梅涛提出智能体化全模态世界模型：跨越数字与物理AI鸿沟

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召开。加拿大工程院外籍院士梅涛在会上发表演讲，提出构建智能体化的全模态世界模型，以跨越数字AI与物理AI之间的鸿沟，迈向下一代世界智能。

AI正加快演变为新型基础设施。OpenRouter数据显示，截至今年10月，中国周Token调用量达93万亿，为美国的4.16倍。递归自我改进把AI推入加速轨道，模型迭代周期从12个月缩短到按周推进。不过，代码、数学等数字智能（Digital AI）已达到甚至超过人类专家水平，物理智能（Physical AI）却因物理理解薄弱、交互数据匮乏而发展相对迟缓。梅涛指出，世界模型正是连接两者的桥梁，目标是让AI理解并推演物理世界。眼下世界模型技术已有大语言、多模态和具身大模型三条路线，梅涛判断，三者长远将汇流至智能体化世界模型。这一架构由三部分组成：作为决策大脑的LLM、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。三者协同，意在同一个Token空间内实现思维世界与物理世界的统一。

文本、图像、空间等全模态信息的统一表征，如今正依托原生全模态模型架构来实现，这套理论也被用在了这上面。具身智能这边，世界模型能够以规模化方式合成高精度动作视频，真机数据成本高、规模小的问题因此有了破解办法；生命科学那边，它靠统一表征生物影像来预测细胞演化，并对药物响应做前置评估。从生成画面一路走到构建世界，智能体化世界模型已经是AI演进的一个新方向。