与家庭服务场景能力；腾讯、蚂蚁、小米等通过战略投资加快生态构建[5] - 国外企业如Tesla/Figure AI聚焦工业与物流机器人应用；美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内以产业链投资与综合平台驱动落地，国外侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发，双方进入关键竞赛阶段[5] 应用场景与商业化进展 - 技术发展推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品在工业、家居、餐饮、医疗康复等领域落地，相关产品和融资活动活跃[9] - 岗位需求呈现爆发式增长，吸引大量人员转入具身智能领域研究[9] 技术体系与学习框架 - 具身智能核心模块分为大脑（语义理解与任务规划）和小脑（高精度运动执行），需系统学习灵巧操作、移动操作、仿真框架、Diffusion Policy、VLA及融合技术[1][20] - 主流仿真框架包括Mujoco（生态系统架构与接口）、Isaac Gym（数据采集与可视化）、Pybullet（数据集与接口）[21] - 关键技术方法涵盖Diffusion Policy数学原理与3D点云融合、VLA模型（OpenVLA/PI0/SmolVLA架构与性能对比）、VLA+强化学习/触觉/世界模型的融合方案[21]

核心观点 - Genie 3模型通过实时生成可交互的3D虚拟环境 展现了世界模型在实现通用人工智能路径上的潜力 其核心能力包括动态响应指令 保持记忆连贯性以及模拟物理规律 [4][5] - 世界模型模仿人脑构建内部世界的机制 通过表征学习 动态建模 控制规划及结果输出等环节 使AI具备预测和模拟未来场景的能力 从而在多个领域产生变革性应用 [8][9][15][16][17][18] - 尽管世界模型被视为通向AGI的可能路径 但学术界对其必要性存在分歧 主要围绕显式建模与隐式建模的效能对比 以及AGI定义差异展开争论 [28][29][30][31] 世界模型简史 - 世界模型的灵感源于对人脑内部世界构建机制的模仿 早期理论可追溯至18世纪康德的先验框架理论和20世纪皮亚杰的心理模型理论 [8][9] - 人工智能领域自创立初期便开始探索环境内部表示 20世纪80年代统计学习方法引入概率模型 但受限于高维数据计算瓶颈 1989年Dyna架构首次结合强化学习与内部世界模拟 [10][11] - 世界模型概念由施密德胡伯于1990年正式提出 但受限于当时技术条件未受关注 直至2018年其论文因深度学习革命和性能提升引发广泛关注 [11][12] - 谷歌DeepMind自2019年起持续推动世界模型发展 PlaNet模型仅用5帧预测50步后续发展 Dreamer模型引入RSSM技术提升预测性能 Genie系列在此基础上专注于交互式视频生成 [13] 世界模型的技术实现 - 表征学习环节通过VAE或自监督视觉模型将多模态输入数据压缩为机器可处理的内部语言 为模拟提供基础 [15] - 动态建模环节需准确刻画物理规律 通过嵌入物理约束或多样化数据训练避免错误关联 例如抛掷物体需涵盖羽毛与铅球不同场景 [16] - 控制与规划环节基于模型强化学习在潜变量空间进行多步规划 早期使用蒙特卡洛树搜索 PlaNet等模型实现策略与内部世界双向优化 [17] - 结果输出环节通过潜在空间渲染技术将内部表征解码为像素 效率远高于直接像素生成 支持多模态输出如音频与触觉 [18] 世界模型的应用领域 - 为具身智能提供安全训练场 AI可通过虚拟试错积累经验 显著降低现实操作成本与风险 例如机器人避障训练 [20][21] - 提升数字孪生应用效能 从被动模型升级为主动预测系统 可预警设备故障 优化流程并实现感知预测决策一体化 [21] - 推动教育与科研变革 虚拟实验室支持精确预测物理化学反应 交互式课堂增强学生探索体验 优化知识产业链 [22] - 重塑游戏娱乐行业 实时生成可玩世界与高智能NPC 提升沉浸感 未来或成为虚拟社会的基础设施 [22] 世界模型的争议与挑战 - 技术路径分歧：杨立坤等学者认为世界模型是AGI必经之路 因大语言模型缺乏物理一致性推理能力 而哈萨比斯等指出无模型方法如AlphaGo已在复杂任务中超越人类 [28][29] - 隐式建模可能性：部分学者主张通过海量数据训练隐含世界知识 例如GPT模型可推演事件逻辑 显式物理建模非唯一途径 [30] - AGI定义差异：若目标为机器模拟人类思维则需世界模型 若仅追求任务表现则可不依赖 需根据任务性质选择技术路径 [31] 伦理与社会风险 - 可能模糊真实与虚拟边界 生成内容交互性强于当前AI 易被用于诈骗或政治操纵 颠覆有图有真相时代 [24] - 成为行为操控工具 通过环境设计潜移默化影响用户选择 挑战商业诱导与意识形态渗透的防御机制 [24] - 加剧虚拟沉迷与现实疏离 智能乌托邦提供完美体验 可能削弱现实生存技能 [25] - 复制并放大现实偏见 训练数据中的歧视性内容被强化并通过互动传播 [25] - 责任归属不明确 虚拟伤害或不良策略重现时 开发者 平台与用户责任划分存治理缺口 [26]