最近有个事儿挺引人关注的——前通义千问负责人林俊旸，今年5月刚创立了一家新公司，连正式名称都尚未确定，只知道其研究方向聚焦于世界模型和具身智能，估值却已飙升至20亿美元。腾讯也已投入2000万美元。

有人根据林俊旸过往的推文推断，说他目前做的是“预测”，Next State Prediction，也就是预测下一帧会发生什么。

这话没错，但等同于没讲透。

为什么？因为当前所有大模型，本质上都在做预测——预测下一个token是什么。如果仅仅局限于状态预测，那么OpenAI的视频生成模型Sora也在做同样的事——预测各个事物的物理状态。你再创办一家公司做完全一样的东西，究竟有何意义？

可以这么理解：林俊旸真正想卖的产品，比这更深一层——那就是“想象力”。

什么意思？就是让AI在行动之前，先在自己的“大脑”中把整个过程模拟一遍。

举个例子：让机器人去举起一个水杯。它不会直接伸手就抓，而是先在脑中模拟——“这杯子的摩擦力是多少？我的机械手臂会不会打滑？”、“万一这杯子带电，我一碰就被电坏了怎么办？”、“要是不小心把杯子摔了，把我卖了够不够赔的？”

把所有可能的情况都推演一遍，再决定如何行动。这个完整的流程，就是“想象力”。

听起来有点抽象？别急，我们逐一深入分析。

林俊旸的研究版图

先从最基础的讲起。

林俊旸参与过的研究非常多，最知名的无疑是M6。M6的全称是Multi-Modality to Multi-Modality Multitask Mega-transformer——从多模态到多模态、多任务、巨型Transformer。

核心思路很清晰：把所有模态、所有任务都整合进同一个大模型框架里。让模型既能处理纯文本、纯图像这类单模态任务，也能应对跨模态任务，还能实现文本引导的图像生成。

M6是“想象力”的起点。物理世界本身就复杂——文字、图像、声音、空间位置、物体状态、动作过程、结果反馈，信息种类繁多。AI要想真正理解这个世界，第一步就是把所有这些不同类型的信息，统一放进同一个模型中进行处理。林俊旸很早就没再关注单个任务，他关心的是如何把不同来源、不同形态的经验，统一成模型可以学习的格式。

光有框架还不够，你还需要让模型真正“理解”。于是就有了Qwen和Qwen-VL。

Qwen我们已经很熟悉了——它可以写代码、调用API、使用工具，把一个目标分解成多步行动，再根据工具返回的结果不断调整下一步。它让模型具备清晰的动作流程：先理解目标，再选择手段，然后执行，最后观察反馈。

Qwen-VL则更进一步，让AI的眼睛不仅会“看”，还能“指”。看图说话大家都行，但它还能做grounding——把图片里的物体框出来，读取图上的文字，回答诸如“图中右下角的红色杯子在哪个位置”这类问题。

把这两者联系起来看：Qwen-VL让模型知道物体在哪里，Qwen让模型知道怎么动手。相当于让模型从观众席，真正走到了赛场上。

2026年春节前后，林俊旸参与了一篇叫WebWorld的论文。内容是关于构建一个模拟网页世界，让Agent在里面练手。论文利用超过一百万条真实网页交互数据训练了一个网页模拟器，能够支撑三十步以上的长序列模拟，支持推理和多格式数据。

当时WebWorld的模拟质量已经能与Gemini-3-Pro持平。而且用WebWorld合成数据训练的Qwen3-14B，在WebArena上直接提升了9.2%，性能追上了GPT-4o。

这套模拟能力还能跨领域泛化——代码、GUI、游戏环境都适用。

为什么要构建一个模拟世界？因为真实世界太慢了。网页有加载延迟、有访问频率限制、有风控拦截。如果让Agent在真实网页上试错一千次，可能八百次都卡在网络延迟上，剩下两百次还有一半被当成爬虫封禁。

训练需要的是大量、多样化的交互经验。那就在模型内部再造一个世界，让Agent在这个虚拟世界里任意试错，零成本、零风险。

这就是“想象力”的本质——为了降低后续的现实风险，先让机器人在“大脑”中进行模拟训练，练好了再出去执行任务，少犯错误。

模式有了，该让机器人在脑子里训练什么呢？于是有了VideoAgentTrek。它从人类操作视频里，自动挖掘出Agent可以学习的操作轨迹。这篇论文从YouTube上提取了三万九千个屏幕录制的教程视频，全是无标注的原始视频，然后自动解析出了一百五十多万条GUI交互步骤。

这个工作的核心逻辑非常巧妙。一般人看到教程，想到的是“我跟着学”，但林俊旸看到的是“训练数据”。教程视频里隐藏着最精准的操作轨迹——鼠标从哪移到哪、点了什么按钮、打了什么字，全是现成的标注。他的思路是：如何把这种“人演示给机器看”的视频，逆向拆解成“机器能学的经验”。

这个思路一旦成立，数据就取之不尽。每天都有无数人在网络上录制教程，每一个教程都是一条隐形的训练轨迹。

再然后，就到了CUA-Gym。如果你让一个Agent在模拟世界里做了一百次尝试，但没人告诉它哪次对、哪次错，那这一百次就等于白做。CUA-Gym做的就是自动安插一个裁判，自动出题，自动批改。

想象力如果没有像代码那样可以被验证的奖励信号，那只是纯消耗算力。只有有了裁判、有了分数、有了回放，模拟里跑过的每一步才算数。要把“想象力”落地到现实，就必须具备答案、反馈和复盘的系统。

最后，或者说一切的核心，都要落到“执行”二字。于是有了Qwen-VLA和Qwen-RobotWorld。这两篇论文是物理世界的双生子。

Qwen-VLA在Qwen的基础上增加了一个DiT架构的动作解码器，直接将文本和图像的理解，输出为连续的动作轨迹。为了支持不同形态的机器人，还引入了一个机器人描述符机制——换一个身体就换一个描述文本，同一套大脑保持不变。效果非常显著：LIBERO上达到97.9%，Simpler-WidowX上73.7%，真实世界的ALOHA实验中76.9%的跨分布泛化。

Qwen-RobotWorld则是另一个维度。它训练了一个语言条件视频世界模型，通过860万条视频文本数据、两亿多帧画面，涵盖二十多种机器人和五百多种动作类型。这个模型能根据当前观察和一句指令，预测未来会发生什么画面，在EWMBench和DreamGen Bench上都排名第一。

把所有这些研究成果串联起来看，“想象力”从理念到执行，完成了一个完整的闭环。

李飞飞和杨立昆

如果只拿林俊旸的研究来说事，可能还有点单薄。但把李飞飞和杨立昆也拉进来，一切就变得清晰了——每个人做的世界模型，本质上都是他们一生研究成果的最终大融合。

先说AI教母李飞飞。她从ImageNet起家，从那时起研究的就是“AI如何看见世界”。ImageNet让机器学会了辨认物体，之后二十年来她都在往深处挖掘——从识别走向理解，从理解走向生成，从二维走向三维。她创立的World Labs，首款产品叫Marble，能让用户从文字、图片或视频直接生成可进入的三维场景。她的世界模型卖的实质上是同一样东西：空间。一个AI可以感知、生成、编辑、交互的三维世界。她管这个方向叫“空间智能”，称其为语言智能之后的下一个前沿。World Labs在2025年11月推出Marble，2026年2月估值就冲到了50亿美元，也融了10亿美元。

杨立昆也在做世界模型，但和李飞飞的世界模型根本上是两个物种，原因在于两人的出发点和核心执念完全不同。

杨立昆从自监督学习出发，他的核心执念是让AI不靠海量标注数据，像人一样通过观察来理解世界。他的JEPA架构不生成像素，转而在潜空间里预测世界的抽象状态变化。V-JEPA 2用了一百万小时互联网视频做预训练，然后加上不到62小时的机器人视频，就能让Franka机械臂在零样本条件下完成拾取放置。

2026年3月，杨立昆发布了世界模型LeWorldModel，把端到端的JEPA稳定训练做到了只用两个损失项，一千五百万参数在一张GPU上跑几个小时就能做规划。

杨立昆的世界模型卖的是基于逻辑推演的认知结构。他要让AI在潜空间里理解世界如何演化，不靠背语言、不靠记模式。他对世界模型的理解，核心是“AI怎么理解看见的东西”。比如一把椅子，它不能凭空出现，它得立在地面上才站得住。通过椅子的质量，就能推演出地面给了多少支撑力。

所以，说“想象力”比“世界模型”更接近林俊旸这家公司的真实命题，其实并不夸张。世界模型只是工具，真正值钱的，是那个让机器少在现实里犯错的能力。