梅涛提出智能体化世界模型，试图跨越数字与物理AI鸿沟

【科技纵览】11月5日，2026世界顶尖科学家论坛第二届国际工程智能大会正式拉开帷幕。加拿大工程院外籍院士梅涛在大会上发表主题演讲，他主张构建一种智能化的全模态世界模型，旨在弥合数字人工智能与物理人工智能之间的巨大裂痕，从而推动下一代世界智能的演进。当前，AI技术正迅速演变为新型基础设施的核心组成部分。据OpenRouter平台最新数据显示，截至今年10月，中国每周Token调用量已攀升至93万亿次，这一数值是美国同期水平的4.16倍。随着递归自我改进机制的持续驱动，AI产业已进入加速迭代轨道，模型更新周期从原本的12个月大幅压缩至按周推进。然而，尽管代码编写、数学推理等数字智能领域已达到甚至超越人类专家水平，物理智能的发展却因物理理解能力薄弱、交互数据匮乏等瓶颈而显得相对迟缓。梅涛强调，世界模型正是连接这两者的关键桥梁，其核心使命是让AI具备理解并推演真实物理世界的能力。目前，该技术路线主要分化为大语言模型、多模态模型及具身大模型三大方向。梅涛预测，这三者长远来看将汇流于智能体化世界模型架构。该架构由作为决策大脑的大语言模型、充当世界模拟器的通用世界模型，以及对接真实环境并回传数据的具身上下文共同组成。三者协同工作，致力于在同一Token空间内实现思维世界与物理世界的统一。基于原生全模态模型架构，这一理论正被应用于统一表征文本、图像、空间等全模态信息。在具身智能领域，世界模型能够规模化合成高精度动作视频，有效突破真机数据采集成本高、规模小的难题；在生命科学领域，其可通过统一表征生物影像来预测细胞演化，前置评估药物响应效果。从生成画面到构建世界，智能体化世界模型正成为AI演进的全新方向。