AI 开始学习「想象未来」:ECCV 2026背后,中国学者如何卡位世界模型
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2026-09-10 19:52:59
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(来源:雷峰网)

世界模型开始合流,中国团队正在进入核心问题。

作者丨吴思梦

编辑丨岑 峰

2026 年 9 月 8 日,全球计算机视觉顶级会议 ACM 与 ECVA(European Computer Vision Association)主办的 ECCV 2026 将在瑞典马尔默的 Malmö Arena 和 Malmömässan 两个相邻场馆开幕。这个两年一届、与 CVPR、ICCV 并称计算机视觉领域“三大顶会”的学术盛会,收到了 10473 篇论文投稿,最终接收 2883 篇(接收率 27.5%)。在会议公布的 86 个 workshop 中,有 13 个直接以“World Models”或“Embodied AI”为主题,这是 ECCV 历史上从未出现过的密度。Yann LeCun、Jürgen Schmidhuber、Kristen Grauman、Jamie Shotton 等学者都将作为 keynote 演讲者出现。

围绕世界模型的 workshop、tutorial 和论文,从三维理解、视频生成,到具身智能、安全评估,被集中放到了 ECCV 2026 的议程中。届时AI 科技评论将前往现场,进行前沿追踪报道。这背后代表的不只是一个研究方向升温。它意味着 AI 的竞争正在从“理解世界”,走向“预测世界”。而在这场变化中,中国研究者正在试图占据新的位置。

01

ECCV 2026为什么突然都在讨论世界模型?

世界模型并不是一个新概念。早在强化学习领域,研究者就提出过类似思想:如果智能体能够预测环境变化,就可以减少真实世界中的试错成本。但过去很长时间,这条路线没有真正成为主流。原因很简单:世界太复杂。真实环境中的数据昂贵,物理规律难以建模,而传统模型很难同时处理视觉、动作和长期预测。过去两年的变化,让世界模型重新进入中心。一方面,生成式 AI 的快速发展,让模型第一次具备了预测复杂视觉世界的能力。另一方面,机器人和自动驾驶产业开始迫切需要一种新的学习方式。机器人不能像语言模型一样,通过互联网文本获得经验。它需要面对真实世界里的动作和反馈。于是,一个新的问题出现:AI 能不能像人一样,在行动之前先想象?

ECCV 2026 的世界模型相关讨论,实际上集中在四个问题。

第一个问题:世界模型如何构建?研究者需要回答,什么样的数据才能训练一个理解世界变化的模型。单纯的视频是否足够?是否需要动作数据?是否需要三维信息?第二个问题:世界模型如何评价?过去评价生成模型,通常关注图像质量。但世界模型不同。一个模型生成的视频再逼真,如果无法帮助机器人完成任务,也没有真正价值。因此,新的评测体系开始关注:模型是否理解空间关系?是否符合物理规律?是否能够预测行动结果?第三个问题:世界模型是否可靠?如果未来进入自动驾驶、人形机器人等领域,错误预测可能带来真实风险。模型不仅需要预测未来,还需要知道自己的预测是否可信。第四个问题:世界模型如何进入行动闭环?这是最关键的一步。预测未来不是目的。帮助机器做出正确行动,才是世界模型最终价值。如果再把这四个问题放到一起看,会发现 ECCV 2026 上世界模型的爆发,并不是单一研究方向升温,而是三股独立趋势在同一年合流的结果。第一股是世界模型本身的范式转移。从 Yann LeCun 2022 年的 JEPA 论文,到 ECCV 2026 主会 keynote 上 Yann LeCun 与 Jürgen Schmidhuber 同台,世界模型从“少数派方向”变成了主流共识。LeCun 长期主张“智能的核心是预测物理世界”,而工业界的 Sora、Veo、Genie 把这条预言变成了可视化产物。当 CVPR、NeurIPS、ICLR 都把世界模型作为专题时,ECCV 的转向只是时间问题。第二股是 3D 高斯泼溅(Gaussian Splatting)的工程化成熟。2023 年 Inria 团队在 SIGGRAPH 上重新激活这条路线后,三年内它已经扩散到 SLAM、水下场景、热红外、4D 动态场景、压缩流式传输、医学 CT 重建等几乎所有 3D 视觉下游任务。ECCV 2026 第一场海报就列出超过 80 篇 Gaussian Splatting 相关论文,覆盖范围横跨动态 4D、自动驾驶模拟、医学影像。当世界模型需要“操作 3D 场景”时,3D 高斯是最自然的 token 候选,它可微、紧凑、有位置/朝向/尺度/颜色/透明度五个可学习参数。这让“世界模型的可计算基座”第一次有了工程落点。

第三股是具身智能的产业化压力。当人形机器人、自动驾驶汽车、配送机器人开始面对真实的开放环境,单纯模仿学习的泛化瓶颈就暴露了。Spirit AI、Physical Intelligence、Google DeepMind、NVIDIA 同时押注 VLA + 世界模型,不是技术潮流,而是工业交付压力下的工程妥协。这三条线在 ECCV 2026 第一次正式会师:13 个 Embodied AI & World Models workshop、3 个 keynote、Yilun Du 等 panelist 的“AI 能否自主发现新知识”圆桌讨论,背后是同一个判断:世界模型、3D 表示、具身智能已经不再能分开讨论。

02

中国学者正在补齐世界模型的三块拼图

模型需要的不只是更大的参数量,还需要连接三个环节:理解世界,预测未来,影响行动。在这条产业链上,中国研究者正在从不同方向切入。有人试图重新定义世界模型的边界,有人在建立评价体系,也有人正在把模型推向真实机器人。

▎王新超:重新定义世界模型,从“生成未来”到“行动未来”

世界模型最大的争议之一,是它到底应该做什么。如果一个模型可以生成未来的视频,它是不是已经理解世界?答案并不确定。因为现实世界中的智能,并不只是预测。预测的目的,最终还是落到行动。王新超(新加坡国立大学)团队提出的 World Action Model(WAM)概念,正是在重新划定世界模型的边界。

在《World Action Models: A Survey》中,研究者认为,过去很多工作混淆了世界模型、视频生成模型、视觉语言行动模型之间的区别。真正面向具身智能的世界模型,需要满足一个条件:预测出来的未来,必须进入行动路径。简单来说:如果模型只是生成“未来会发生什么”,它更像一个视频预测器。如果模型利用这个预测帮助机器人决定“下一步应该做什么”,它才更接近世界模型真正的价值。这也是 WAM 这个概念出现的原因。过去的 VLA(Vision-Language-Action)模型解决的是:看到什么,应该做什么。而 World Action Model 希望进一步解决:如果这样做,未来会怎样。这种变化非常关键。因为现实世界中的任务,往往没有标准答案。机器人拿起一个杯子,不只是识别杯子在哪里,还需要判断:杯子的重量是多少?抓取力度是否合适?移动过程中是否可能碰撞?这些问题,本质上都需要预测。因此,未来的具身智能系统可能不是一个单纯的行动模型,而是一个“预测未来,再选择行动”的系统。

▎陈志波、李新:让世界模型从“看起来真实”走向“真正可用”

世界模型发展的另一个难题,是如何判断一个模型到底懂不懂世界。一辆生成出来的汽车视频,即使视觉上非常真实,如果下一秒车辆运动违反物理规律,它仍然无法用于自动驾驶。因此,世界模型需要新的评价标准。陈志波团队关注的,正是这一问题。他们提出的 4DWorldBench,将评价对象从单纯视觉质量扩展到更接近真实世界的问题:模型是否理解空间结构?是否保持时间连续性?是否符合物理规律?是否能够支持后续任务?这也是为什么 benchmark 正成为世界模型竞争的重要部分。因为没有评价体系,就无法知道一个世界模型到底是在理解世界,还是只是在模仿世界。在这一方向上,陈志波团队和李新(Xin Li)团队进一步探索了世界模型与 VLA 的结合。ECCV 2026 主会场出现的 VLA-JEPA,就是其中一个代表。它尝试在视觉语言行动模型中加入潜空间世界模型,让模型不仅学习当前观察和动作之间的关系,也学习隐藏状态如何变化。简单理解:传统 VLA 更像是看到图片后直接回答:“下一步怎么做?”而加入世界模型后,模型会多一个过程:“如果我这样做,未来状态可能是什么?”再决定动作。

这让机器人从即时反应,向预测式决策迈进一步。

▎杨高、梁晓丹:让世界模型进入机器人

如果说前两条路线解决的是“世界模型是什么”和“如何评价”,那么杨高和梁晓丹关注的问题更加工程化:世界模型如何真正进入机器人。9 月 9 日的 ECCV 2026 “How to Build Effective World Models for Embodied AI” workshop 中,二者出现在该 workshop 早期公布的 invited speakers 名单中。最终议程里,梁晓丹成为重要演讲嘉宾。

他们代表了两条不同的路线。杨高更关注如何利用大规模视觉数据和基础模型能力,让机器人获得更强泛化能力。梁晓丹(中山大学)是另一条路线。她的核心命题是物理具身基础模型:表征、架构及真机评测,强调世界模型的核心价值是预测一个会发生的世界,而不是生成一个像真的视频。这条命题在 ECCV 2026 之前,已经通过几个工作落地:A1(自适应早退机制)、AtomicVLA(原子动作分解)、eWAM(VLA 与世界模型的原生融合)、PhyAgentOS(标准化框架)、ManipArena(真机评测基准)。eWAM 的核心思想是把世界模型的潜空间预测作为 VLA 的内部监督信号,让预测下一帧与输出下一动作共享表示,这与 VLA-JEPA 的判断一致,但路径不同:VLA-JEPA 强调潜空间作为接口,eWAM 强调原生耦合。ProPhy 是这个思路在视频生成侧的延伸:通过 Mixture-of-Physics-Experts(MoPE)机制,把物理先验逐层注入视频生成,让视频是否符合物理规律成为可优化目标。两条路线的合流点是:当 VLA、世界模型、视频生成都在尝试把物理一致性内化为可优化的目标时,世界模型这个词的边界正在被改写,它不再只是预测未来的模块,而是机器人感知、决策、生成三者的共同约束。这也是为什么 ECCV 2026 把它放到与 Embodied AI 同等的位置。

03

最后

世界模型竞争的下一步,已经从“能不能生成好看的未来”,转向“能不能预测一个会发生的世界”。围绕这个问题的不同回答,构成了 ECCV 2026 世界模型相关 13 个 workshop、上百篇论文和同期竞赛的全部议程。当学界、产业界、监管者把视线投向同一议题时,它就不再只是一个研究方向,更是一个产业拐点。中国研究者从世界模型的边界、评价体系、机器人落地三个方向切入,并不是分散行动,而是同一个问题的三个不同侧面。当这三个侧面在某个时间点拼合在一起时,中国学术界在世界模型这条赛道上的位置,才会被真正改写。

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