🎯 情报来源：Turing Post
卡内基梅隆大学、MBZUAI和加州大学圣地亚哥分校的研究团队发表颠覆性世界模型架构提案，提出”PAN世界模型”（Physical物理性、Agentic主体性、Nested嵌套性）新范式。该架构受《沙丘》虚构宇宙和心理学的”假想思维”概念启发，旨在构建能”模拟现实世界所有可行动可能性”的通用世界模型，研究者认为这可能是实现AGI的基础设施。
当前主流世界模型存在明显局限：Google DeepMind的Genie 2和微软Muse仅支持1-2分钟短时视觉模拟；NVIDIA Cosmos等物理模型无法处理多智能体社交推理；OpenAI Sora等视频生成模型缺乏显式状态理解。团队提出的三级架构——分层多级、混合连续离散表征、生成式自监督——试图突破这些瓶颈。
💡 核心要点
- 提出世界模型新定义：”为有目的推理和行动模拟现实世界所有可行动可能性”
- 当前最优视频生成模型（如Sora）仅能维持5-10秒的物理一致性
- 物理专用模型（NVIDIA Cosmos）在跨领域任务中泛化能力下降达67%
- PAN架构包含3大特征：物理性(Physical)、主体性(Agentic)、嵌套性(Nested)
- 世界模型市场规模预计2027年达$42亿，年复合增长率31%
📌 情报分析
技术价值：极高
突破现有视频生成模型的时序限制（当前<10秒），通过分层架构实现长程推理。混合表征设计可同时处理物理规律（连续量）和离散决策。
商业价值：高
直接对接$280亿规模的具身智能市场，但需验证跨领域迁移能力。物理模拟模块可复用至工业数字孪生场景。
趋势预测：高
2025年前可能出现首个支持小时级连续推理的世界模型。多模态融合将成为竞争焦点，预计会有3-5个主流架构方案涌现。