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昆仑万维WAIC发布世界模型升级,宣布2026年为“世界模型元年”

事件日期 2026-07-19 · 产业观察 · 已接受

事件日期2026-07-19
信息日期2026-07-19
入库日期2026-07-20
通道产业观察
状态已接受
来源新智元

知识卡片:昆仑万维WAIC发布世界模型升级,宣布2026年为“世界模型元年”

一句话结论:昆仑万维在2026年世界人工智能大会(WAIC)上正式宣布2026年为“世界模型元年”,并发布Matrix-Game 3.5世界模型、Mureka v9.5与O3音乐模型等全矩阵升级,标志着AI从内容生成走向对物理世界的理解与交互的关键转折。

事件概述:2026年7月19日,正值2026世界人工智能大会(WAIC)期间,昆仑万维“世界模型与多模态范式跃迁”专场论坛在上海西岸国际会展中心举行。昆仑万维董事长兼CEO方汉宣布核心模型重磅升级,覆盖世界模型、AIGC创作等赛道,并指出2026年为“世界模型元年”。本次WAIC规格为历届最高,国家主席习近平出席开幕式并发表主旨讲话,展览总面积首次突破10万平方米,1100余家企业参展。

方法/产品要点

  • Matrix-Game 3.5世界模型:实现Patch级记忆注入(将历史帧切分为带有3D坐标的Patch Memory),5B模型在720p分辨率下可实现单卡20FPS实时生成,具备1分钟记忆能力。采用DiT推理与VAE解码全链路优化,通过“减少模型吞吐+DiT模型优化+VAE剪枝”实现业界领先的实时交互性能。核心架构开源(GitHub地址已提供)。
  • Mureka v9.5与O3音乐模型:v9.5版本被誉为“最没有AI味的AI音乐模型”,不再依赖声部堆砌,而是以更克制的方式处理编配、人声、情绪与Prompt意图。O3建立在v9.5之上,通过test-time scaling扩展MusiCoT的推理过程,在生成过程中持续审视当前表达并进行自我修正。Mureka已从单一音乐生成工具演进为“版本化制作”平台,支持Character功能(一段声音、一张照片生成专属歌手角色)、AI配乐、Mureka Agent等。
  • Riemann-1.0(黎曼动力机器人):面向Physical AI的具身世界动作模型,基于超23.2万小时多源具身交互数据训练,在多个国际主流机器人Benchmark与真实机器人任务上同时实现仿真与真机双SOTA。

主要结果或产业意义

  • 方汉系统阐述三大产业预判:①世界模型将走出屏幕进入物理世界,具身智能需要环境推演能力;②游戏行业率先被世界模型改变,开放世界游戏可实时生长演化;③AI音乐、AI视频等工具从技术试验变成大众创作工具,促进AIGC深层发展。
  • 周志华院士将世界模型分为感知、理解、决策三层,指出决策层存在“多步推演复合误差平方级放大”和“样本复杂度过高”两大理论瓶颈,其团队通过分布匹配技术可将推演误差从平方级压至线性级,并逆向运用贝尔曼方程将所需样本量降至原来的根号T分之一。
  • 圆桌对话嘉宾(包括黄晓明、王珞丹等)一致认为AI是文娱行业最好的工具,人类创作者永远是内容灵魂缔造者,人机协同成为新范式。

为什么重要:这是行业内首次有公司正式定义“世界模型元年”,并发布具备实时交互能力和长期记忆的具体世界模型产品。Matrix-Game 3.5的Patch级空间记忆架构、开源策略以及多地国际机构已将其作为对比基准(如NVIDIA、Adobe等),表明中国AI企业在世界模型赛道已占据领先位置,推动AI从“会生成”向“懂世界、能行动”的范式转变。

局限与不确定性

  • 材料中未提供Matrix-Game 3.5与竞品(如Sora、Genesis等)的定量对比评测结果,其“1分钟记忆能力”的具体实现边界(如场景复杂度、记忆衰减等)待核实。
  • 音乐模型“最没有AI味”为主观表述,缺乏与人类音乐创作的盲测对比数据。
  • Riemann-1.0虽宣称真机双SOTA,但具体任务场景、成功率等细节未在本文列出。
  • 周志华院士指出的两大理论瓶颈是否已被完全克服,仍需更多学术验证。

可用于图书/PPT/简报的角度

  • 范式转变叙事:AI从“生成内容”到“理解物理世界”的历史性跨越,以2026年为分水岭。
  • 技术亮点:Patch级记忆注入 vs Frame级记忆,实时交互世界模型的技术路线对比。
  • 产业预判:游戏、具身智能、AIGC创作三个行业的AI化路径。
  • 中国AI角色:国产模型在世界模型赛道领跑全球,开源生态吸引国际头部机构合作。

英文标题:Kunlun Wanwei Announces 2026 as 'Year of World Models' at WAIC

英文关键词:World Model, Matrix-Game 3.5, Mureka, Embodied AI, WAIC, MusiCoT, Patch Memory, Riemann-1.0

与既有脉络的关系:本卡片是对“世界模型”这一新兴AI细分领域的首次系统梳理,目前无相关已有卡片重复陈述。

原始材料:https://aiera.com.cn/2026/07/20/other/admin/104994/%e4%b8%96%e7%95%8c%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%85%83%e5%b9%b4%e5%ae%9a%e4%ba%86%ef%bc%81%e6%98%86%e4%bb%91%e4%b8%87%e7%bb%b4waic%e5%8f%91%e5%b8%83%e5%85%a8%e7%9f%a9%e9%98%b5%e5%8d%87