在人工智能领域，通用世界模型（General World Models）作为实现人工通用智能（AGI）的关键途径，一直备受学术界和工业界的关注。近期，一个名为Sora的模型因其卓越的模拟能力而成为焦点。Sora模型不仅展示了对物理法则的初步理解，还体现了世界模型在多个应用领域的潜力。为了深入探讨这一话题，研究人员在一篇全面的综述中对世界模型的最新进展进行了深入分析。
Sora模型的出现在世界模型的发展史上具有里程碑意义。它通过生成方法，尤其是视频生成技术，为创建高度逼真的视觉内容提供了可能。此外，Sora在自动驾驶世界模型的应用中也显示出其重要性，这些模型在重塑交通和城市出行方面发挥着不可或缺的作用。同时，Sora还被应用于自主智能体（Autonomous Agents）中，通过视频生成技术，促进了智能体在动态环境中的智能交互。
尽管Sora模型在模拟现实世界方面取得了显著进展，但它并非没有挑战和局限性。研究人员指出，视频生成并不等于完整的世界模型。世界模型的核心挑战在于其预测能力，即模型应能够推断出从未遇到过的决策结果，而不仅仅是在已知数据分布内进行预测。此外，Sora模型在模拟复杂物理现象，如流体和重力方面，仍有提升空间。为了更好地理解物理法则，可能需要将Sora与物理驱动的模拟器结合起来。
在计算效率方面，Sora模型在视频生成上的表现虽然令人印象深刻，但生成时间的延长是一个显著的局限。目前，Sora生成一分钟视频可能需要超过一小时的时间。此外，现有的评估系统主要关注生成质量，而没有充分反映世界模型的预测合理性。因此，未来的研究需要更多地考虑人类中心的评估方法，以衡量生成视频是否满足用户的期望或与人类推理相符。
未来的研究方向包括开发3D世界模拟器，以更真实地模拟三维空间环境，以及为体现智能（Embodied Intelligence）构建世界模型，这将有助于训练智能体的决策过程，并提高机器对物理世界的理解和适应性。
在自动驾驶领域，尽管已经进行了广泛的研究，但与人类驾驶员拥有的全面内心世界模型相比，当前的自动驾驶世界模型仍然处于初级阶段。挑战主要体现在动作可控性、3D一致性和数据限制等方面。未来，端到端的基础驾驶模型将依赖于世界模型，这不仅是高质量数据的来源，也是决策制定的封闭训练环境。此外，构建更真实的真实世界驾驶模拟器将是未来研究的必要方向。
对于自主智能体而言，无论是现实世界中的物理机器人还是数字环境中的智能体，世界模型都具有模拟复杂物理世界和数字环境细节的能力。然而，智能体在理解环境动态和任务泛化方面面临挑战。未来的研究可能会探索通过大型语言模型注入知识，以及将世界模型应用于真实世界的机器人技术。
最后，随着像Sora这样的工具的出现，它们的安全性和道德影响也引起了关注。确保世界模型预测的可靠性是关键，同时需要解决公平性问题，确保模型输出没有偏见。此外，超逼真的视频生成AI带来的信息失真和数据隐私问题也需要行业和社会的共同努力来解决。
