AI造世界，难在第二步

生成一个世界只是开始，

让它经得起持续修改才是硬仗。

生成式 AI 正从文字、图像和视频进入软件、游戏、三维空间与仿真环境。模型面对的任务也随之变化：对象需要保持身份，规则需要经得起操作，世界还要根据行动结果持续更新。

生境科技创始人刘紫东认为，AI“造世界”正在进入更难的第二步：从生成可观看的世界，走向维护状态、模拟变化并规划行动。World Labs 将相关能力概括为 Renderer、Simulator 与 Planner，而连接模拟与规划的状态层，决定了一个世界能否长期稳定运行。〔1〕

进一步看，大规模真实交互还为递归自我改进（RSI）提供了现实路径：系统持续积累“状态—行动—反馈”轨迹，发现能力缺口并生成新的训练任务。空间世界具有明确对象、可执行动作和可验证结果，为这种自我进化提供了天然的工程基础。〔2〕〔3〕

AI的交付物正在从内容变成世界

三维场景不只检验生成效果，还要求世界在后续操作中保持对象、关系、规则与状态一致。

1.1 · 三维场景成为综合压力测试

一句话造出能跑、能玩的3D世界

Kimi K3 的程序化开放世界、GPT-5.6 与 Codex 构建的三维游戏和 Unity 场景，以及 Fable 5、Factorio、浏览器 CAD 等实验，都在把“一句话生成一个能运行的世界”推向前沿。三维场景同时考验语言理解、空间推理、长程编程、工具调用、资产组织和物理执行；任何一个环节失效，都可能表现为空场景、对象缺失、穿模或状态丢失。〔4〕〔5〕〔6〕

更重要的变化，是模型开始从“一次性生成”进入持续运行。MiniTown、Material Lab、Voxel Velocity 等工作已经表明，借助代码和工具接口，模型可以持续组织对象、规则与反馈；PlayCo 的 Unity 实验中，结构化调用还显著减少了 Token 消耗和迭代次数。〔7〕〔5〕〔6〕

当三维世界进入时间维度，问题的核心也随之改变：对象移动后身份能否保持，通道是否仍然可用，一次局部修改会不会破坏其他关系。场景一旦开始持续运行，状态维护就从后台工程问题上升为核心智能问题。

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展示当前模型能力边界，不同案例口径不一，不作横向性能排名。〔12〕〔17〕

1.2 · 从能看到能运行

感知式与符号化路线正在行动闭环中汇合

世界模型大致沿两条路线发展：一条从视觉表征生成连续世界，一条从对象、代码和规则构建可执行世界。随着系统进入持续交互，两者正在快速汇合。〔29〕〔30〕〔31〕〔32〕〔33〕〔34〕

感知式路线

Genie 3、World Labs Marble、Odyssey：从像素、视频或视觉 Latent 生成后续观察，强调真实感、连续性与可漫游体验。

符号化路线

Kimi K3、GPT-5.6/Codex、Fable 5：生成对象、代码、规则与引擎状态，再执行、渲染和持续修改。

行业关注的重点，也正在从“世界如何表示”转向“世界能否持续运行”。未来的系统需要让观察、状态、行动与反馈形成闭环。〔1〕

AI造世界，难在第二步图18

观测负责呈现，状态负责计算。

AI造世界，难在第二步图19

同一张桌子，两种压缩。感知表征保存连续外观；结构化状态表征维护部件、连接与任务结构。

1.3 · 一句话生成背后的工程链

一个世界要靠长期运行的工程链维持

“一句话生成”只是入口。系统内部需要持续维护对象、关系、几何、规则与运行状态：LLM 理解目标与约束，空间模型完成求解，引擎执行结果，状态层再把变化写回世界。每次修改都继承已有状态，而不是重新生成一遍。

这套机制可以简化为 R–T–V：

R · Representation：

描述当前世界的对象、关系与状态。

T · Transition：

描述动作发生后，世界如何变化。

V · Verification / Value：

判断新的状态能否成立并继续运行。

LLM判断“要什么”，专用空间模型计算“放在哪里、如何成立”，状态基础设施负责保存、求解和验证。

世界生成能否从演示走向产品，很大程度取决于这条工程链能否长期稳定运行。

语言、状态、求解、执行和验证围绕同一个世界协作。

AI造世界，难在第二步图22

代码生成后，规则与VLM继续验证场景。

技术瓶颈：世界生成以后，速度与状态都难以维持

今天的世界模型已经能生成令人惊艳的三维结果，但产品化仍卡在两个更基础的问题：结果多久第一次真正可用，以及世界在连续修改后能否保持同一套对象、关系和规则。

2.1 · 两条路线的共同状态缺口

结果可以成立，世界却未必持续成立

两类世界模型在进入持续运行后，会暴露出不同形式的状态漂移。

感知式路线

画面可以保持逼真和连续，但真实尺度、对象身份与遮挡区域往往缺少稳定约束。镜头转动、离开后重返或继续扩展场景时，尺度可能漂移，视线之外的空间也会逐渐模糊和失真。

像素世界模型典型错误：尺度漂移、视线之外的空间会变得模糊和不稳定

符号化路线

对象、坐标和代码虽然显式存在，但碰撞、边界、朝向、拓扑与跨对象关系常分散在不同脚本和工具中。局部修改之后，对象仍然存在，却可能已经越界、重叠或破坏原有关系。〔34〕〔36〕〔37〕

layoutGPT典型错误案例：对象生成成功，并不代表空间关系成立。

两类故障最终指向同一个缺口：系统缺少一层独立、可验证、可增量更新的世界状态。 WorldCoder-Bench、GameCraft-Bench、FloorplanQA、GEST 等评测也反复表明，代码能够运行、对象能够生成，并不意味着整个世界在多轮操作后仍然成立。〔41〕〔42〕〔43〕

真正的挑战因此不再只是“生成得对”，而是修改和运行之后，世界仍能保持一致。

2.2 · 首次有效结果的速度瓶颈

生成只是起点，检查与返工吞掉响应速度

产品体验真正取决于首次有效结果，而非模型第一次返回。如果一次“生成—检查—修复”耗时为 (T_{round})，结果通过率为 (p_{accept})，那么：

Tvalid ≈ Tround / paccept

公开案例已经显示出这种差距：World Labs Draft 可以在约 20 秒得到草稿，完整 World 约需 5 分钟，高质量 Mesh 接近 1 小时；其他完整场景流程也普遍落在数分钟到数十分钟。〔39〕〔34〕真正的速度瓶颈，不只是生成，而是检查、修复和返工。越依赖整场重算，越难进入高频交互。

公开案例显示，得到可用场景仍需经历显著的生成与修复成本。

技术趋势：从一次生成走向状态—行动闭环

速度与维护瓶颈正在推动世界模型重构技术栈：Renderer、Simulator与Planner通过独立状态层连接，场景变成可编译程序，生成和编辑则变成能够学习、验证与回放的空间行动。

3.1 · 场景中间层正在成形

世界生成开始从“直接输出”走向“编译执行”

一个越来越清晰的技术趋势，是模型不再直接把自然语言变成最终三维结果，而是在模型与引擎之间加入一层可计算、可修改、可验证的场景中间表示。

模型理解意图，场景中间层组织对象、几何、拓扑与约束，引擎负责执行、渲染和仿真。这种分工让局部修改不必重新生成整个世界，而可以像修改程序一样，只更新受影响的部分。

LayoutGPT、Holodeck、AnyHome 已经开始显式组织对象和空间关系；SceneScript、HDSL、The Scene Language、Procedural Scene Programs 等进一步把场景变成可寻址、可修改的程序化表示。〔51〕〔52〕〔53〕〔54〕〔55〕〔56〕〔57〕

世界生成由此从“直接输出内容”，逐渐转向“编译并运行一个世界”。

AI造世界，难在第二步图27 场景中间层将对象、几何、关系与约束组织为可寻址状态，并为后续求解、执行与验证提供统一接口。

3.2 · 空间生成正在成为行动学习

从生成场景，转向学习世界如何被行动改变

当场景可以持续编辑，每一次创建、删除、移动和修改，都不再只是一次生成，而是一条状态转移：

当前状态 → 目标 → 行动 → 新状态 → 结果

这些过程一旦被完整记录，训练数据就从“最后生成了什么”，扩展到什么行动改变了世界、哪些行动有效，以及如何通过一连串行动抵达目标状态。

Hydra、ConceptGraphs、SayPlan、SayNav、VoxPoser 等工作已经在把持续感知整理为空间记忆，并围绕任务规划行动；HiSQ、OptiScene、LayoutVLM、SimWorld Studio 等则把碰撞、越界、关系失效和任务失败转化为可诊断反馈。〔63〕〔64〕〔65〕〔66〕〔68〕〔69〕

关键变化是：生成结果不再是终点，执行、失败、修复和反馈本身也开始成为训练数据。

SimWorld Studio把编码、运行与检查放在同一工作区，失败会进入下一轮修正，而不是直接成为交付结果。

生境科技：在大规模交互中训练自主空间智能

生境科技将前述技术路线收束为一套自主空间智能系统，并通过真实产品持续获得空间行动与反馈数据。技术底座解决“世界如何持续运行”，大规模交互则让系统开始学习“世界如何被人和机器改变”。

4.1 · 自主空间智能架构

模型负责决策，空间系统负责让决策真正成立

生境围绕统一世界状态构建了三层核心能力：空间状态模型、空间—行动模型与空间执行引擎。状态模型维护对象、几何、关系、约束与历史；行动模型学习目标、动作与未来状态之间的关系；执行引擎负责生成、修改、渲染、验证，并将结果重新写回世界。〔84〕

与 Coding Agent 直接操纵 Blender、Unity、UE 等工具不同，生境把世界状态交给独立计算系统持续维护。LLM负责理解意图，专用空间模型和求解器负责空间计算，验证器负责发现失败与回滚。局部修改因此可以沿已有世界增量求解，而不必反复重建整个场景。

目前相关链路已实现约 20 秒级增量解算。〔84〕

AI造世界，难在第二步图30

感知和生成负责提出观察与候选结果；独立状态层、行动模型、执行引擎与验证反馈共同维持一个可持续运行的世界。

4.2 · 空间场、多模态编码与质量验证

仅有对象和关系，还不足以描述一个可运行的空间。生境同时维护离散对象图与连续空间场：前者描述对象、拓扑和关系，后者计算光照、视线、通行、可达性与活动条件。相关 NSF 实验将端到端布局碰撞率降低至 2.75%。〔88〕

MST-Builder进一步把图像、户型、商品、3D资产与UGC统一编码为 Spatial Token，使语义、几何、关系、来源和版本能够落到同一套空间状态中。〔89〕〔90〕〔91〕〔92〕

最后，验证器将意图一致性、几何合理性、空间可用性与视觉结果转化为可诊断信号。对象描述“有什么”，空间场判断“哪里能做什么”，验证器决定“结果是否成立”。〔66〕〔67〕

AI造世界，难在第二步图31

AI造世界，难在第二步图32 相同指令下的布局对比：生境在空间完整性、对象关系与可用性上表现更稳定。

4.3 · 产品即训练环境：大规模空间交互与反馈

真正稀缺的是带因果链的状态轨迹

互联网拥有海量空间图片、视频和三维资产，却很少记录一个世界为什么发生变化：用户为什么移动、撤回，什么结果最终被保存、分享或放弃。这些“目标—行动—状态变化—反馈”轨迹，直接揭示什么行动有效、哪里容易失败，以及人最终接受什么。

生境通过三类产品持续获取这种经验。SenBOX提供高密度的空间创作、修改与偏好反馈；SenHome引入真实空间、商品、尺寸和生活决策约束；SimHub/API进一步连接产业任务、仿真与机器行动。三类环境共享同一套对象、状态和验证体系，使人类选择、现实约束与机器执行能够沉淀到同一套经验系统中。〔84〕〔86〕

森盒二测已经形成第一批规模化数据：3,970 名用户产生 10,704 个最终空间状态、15.2 万次资产进入真实空间关系、119.4 万次空间交互和 29.1 万次评价反馈。〔85〕〔86〕随着规模扩大，更有价值的将是其中不断出现的撤回、冲突、局部失败、长期任务和个体偏好——这些长尾轨迹可以直接用于训练生成模型、行动模型与验证器。

静态数据记录世界的结果，交互数据记录世界变化的原因。生境由此把产品增长转化为模型能力的积累，也为持续自我改进建立了现实的数据基础。〔2〕〔3〕〔87〕

交互数据栈空间场景与资产形成基座，状态迁移与人类反馈把一次次真实交互转化为可持续学习、难以复制的复合数据资产。·

10秒级响应与稳定状态，支撑准确、连续的修改

交互式空间产品必须同时满足响应速度、状态稳定与结果准确：把语言或参考图编译为空间边界、对象关系和3D资产操作，后续修改只重算必要区域并写回同一版本。速度支持高频尝试，稳定性保证每一轮都发生在同一个世界。〔84〕

生境AI-SenHOME产品录屏，更多内容可访问生境科技官网

结语

从世界模型到自主空间智能：让世界在时间中持续成立

生成式 AI 已经可以写程序、生成画面并构造复杂三维场景。接下来的难题，是让这些场景经得起时间：对象身份能够延续，关系经得起修改，行动真正改变状态，失败也能被定位并进入下一轮学习。

世界模型因此正在从一次生成，走向可以长期运行的计算系统。视觉模型负责观察和泛化，结构化状态保存对象、关系与历史，规划和执行系统在其中采取行动。当世界能够被持续修改、验证和回放，生成本身才开始转化为行动能力。

生境科技正在沿这条路径推进：用统一空间状态连接生成、执行与验证，再通过 SenBOX、SenHome 和 SimHub/API 获取真实的人类选择、现实约束和机器执行数据。最终决定空间智能上限的，也许不只是模型能生成多复杂的世界，而是它能否在真实交互中长期维持这个世界，并从一次次变化中积累经验。

AI造世界，难在第二步图35 生境将真实交互与 Rollout 持续回流训练，形成不断改进的空间智能闭环。

参考资料与图片来源

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96. Rosinol et al., “Kimera: From SLAM to Spatial Perception with 3D Dynamic Scene Graphs,” 2021. 链接 ↗

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98. Werby et al., “Hierarchical Open‑Vocabulary 3D Scene Graphs for Language‑Grounded Robot Navigation,” 2024. 链接 ↗

99. Yan et al., “Dynamic Open‑Vocabulary 3D Scene Graphs for Long‑term Language‑Guided Mobile Manipulation,” 2024. 链接 ↗

100. Rajvanshi et al., “SayNav: Grounding Large Language Models for Dynamic Planning to Navigation in New Environments,” 2023. 链接 ↗

101. Liu et al., “OK‑Robot: What Really Matters in Integrating Open‑Knowledge Models for Robotics,” 2024. 项目页 ↗

102. Kim and Kim, “OP3DSG: Open‑Vocabulary Part‑Aware 3D Scene Graph Generation for Real‑World Environments,” 2026 preprint. 链接 ↗

103. Fujitsu Research, “Spatial World Model.” 链接 ↗

104. 财新，“大晓机器人完成天使+轮融资，2026年上半年累计融资数亿美元”，2026‑06‑15。链接 ↗

105. Allen Institute for AI, “AI2‑THOR Environment State and Object Metadata.” 链接 ↗

106. Puig et al., “VirtualHome: Simulating Household Activities via Programs,” project and open‑source simulator. 链接 ↗

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122. Fremont et al., “Scenic: A Language for Scenario Specification and Data Generation,” 2020; official language site. 链接 ↗

123. Li et al., “ScenarioNet: Open‑Source Platform for Large‑Scale Traffic Scenario Simulation and Modeling,” 2023. 链接 ↗

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128. Parallel Domain, “PD Replica and PD Sim.” 链接 ↗

129. Wu et al., “WorldReasonBench: Human‑Aligned Stress Testing of Video Generators as Future World‑State Predictors,” 2026. 链接 ↗

130. OpenAI, “Introducing the Codex app,” 2026. 链接 ↗

131. Hu et al., “SceneCraft: An LLM Agent for Synthesizing 3D Scenes as Blender Code,” ICML 2024. 系统以场景图规划关系，将关系转为数值约束和Blender Python脚本，再用视觉语言模型检查渲染结果并迭代修正；论文展示了包含约百个三维资产的复杂场景。论文 ↗

132. World Labs, “API Pricing.” 标准World生成1,500 credits，Draft生成150 credits；输入类型另有附加credits。官方计价 ↗

133. Yang et al., “Holodeck: Language Guided Generation of 3D Embodied AI Environments,” CVPR 2024 Supplementary Material. 补充材料报告单房间原始实现约3分钟、GPT‑4 API成本约0.2美元。补充材料 ↗

134. Reddit r/ClaudeAI, “I tested Claude + Blender MCP for real 3D workflows,” 2026. 用户测试显示简单房间可快速生成，但复杂网格清理尚未达到生产标准，且完整过程包含多次失败尝试。用户复盘 ↗

135. ahujasid/blender‑mcp issue tracker and user reports, 2026. 公开问题集中在调用超时、连接中断、不完整JSON、视口异常与状态恢复。 Issue 279 · Issue 264 · Issue 256 · 用户复盘

136. “Agent Augmented 3D Modeling: A Planner‑Actor‑Critic Framework,” arXiv:2601.05016, 2026. 研究以规划、执行和批评回路组织三维操作，反映单次脚本直出正在转向带状态检查的长程代理。论文 ↗

137. World Labs, “Announcing the World API.” 链接 ↗

138. ACE Robotics / SenseTime, Kairos 3.0 world model. 链接 ↗

139. GigaWorld Team, “GigaWorld‑0: World Models as Data Engine to Empower Embodied AI,” 2025. 链接 ↗

140. Field AI, “Field Foundation Models / Belief World Model.” 链接 ↗

141. SpatialVerse official site. 链接 ↗

142. Manycore Research. 链接 ↗

143. Fang et al., “iWorld‑Bench: A Benchmark for Interactive World Models,” 2026. 链接 ↗

144. Hopkins et al., “Factorio Learning Environment,” 2025. 链接 ↗

145. Gu et al., “BlenderGym: Benchmarking Foundational Model Systems for Graphics Editing,” CVPR 2025 Highlight. 基准包含245个手工构造的Blender编辑任务，覆盖程序化几何、灯光、程序化材质、形变与对象摆放；论文与补充材料报告前沿VLM在细微差异识别、正确属性修改和可执行脚本生成上仍存在系统性失败。项目页 ↗论文 ↗失败案例 ↗

146. Yang et al., “SceneCraft: Layout‑Guided 3D Scene Generation,” 2024。补充材料Figure E、F报告两类场景合成失败：对象过密与边界框高度重叠时几何无法收敛；房间布局与提示语义不匹配时难以生成合适内容。项目页 ↗论文 ↗

147. Ling et al., “Scenethesis: A Language and Vision Agentic Framework for 3D Scene Generation,” ICLR 2026。项目页明确说明，直接使用规划场景图会因检索资产与视觉对象的尺寸、姿态差异产生错位、穿插和不稳定，因此需追加物理优化与空间一致性审阅。项目页与视频 ↗论文 ↗

148. Fan et al., “MAGIC: Transition‑Aware Generation of Navigable Multi‑Scene Game Worlds with Large Language Models,” 2026。100例多场景基准把连接一致性、场内可达性和真实传送执行纳入验证；论文报告直接LLM基线生成的Unity项目没有一个可直接执行，HOLODECK也频繁漏门并受到高场景占用率影响。论文 ↗代码 ↗

149. Alaya Lab, “AlayaWorld: Long‑Horizon and Playable Video World Generation,” 2026。官方项目页提供同一左右转与回看轨迹下的四方法视频对比，可用于观察感知式世界生成中的跨视角记忆漂移。官方项目页与对比视频 ↗

150. Moonshot AI, “Kimi K2,” 2026。官方页面展示浏览器Minecraft式3D体素世界，包含程序化地形、树木与Canvas生成的方块纹理。官方页面 ↗

151. Google, “Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google,” 2025。官方发布材料展示复古3D飞船游戏、体素美术和可玩的科幻世界，用于说明模型把自然语言、代码与交互界面连成可运行结果。官方页面 ↗

152. OpenAI, “Introducing GPT‑5.3‑Codex,” 2026。官方案例包括赛车与潜水游戏，并说明高质量结果来自跨多轮、数百万Token的自主迭代；这表明“一句话”通常是任务入口而非单次推理。官方页面 ↗