世界模型与传统物理引擎的区别是什么？

二者代表了两种不同的世界模拟思路，各有不可替代的价值，且常协同使用。

1. 传统物理引擎：精确但封闭

传统物理引擎（如游戏引擎、MuJoCo、CARLA 等驾驶仿真器）基于人工编写的精确物理规则，能够提供精确的物理、无限的时间跨度与完整的状态访问；其局限在于场景需要人工建模，难以覆盖开放、多样的真实视觉环境。

2. 学习式世界模型：开放但非精确

学习式世界模型的价值在于传统引擎难以覆盖之处：开放式的视觉多样性、人工建模成本过高的环境，以及从真实世界采集而非人工设定的行为分布。它的物理是"学出来的规律"而非"写死的定律"，因此在开放性上占优，但在精确性上通常不及手工引擎。

3. 二者协同而非取代

业界普遍认为二者并非取代关系——学习式世界模型常与传统引擎协同，例如以传统引擎提供结构化的真值输入，再由世界模型生成逼真的多样化场景。