极佳视界通用世界模型成WAIC焦点：物理AGI从生成到行动

来源：互联网 2026-08-01 19:14:09

在WAIC2026上，极佳视界展示了从生成世界到理解世界、预测行动、执行真实场景的完整通用世界模型产品矩阵，覆盖内容创作、自动驾驶、具身智能、家庭服务和智能制造，成为物理AGI落地的系统架构焦点。

在WAIC 2026十万平方米展区中，如果只选一处观察“AI如何进入物理世界”，位于上海世博展览馆H3-D105的极佳视界（GigaAI）值得优先关注。这个展台展示了从生成世界、理解世界到预测行动、进入真实场景执行的完整链路，成为本届大会最受关注的焦点之一。

展台为何持续火爆？不止是机器人会“动”

开展前两天，极佳视界展台几乎一直处于被围观状态。从开馆到闭馆，观众、产业客户和媒体在不同Demo前持续停留、提问、拍摄；公众开放日刚刚开始，现场人流便不断涌入。海外政要与贵宾的驻足、央视总台记者的现场采访，让极佳视界在本届WAIC获得了超出一般展台曝光的关注度。

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这种热度并不只是因为机器人会“动”。真正值得关注的是，极佳视界把一套完整的“通用世界模型”产品矩阵摆到了现场：从面向内容创作的一粟 YiSu，到面向自动驾驶数据与仿真的DriveDreamer；从面向具身智能的GigaWorld，到负责把世界理解转化为行动的GigaBrain 与 GigaWorld-Policy；再到进入家庭场景的拾光 S1，以及面向智能制造的Maker H01。它展示的不是一个单点机器人Demo，而是一条从生成世界、理解世界，到预测行动、进入真实场景执行的完整链路。

过去三年，AGI涌现了语言本能。接下来，AGI将涌现物理本能，实现对物理世界的理解、生成与行动。AGI涌现物理本能的核心是通用世界模型，具身智能、内容创作等将是最先爆发的应用场景——这不仅仅是极佳视界超前的技术判断，更是世界人工智能大会舞台上真实展现给每一位观众的未来图景与扎实落地路径。

本次世界人工智能大会的极佳视界展台分为三个展区：世界模型展区、家庭场景展区以及智能制造展区。

世界模型展区：不只是生成视频，而是面向行动的世界模型栈

极佳视界展台的核心，是世界模型展区。与许多把“世界模型”等同于视频生成或仿真展示的叙事不同，极佳视界在现场把这套体系拆成了两层：世界生成模型和世界行动模型。前者回答“世界如何被生成、模拟和交互”，后者回答“智能体如何基于世界理解做出行动”。

这个拆法本身就值得注意。世界模型真正进入物理AI，需要解决的不是一段视频看起来有多真实，而是一个动作发生之后，世界会怎样变化。

世界生成模型

在世界生成模型侧，极佳视界展示了三类产品：

一粟 YiSu：面向内容创作，把全模态实时世界模型、理解物理世界的Agentic模型与AI原生创作引擎结合起来，让用户通过自然语言完成布景、表演与运镜。它面向的是影视、游戏和交互内容生产中对空间一致性、物理约束和可控生成的需求。

DriveDreamer：面向自动驾驶的数据和仿真基础设施。自动驾驶模型要继续向高阶能力演进，真实路测和人工采集的边际成本会越来越高。世界模型在这里的价值，是为智驾系统提供可生成、可验证、可迭代的训练与评估环境。

GigaWorld：直接面向具身智能。它的关键不只是生成可交互世界，而是为机器人提供规模化训练数据、仿真环境和闭环验证能力。最新一代GigaWorld-1，把世界模型从“理解世界”进一步推向“检验行动”。

世界行动模型

与之对应，极佳视界还展示了世界行动模型：

GigaBrain：通用具身大脑，面向跨本体、多任务、长时程真实世界操作。
GigaWorld-Policy：尝试在世界模型范式下直接输出动作，让机器人在行动前具备物理预判能力，并进一步走向真机部署。

换句话说，极佳视界试图搭建的是一个闭环：GigaWorld负责生成和模拟世界，GigaBrain负责理解任务并生成策略，GigaWorld-Policy负责把世界预测转化为动作，真实场景再把数据反馈给模型。

这也是本次展台最核心的信息：极佳视界讨论的“通用世界模型”，不是单一模型名，而是一套面向物理世界行动的系统架构。

小提示：世界模型与视频生成的关键区别在于——世界模型要预测物理后果，而视频生成只关注视觉一致性。极佳视界展示的GigaWorld-Policy，正是让机器人能在行动前“预演”物理世界的变化。

家庭场景展区：让通用智能走进日常家庭生活

如果说世界模型展区展示的是技术栈，家庭场景展区展示的就是这套技术栈进入开放环境后的表现。

现场，搭载GigaBrain具身大脑的拾光 S1，在还原的家庭环境中演示取餐备餐、收拾餐桌、整理餐具等连续任务，也展示了制作咖啡、整理衣物、整理包裹等更复杂的操作。

家庭场景之所以重要，不是因为它更容易被观众理解，而是因为它对机器人提出了非常苛刻的要求。家庭环境里，物体位置不固定，任务链条更长，光照和遮挡变化频繁，用户指令也更开放。这类场景真正考验的不是某个动作能不能被演示出来，而是机器人能不能在长尾变化中保持稳定执行。

从这个角度看，拾光S1的现场演示，重点不只是“机器人进入家庭”这个消费级想象，而是验证一个更底层的问题：具身大脑能否在真实开放场景中持续理解环境、规划任务，并完成长时程操作。这也是通用智能走向家庭场景必须跨过的一道门槛。

智能制造展区：从“机器人造机器人”看产业化路径

另一侧的智能制造展区，则把问题从家庭拉回到产业场景。

Maker H01在现场演示了工业场景中的上下料、搬运、关节组装等自主作业任务。这些任务对具身智能产业化更关键：它们高频、标准化程度更高，也更容易被纳入产线效率、良率和成本的量化评估。

极佳视界提出的“机器人造机器人”，指向的是一条具身智能更现实的落地路径：先让机器人参与制造机器人，再逐步扩展到更复杂的柔性制造任务。

这一点很重要。具身智能要从Demo走向规模化，不能只依赖单机展示，而必须进入真实生产流程，在装配、搬运、质检、标定、异常恢复等环节中持续积累数据和反馈。工业场景恰好提供了这样的闭环条件。

因此，Maker H01的意义不只是展示一个机器人本体，而是把GigaBrain、原生本体和真实产线任务连接起来。对于物理AI公司来说，本体不是终点，而是模型进入真实世界、获得反馈并持续迭代的入口。

小提示：参观智能制造展区时，可以重点关注Maker H01在“关节组装”等精密操作中的表现，这是检验具身智能在工业场景中稳定性的关键指标。

现场高关注背后：行业在寻找物理AI的完整闭环

WAIC现场从来不缺机器人，也不缺大模型展台。极佳视界之所以能够持续吸引人流，一个重要原因在于，它把“模型、行动、本体、场景”放在了同一个叙事里。

现场展出的产品覆盖内容创作、自动驾驶、具身智能、家庭服务和智能制造，看似跨越多个业务方向，但底层指向一致：世界模型不只是生成工具，而是AI进入物理世界的基础设施。

这也是当前具身智能赛道的关键变化。过去，行业更容易被单个机器人Demo吸引；现在，关注点正在转向更系统的问题：

机器人如何获得足够多、足够真实、足够可控的数据？
策略如何在低成本环境中被大规模评估？
本体如何承载模型能力进入真实任务？
真实场景中的反馈如何重新反哺模型训练？

极佳视界给出的答案，是“世界模型 - 具身基模 - 原生本体 - 泛化场景”四位一体。行业真正关心的，不再只是机器人能否完成一次演示，而是这套系统能否形成可复制、可迭代、可规模化的物理AI飞轮。

从这个意义上说，展台的火爆更像是一个行业信号：当大模型从数字世界走向物理世界，市场正在寻找的不只是更会说话的AI，而是能够理解世界、预测后果并采取行动的智能系统。

老挝副总理兼外交部长通沙万·丰威汉到访极佳视界展区

极佳视界创始人黄冠接受央视总台记者采访

从先发优势到系统布局：通用世界模型公司的竞争标准正在变化

据公司材料，极佳视界从2023年成立起就开始系统布局世界模型，并推进产业化落地。今天，它试图把早期布局转化为更完整的“研究 - 工程 - 产品 - 商业化”体系。

这类公司的竞争标准，也正在发生变化。

如果世界模型只是视频生成能力，那么竞争重点会集中在画质、时长、风格和一致性上。但如果世界模型要服务机器人和物理AI，它就必须进一步回答：动作是否被正确理解，状态是否连续，物理结果是否可信，策略结论是否能迁移到真实世界。

这意味着，通用世界模型公司的壁垒不会只来自单个模型，而会来自模型、数据、本体、评测和场景闭环的系统效率。

极佳视界在WAIC 2026展出的产品矩阵，正是在强化这一点：一粟 YiSu和DriveDreamer展示世界生成能力，GigaWorld和GigaWorld-Policy展示从生成到行动的模型能力，GigaBrain展示具身决策能力，拾光 S1与Maker H01则把模型放回家庭和工业场景中验证。

这条路径最终指向的是同一个目标：让AI不只理解文本和图像，也能理解空间、物体、动作、接触、失败和反馈。

换句话说，物理AGI的下一步，不是让模型生成一个更像真实世界的视频，而是让模型帮助智能体在真实世界中更可靠地行动。