生数科技发布世界模型2.0:WGM+WAM双引擎驱动具身智能规模化落地

2026年3月30日,生数科技在第四届中国数字经济产业发展大会上正式发布世界模型(World Model)2.0技术体系,首次公开其世界生成模型(World Generation Model, WGM)与世界行动模型(World Action Model, WAM)双核心架构。该体系并非传统意义上的环境仿真器,而是构建具备因果推演、反事实推理与跨模态动作规划能力的统一认知基座。WGM通过无标注视频流自监督学习,构建动态三维场景拓扑图谱,支持毫秒级物理状态预测(如流体溅射轨迹、结构形变应力分布);WAM则基于强化学习与神经符号混合架构,在WGM生成的状态空间中进行长程策略搜索,实现从‘看到’到‘想到’再到‘做到’的闭环。目前已在工业质检、仓储物流、电力巡检三大场景完成端到端验证,机器人任务成功率提升至98.7%,泛化至未见过的设备型号准确率达86.4%。

技术突破的关键在于训练范式的革新:放弃依赖海量人工标注动作数据的传统路径,转而采用“1%高质量标注+99%无标注行为视频+合成反事实扰动”的三阶段训练流程。团队披露,其构建的具身交互数据集‘RealWorld-1B’已覆盖127类真实物理交互事件,包含530万段带时序动作语义标注的多视角视频,全部开源并获IEEE DataPort认证。更值得关注的是,WAM支持“人在环路”渐进式进化——当人类操作员在异常场景中接管控制时,系统实时捕获干预逻辑并注入模型微调管道,使模型在持续运行中自主吸收专家经验。

产业界反响强烈。宁德时代已部署WAM驱动的电池极片缺陷修复机器人,将单次故障响应时间从47分钟缩短至21秒;国家电网江苏公司试点WGM赋能的无人机自主巡检系统,识别绝缘子隐裂等微小缺陷的召回率提升41个百分点。分析认为,世界模型正从学术概念加速蜕变为新型工业操作系统内核,其与光轮智能等具身数据厂商形成的‘模型-数据’飞轮,或将催生千亿级具身智能基础设施市场。