世界模型落地面临哪些主要挑战？

世界模型当前仍处于早期发展阶段，面临评测、物理正确性、长时序、成本等多方面挑战。

1. 评测标准缺失

行业尚未形成统一的评测体系，不同模型的分数难以直接比较。

2. 物理正确性不足

多数模型能实现视觉上合理的生成，但距离真正理解物理规律仍有较大差距，如何从"视觉正确"走向"物理正确"是核心难题。

3. 长时序一致性有限

以 Genie 3 为例，其环境一致性仅能维持约一分钟、连续可导航时长为数分钟，而真实训练往往需要数小时；随着推演步数增加，误差会逐步累积。

4. 数据与算力成本高

真实物理数据稀缺且采集昂贵，而像素级预测对算力要求极高。

5. 部署与多智能体难题

多智能体复杂交互建模、动作范围受限、以及从实验室演示到实际部署之间的鸿沟，也是业界公认的待解问题。