据《科创板日报》不完全统计，2026 年前 7 个月，国内世界模型相关融资超过 666 亿元，逾 50 家企业获投。这条赛道挤满了钱：李飞飞的 World Labs 在 2 月完成 10 亿美元融资；杨立昆离开 Meta 创办的 AMI Labs 以 10.3 亿美元种子轮刷新欧洲 AI 创业史纪录；极佳视界三个月内三轮融资合计约 35 亿元。但智源研究院院长王仲远在接受《科创板日报》专访时的判断要冷静得多：“现在谈世界模型有稳定现金流，还有点早。”
[1]热潮与冷水同时存在。一位头部 VC 合伙人直言，严格按照预训练标准筛选，真正在做世界模型的创业公司最多不过 3 至 5 家，多数项目只是把融资书上的赛道名称从仿真、3D、视频生成换成了世界模型。李飞飞 6 月也称，世界模型是当今 AI 领域“最重要、也最被滥用的术语之一”。
王仲远的核心判断是：VLA 是当下，世界模型是未来。他拆解了最可能的付费方——自动驾驶与工业数字孪生对物理真实性要求最高、付费意愿最强，但当前模型能力不足以满足其核心环节；游戏与影视对幻觉更宽容，可能最先出现付费案例，但更多是辅助工具；机器人的瓶颈在于先解开硬件、数据、模型的循环悖论。他给出的结论是：第一条稳定现金流可能最早出现在工业仿真与影视游戏的交织地带，用世界模型做合成数据与预演评估。
如何区分“能签合同的世界模型”和“能发论文的世界模型”？王仲远给出一个他认为最不会骗人的指标——闭环成功率：把世界模型当作策略评估器接进一个 policy，看它在模型内成功执行的概率，与在真机上执行的概率是否高度一致。“如果这个指标对不上，说再多都没用。”
他同时在做概念祛魅。“一群猪能在天上和飞机一起飞吗？现实世界不行，但视频生成模型可以。”他反复强调视频生成不等于世界模型：视频模型训练数据里有大量科幻电影，物体凭空消失、违背重力，在内容创作里是想象力，放进物理世界就是错误。他归纳当下被冠以世界模型的四条路线——语言中心、像素中心、三维结构中心、视觉表征中心——距离真正面向物理世界的基座模型都还有距离。
背景上，智源孵化的逆矩阵团队（北大陈博远、吉嘉铭等）6 月发布了悟界·Physis-v0.1，定位全球首个通用世界基座模型，以预测下一物理状态为核心，并计划年底发布旗舰模型、放出开源切片。智源作为新型研发机构不融资，但王仲远对中美差距的回答很干脆：“世界模型方向上没有差距。”
热钱把“世界模型”推向风口，一线研究者则试图把同一个词从融资叙事里拆回技术定义。演示很强、收入很弱是今年这一赛道公司的通病——而区分两者的标尺，不是发布会，是闭环成功率。
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