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智源研究院发布全球首个预测物理状态的世界基座模型

来源：互联网 2026-08-04 06:16:10

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智源研究院发布全球首个通用世界基座模型“悟界·Physis-v0.1”，实现从预测下一个词到预测下一个物理状态的范式跃迁，具备物理正确、因果可追溯等能力。同时推出多模态神经科学大模型、药物发现模型及具身大脑，并升级众智FlagOS以解决多模型多芯片适配难题。

全球人工智能领域仍在激烈探讨多模态大模型的能力边界，而中国已悄然推开下一代AI的大门。6月12日，2026智源大会在北京开幕，智源研究院正式发布全球首个通用世界基座模型——“悟界Physis-v0.1”。这一名称虽显深奥，背后传递的信号却十分明确：人工智能正从“预测下一个词”向“预测下一个物理状态”实现范式级别的跃迁。这场被称为“AI内行学术盛会”的大会，不仅展示了中国在AI前沿领域的硬核原创成果，更描绘出一条从数字世界通往物理世界的清晰路线图。

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世界模型：AI下一个十年的核心赛道

本届大会最引人瞩目的重磅成果，无疑是“悟界Physis-v0.1”。这是全球首款通用世界基座模型，它突破了传统AI仅能处理垂直场景、解决单一问题的局限，核心思路聚焦于“预测下一物理状态”。听上去抽象？简单而言，它实现了四项功能：物理正确性、动作因果可追溯、长时间尺度一致性以及通用泛化能力。这并非小修小补的升级，而是路线层面的根本性切换。

智源研究院院长王仲远在发布会上剖析了当前世界模型的技术格局。他归纳了四条路线：以语言为中心的VLM和VLA模型；以像素为中心的视频生成模型；以三维结构为中心的重建模型；以及以视觉表征为核心的JEPA系列。坦率地讲，这些模型要么只能理解“语言描述的世界”，要么仅学习了像素或几何结构，始终未能真正触及物理世界运行的底层规律。

“悟界Physis-v0.1”的突破点在于：它采用物理隐空间表征，替代了传统的像素级和帧级预测方式。具体而言，它构建了一个专属的物理状态编码器，将视频、深度RGB、3D点云、力触反馈等多种多模态信息，统一转化为标准化的隐空间物理状态。目前该模型已能支持五十多个复杂物理场景的长程推理。这意味着什么？在严肃工业、具身智能、物理仿真、科学研究等领域，它均能直接投入应用。

事实上，智源研究院是国内最早系统研究世界模型的机构。2024年智源大会上，时任Meta首席人工智能科学家的杨立昆首次系统阐述了新一代世界模型概念。到2024年，智源内部已形成共识：世界模型是下一代大模型的技术路线。2025年发布的“悟界Emu3.5”，通过纯自回归框架实现了文本、图像、视频的统一理解与生成，从架构层面彻底打破了传统多模态路线的模态孤岛问题。这一系列进展可谓扎实有序。

多领域突破：从基础研究到产业应用的全链条创新

本次大会不只是一场学术会议，智源研究院一口气推出了多项具有国际影响力的原创成果，覆盖基座大模型、智能体和基础软硬件生态三大板块。这套“组合拳”彰显出中国AI科研的全链条创新能力已基本成型。

在基座大模型方面，除“悟界Physis”外，智源还发布了全球首个理解与生成统一的多模态神经科学大模型——“悟界Brainμ1.0”。该模型能将人类、猕猴、小鼠跨物种的全模态脑信号统一编码为标准Token，再与语言、图像、视频等通用模态对齐。神经科学领域长期受困于数据孤岛——复杂、稀疏、不对齐，导致研究进展缓慢。借助这一模型，神经疾病的诊断成本有望大幅降低，阿尔茨海默病、抑郁症、帕金森等疾病的筛查和辅助诊断也有了新工具。

同期发布的还有下一代AI驱动药物发现模型——“悟界OpenComplex2.5”。该模型解决了固有无序蛋白动态构象难以解析这一行业级难题。它通过单一模型覆盖口袋识别、反向筛选、结构预测和亲和力预测四大制药关键步骤。对于神经退行性疾病等难成药靶点，这一路径已被彻底打通。

智能体领域同样亮点突出。针对具身智能面临的四大核心挑战，智源构建了一套自底向上的全栈技术体系，推出“悟界RoboBrainOrca”具身大脑。该大脑的核心逻辑也是“预测下一个物理状态”，实现“想、看、动”三位一体。通俗地说，装配该大脑的机器人可在物流、酒店服务等真实环境中长期自主作业，不再是“实验室里走两步就倒”的Demo型产品。

基础软硬件生态：破解“多模型×多芯片”适配难题

再往底层看。在基础软硬件生态方面，智源研究院牵头打造的众智FlagOS升级至2.1版本。该系统目前已成为全球支持芯片种类最多的智算系统软件栈——统一适配18家芯片品牌的32款芯片型号，覆盖NVIDIA、NPU、GPGPU、DSA、RISC-V AI、ARM等多种架构。

企业面临的“M款模型与N款芯片适配”难题，在过去几年一直制约中国AI产业发展。王仲远直言：FlagOS的作用是将复杂的“矩阵问题”简化为一个“多模型+多芯片”的统一接入解决方案。目前该系统已支持90%以上主流开源大模型的多芯片部署。据公开信息，FlagOS算子总数已超过600个，能力边界也从“大模型专用”向“科学计算”延伸。这正是从根源上破解“卡脖子”问题的务实路径。

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