今年WAIC吸引超过1100家企业参展，超过300款产品全球首发。

在大模型、智能体、机器人、AI硬件等方向全面加速的背景下，行业竞争正在出现新的分化：一部分企业继续围绕基础模型、算力或单一应用场景建立优势，另一部分企业则开始尝试跨越多个模态，将AI能力延伸至更广泛的产业场景。

昆仑万维选择了后者。

在WAIC期间，昆仑万维举办“世界模型与多模态范式跃迁”主题论坛，并集中发布三项AI模型成果：游戏世界模型Matrix-Game 3.5、AI音乐大模型MurekaV9.5&O3，以及机器人世界模型Riemann-1.0。

三个模型分别对应虚拟世界、数字内容和物理世界三个方向，但背后指向的是同一个战略目标：构建覆盖“理解世界、生成内容、驱动行动”的全模态AI能力矩阵。

单点突破还是全模态矩阵？

“我们笃定判断2026年是世界模型的元年。”昆仑万维董事长方汉认为，AI正在从内容生成阶段走向理解世界和模拟世界的新阶段，世界模型将成为连接数字世界和物理世界的重要基础设施。

从昆仑万维当前的布局来看，世界模型并非一个单独的技术方向，而是一条贯穿多个应用场景的技术底座。

在游戏领域，Matrix-Game 3.5试图让AI具备对虚拟环境持续理解和生成的能力；在音乐领域，Mureka希望推动AI从简单生成工具走向创作伙伴；而Riemann-1.0则进一步进入机器人领域，探索让AI具备在真实世界中预测和行动的能力。

三者共同构成了一条从虚拟内容到现实交互的发展路径：AI先理解数字世界，再参与内容创造，最终走向物理世界。

这也是当前AI产业竞争逻辑变化的缩影。

随着基础模型能力不断提升，企业之间的差异开始更多体现在应用场景和产业链布局上，单一技术突破仍然重要，但如何将AI能力嵌入真实业务场景，正在成为新的竞争焦点。

两条路线选择，对应不同商业逻辑，单点突破能够集中资源，在某一领域形成技术壁垒；全模态布局则需要更长期投入，但希望通过多场景协同建立更大的能力边界。

可以确定的是，随着AI从生成能力减速转向交互，未来的AI不仅需要具备语言理解能力，还需要结合视觉、声音、空间理解以及行动能力，理解用户所处环境，并主动完成任务。

世界模型正对应这一趋势。

中国科学院院士周志华提到，世界模型的发展经历了感知世界、理解世界到决策世界的过程，而真正困难的是让智能体在开放环境中进行可靠决策。

对于昆仑万维而言，布局不同模态并非简单扩展业务边界，而是在探索未来AI应用生态中的多个入口。

当然，全模态路线也面临挑战，不同模态的数据规模、训练方式和商业化路径存在差异，音乐需要理解情感和审美，游戏需要保持复杂环境一致性，机器人则需要应对现实世界的不确定性。

不过，未来AI竞争的关键，或许并不是简单判断哪一种路线一定胜出，而是谁能够真正将技术能力转化为产业价值。

世界模型走向机器人

AI开始寻找下一个商业化入口

今年WAIC上，机器人无疑成为最受关注的赛道之一。

从人形机器人整机，到具身智能模型，再到运动控制算法，越来越多企业将机器人视为大模型之后的重要产业方向。但与此同时，行业也逐渐形成共识，限制机器人进入家庭、商业等开放场景的关键，不只是硬件能力，更是机器人对现实世界的理解能力。

这也是世界模型受到关注的重要原因，当前AI已经能够较好完成感知和理解任务，但如何在开放环境中完成可靠决策，仍是机器人迈向真实应用需要突破的难题。

过去，机器人竞争更多围绕机械结构、运动控制和任务完成率展开；而随着大模型进入机器人领域，竞争开始进一步向智能决策能力延伸，机器人不仅需要执行动作，更需要理解环境变化，并根据变化调整策略。

在这一背景下，昆仑万维发布机器人世界模型Riemann-1.0。相比当前行业广泛采用的VLA（Vision-Language-Action）路线，Riemann更强调对环境变化的预测能力。

昆仑万维方面表示，VLA更多解决机器人“理解任务”的问题，而世界模型进一步关注“理解世界”，让机器人能够预测行动之后可能发生的变化，并持续调整决策。

这种能力对于家庭等开放环境尤为重要。

相比工业场景中的固定流程，家庭环境更加复杂，家具位置可能变化，人与宠物行为具有随机性，用户需求也难以提前定义，机器人需要具备持续理解和预测环境的能力，而不是依赖预设程序完成任务。

因此，世界模型被视为具身智能迈向更大规模应用的重要方向。

对于昆仑万维而言，Riemann-1.0或许还不是商业化的终点，更像是一块提前落下的棋子。当机器人产业真正进入普及阶段时，决定竞争格局的，可能不只是硬件制造能力，更是谁能够提供支撑机器人长期学习、持续决策的智能底座。

AI音乐走出技术圈

全模态战略需要一个最先落地的商业入口

相比仍处于探索阶段的机器人世界模型，AI音乐或许是昆仑万维全模态战略中距离商业化更近的一环。

从左至右分别为：甲子光年创始人张一甲，昆仑万维董事长兼CEO方汉，中国电影家协会副主席黄晓明，演员王珞丹，爱奇艺高级副总裁杨海涛，青年导演崔睿

过去两年，AI音乐一直是生成式AI的重要应用方向，在此次WAIC上，昆仑万维并未将音乐模型视为单一功能升级，而是将其与世界模型、机器人模型放在同一战略框架下。此次发布的Mureka V9.5，围绕人声表现、音乐质量和创作流程持续优化，并进一步拓展歌词创作、风格控制、MV生成等能力，希望覆盖从创意到制作的更多环节。

不难看出，相比单纯提升模型生成能力，昆仑万维更希望将Mureka打造为完整的AI音乐创作平台。

早期生成式AI主要帮助创作者降低制作门槛，而随着模型能力成熟，竞争的焦点变成了能不能真正进入创作流程。

音乐创作本身包含灵感产生、词曲创作、编曲、演唱、后期制作和传播等多个环节，如果AI只能完成其中一部分，其商业价值仍然有限；只有连接完整创作链条，才可能成为新的生产工具。

从商业化角度看，AI音乐也具备更快形成用户规模的条件。

相比机器人需要等待硬件成熟和产业链完善，音乐创作天然依托互联网生态，普通用户、内容创作者、广告机构等都可能成为使用者，未来商业模式也可能延伸至订阅服务、版权合作和企业创作平台。

因此，在昆仑万维的全模态布局中，Mureka承担的是更接近市场验证的角色，而Riemann则代表AI进入物理世界的长期探索。

纵观此次WAIC，昆仑万维一次性发布游戏世界模型、AI音乐模型和机器人世界模型，表面上覆盖的是三个不同赛道，背后体现的却是同一种战略思路：不再围绕单一模型寻找突破，而是试图围绕世界模型构建覆盖虚拟世界、内容创作和现实交互的能力体系，既能够验证AI原生内容产品的市场接受度，也能够持续为底层模型积累真实创作数据，反哺世界模型和多模态能力的演进。

至于全模态矩阵与单点突破哪一种路线最终能够胜出，现在还没有答案，单点路线有利于快速建立技术优势，全模态路线则需要更长的投入周期和更复杂的资源整合能力。

但可以确定的是，如今，AI竞争的焦点已经不只是某一款模型，而是企业能否构建起覆盖不同模态、连接数字世界与物理世界的完整能力体系。正如方汉所言，“三个模型，三个产业预判背后是同一个方向，让AI从会生成走向懂世界能行动。这不仅是我们一家公司的回答，也是中国AI从研发走向产业应用的一个缩影。”

（本文不构成任何投资建议，资者据此操作，风险自担。）

文/方刚