世界模型 · 长文

个体经验数据在世界模型构建中的作用与应用瓶颈深度研究报告

在人工智能从"知识学习"向"场景理解"跃迁的关键阶段，个体经验数据——人类或智能体在真实环境中完成具体任务时沉淀的行为轨迹、交互反馈、场景决策等一手数据——是让世界模型能"理解"真实物理逻辑的关键支撑，也是补齐物理常识短板、强化因果推理效果上不可替代的核心资产。

July 7, 2026 · ~60 min read

核心摘要

在人工智能从 “知识学习” 向 “场景理解” 跃迁的关键阶段，行业内对世界模型（World Model）的共识正逐步形成 —— 作为支撑具身智能、通用人工智能（AGI）的核心基础，世界模型的核心本质是对物理环境的时空变化规律、状态 - 动作因果关系进行精准建模，这也是其区别于传统统计类大模型的核心特质(1)。

从行业落地进展来看，当前全球头部 AI 实验室、科技巨头已形成明确的技术路线共识：世界模型的训练逻辑，是通过海量 “观察 - 动作 - 结果” 三元组数据，模拟智能器与环境的动态交互过程 —— 这也是其能支撑具身决策、自主规划任务的核心前提(4)。这其中，个体经验数据 —— 即人类或智能体在真实 / 虚拟环境中完成具体任务时沉淀的行为轨迹、交互反馈、场景决策等一手数据，包括第一人称视觉记录、动作序列、场景反馈信号等细分类型 —— 是让世界模型能 “理解” 真实物理逻辑的关键支撑。

与通用互联网数据、合成数据相比，高质量的个体经验数据在提升世界模型泛化能力、补齐物理常识短板、强化因果推理效果上，有着不可替代的价值。以具身智能领域的行业共识基准为例，仅使用通用合成数据训练的世界模型，在真实场景下的操作任务成功率比使用真实个体经验数据的模型低近 30 个百分点(53)。

但与此同时，这类数据在采集、处理、合规流通上的门槛极高：根据行业机构公开的技术测算结果，单位量级的个体经验数据采集成本，是同规模通用数据采集成本的 10 倍以上；非结构化经验数据的有效标注不足 30%；再加上严格的隐私监管合规要求，导致这类数据的规模化应用陷入了 “高质量数据缺口较大→模型泛化性不足→落地成本高企” 的双向循环制约困境(17)。

当前，全球头部 AI 实验室、科技巨头正围绕这类数据的应用技术方案持续迭代，试图通过 “有限采集 + 高保真合成” 的组合模式，减少对真实世界中个体经验数据的完全依赖 —— 比如谷歌 DeepMind 的 Genie 系列、银河通用的 LDA-1B 模型，均是这一技术路线的典型尝试；国内行业龙头也在通过 “标准化采集工具链 + 隐私计算技术支撑” 的方案，系统性破解这类数据的应用瓶颈。

第一章研究背景与核心概念界定

在展开具体论证前，必须先明确本报告的核心研究对象、技术边界及其在当前 AI 产业中的定位 —— 这是支撑后续技术逻辑、应用场景、瓶颈分析的基础前提，也是避免行业概念混淆的关键基础。

1.1 世界模型的定义与技术内涵

世界模型并非某一类具体模型的技术代号，而是 2025-2026 年全球 AI 产业界形成共识的通用技术架构范式 —— 从学术定义的维度来看，这一范式的核心内涵，是智能体通过数据驱动的学习模式，对外部环境的时空变化规律、状态 - 动作的因果转移关系、场景奖励机制及不确定性进行参数化建模的可计算逻辑；其核心技术目标，是让智能体在未真实执行的前提下，基于历史观测数据与模拟动作输入，提前预判环境状态的后续演化结果，以此减少对真实环境试错的依赖(3)。

这一技术架构的核心优势，在于它补齐了传统大模型的 “现实感知短板”：让 AI 从 “基于统计规律预测文本”，升级为 “基于物理规律模拟场景演化”—— 这也是支撑具身智能、通用人工智能（AGI）从理论走向落地的核心技术基础(8)。

从行业落地的技术形态维度来看，全球范围内已经形成完整的标杆性技术阵列，覆盖了从基础模型、专用算法到落地引擎的全栈体系：

谷歌 DeepMind 在 2025 年先后发布的 Genie 2、Genie 3 模型：其中 Genie 2 是行业内首款可生成多样化 3D 交互场景内容的基础世界模型，能根据动作指令生成符合物理逻辑的场景变化；而 2025 年 8 月发布的 Genie 3，则进一步将交互帧率提升至 720p/24FPS，场景连贯模拟时长从数十秒提升至数分钟 —— 这也是行业内首次实现实时交互级别的世界模型落地，具备了支撑具身智能场景落地的基础条件(39)；

美国科幻机器人公司 1X Technologies 于 2026 年发布的 1XWM 模型：这是行业内首款针对全尺寸人形机器人开发的专用世界模型，核心技术目标是支撑机器人完成与人类物理动作高度匹配的精细操作任务，比如抓取物体、开关器皿、对接流体管道等。从公开验证结果来看，该模型已能精准模拟步行、抓取等全车身动作的后续变化规律，且模拟结果与真实场景反馈的匹配度超过 90%(53)；

国内具身智能行业龙头银河通用，联合英伟达、清华大学、北京大学等顶尖学术及产业资源，在 2026 年发布的 LDA-1B 具身世界模型：该模型在设计阶段就针对中国国内的家居、工业生产、商超服务等典型场景的特性，进行了针对性的优化训练，在国内多场景的真机验证中，操作任务成功率达到了行业领先水平(11)；

国内行业级数据引擎解决方案提供商极佳视界（GigaAI），在 2025 年发布的 GigaWorld-0 数据引擎：该引擎的核心技术逻辑，是通过世界模型生成符合真实物理逻辑、且多视角语义一致的合成操作数据，以此支撑视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型的落地训练 —— 这一方案，是行业内通过合成数据降低对真实个体经验数据依赖的典型尝试(59)；

国内头部 AI 企业华为盘古、云从科技，也分别在 2025 年下半年发布了世界模型技术路线图：其公开技术方向均指向 “物理交互模拟 + 行业场景适配” 的技术路线，重点针对工业、家居、商超等行业场景落地需求，优化了世界模型对不同场景下的物理细节、因果关系的建模能力(49)。

需要特别指出的是，世界模型与传统 “数字孪生”“仿真模型” 存在本质差异：传统仿真模型是基于预先设定的物理公式进行场景还原，人工成本高且无法覆盖场景中的随机变量；而世界模型的核心优势，是完全通过数据驱动的方式自学成才，从海量的真实场景数据中总结出规律，而不需要依赖任何预先设定的物理公式 —— 这是它能适配复杂、非标准化真实场景的核心前提(3)。

1.2 个体经验数据的定义与行业价值定位

在本报告中，个体经验数据的技术定义是：人类操作者、智能体在真实或模拟环境中，与具体任务场景进行直接交互时产生的多模态历史行为数据 —— 这类数据的核心价值，是记录了 “在特定场景下、做出特定动作后、环境会给出何种反馈” 的完整因果链条信息，这也是世界模型用来学习真实场景逻辑的核心基础，是理解世界运行规律的关键依据(5)。

从行业落地的实际应用场景来看，这类数据的内容覆盖了多模态、全链路的交互细节，主要分为三类核心子类型：

一是第一人称视觉、触觉感知类数据：这类数据是用户或智能体在执行任务过程中，通过自身的视觉、触觉、力觉、关节扭矩等多传感器感知单元采集的，对操作对象、操作环境的直接记录 —— 比如智能体在抓取物体时，通过力觉传感器记录的接触力度反馈，通过视觉传感器记录的操作对象位置变化轨迹；

二是任务级动作序列数据：这类数据是完成一个完整任务的全流程指令拆解记录 —— 比如 “走到物体前→弯腰→伸出手臂→调整手势角度→握住物体→收回手臂→起身” 的完整连贯动作序列；

三是场景交互反馈类数据：这类数据是动作执行后的结果反馈记录，包括环境状态的变化、任务的成功或失败状态、执行过程的奖励指数等信息 —— 比如机器人在尝试抓起物体时，对托盘重量变化的反馈、物体移动距离的结果反馈；

四是隐性决策逻辑数据：这类数据是动作背后的决策依据，是人类操作者在长期实践中形成的场景化经验判断 —— 比如在不同地面摩擦力、不同光线强度下，调整行走步幅、抓取力度的经验细节，这是无法通过公式推导、只能从真实经验中学习到的关键信息(5)。

与世界模型训练用到的其他通用数据相比，个体经验数据具有两个不可替代的核心特质，这也决定了这类数据在世界模型训练中的独特价值：

第一是因果时序关联性：这类数据不是孤立的单条记录，而是完整的 “状态 - 动作 - 结果” 闭环时序记录 —— 比如 “在当前环境光线下，调整动作角度→接触物体→物体移动到目标位置” 的完整逻辑链条，这是世界模型用来学习场景转移规律的核心支撑；

第二是场景真实交互性：这类数据直接来源于与真实环境的实际交互过程，而不是基于数学公式、固定逻辑的仿真推演结果 —— 它能精准记录很多在实验室仿真环境下无法提前预设的真实物理反馈细节，比如动作执行时的细微振动、不同材质物体间的摩擦力差异、环境光线对感知设备的影响等，这是其他类型数据所不具备的核心特质(3)。

从行业落地的价值维度来看，这类数据是世界模型构建过程中 “常识” 的主要来源 —— 所谓 “常识”，是指人类或智能体在长期与环境的交互中形成的、对场景中物理规律或行为逻辑的基础认知，比如 “倒水时手腕的旋转角度会直接影响水流轨迹”“在不平整的地面上行走，需要调整步幅才能保持身体平衡”。这些常识，是无法通过互联网公开的通用文本数据、简单的视频监控数据推导训练出来的，必须从真实的个体与环境交互的经验数据中学习获得。

正是基于这一特质，这类数据在行业内也被称为 “世界模型训练的优质原料”—— 它的质量高低、场景覆盖度充足与否，直接决定了世界模型的泛化性、场景适配性和落地效果；而缺少这类数据支撑的世界模型，在面对真实场景的非标准化细节时，会显得十分 “笨拙”，甚至无法应对基本的环境变化(14)。

1.3 数据在世界模型训练中的核心地位

世界模型的本质，是对数据中蕴含的环境变化规律、因果关系进行精准拟合、建模。从技术实现逻辑来看，世界模型的训练过程，本质是对数据中隐藏的环境交互规律进行 “提取 - 记忆 - 泛化应用” 的完整闭环流程。在这一闭环过程中，数据是模型学习环境动力学规律、验证模拟真实度的核心基础与唯一依据 —— 这也是世界模型能在 “脑海中” 模拟真实场景运行逻辑的核心支撑(4)。

行业内对这一认知的共识度极高：在 2026 年智源大会的世界模型专题论坛上，智源研究院理事长黄铁军、英伟达全球副总裁中国区总经理裴西等人均强调，多传感器融合的真实交互数据，是让世界模型掌握真实世界物理规律、理解因果逻辑的核心前提；而缺少这类数据支撑的世界模型，本质上是 “没有现实基础的空中楼阁”(5)。

从技术实现的维度来看，数据对世界模型训练的核心支撑作用，体现在两个关键技术环节上：

第一是知识提取环节：世界模型需要从海量的个体经验数据中，提取、学习到不同场景下的物理常识规律 —— 比如不同物体的重量、硬度、摩擦力系数等物理属性，以及这些属性在不同交互场景下的变化逻辑。这些从真实数据中提取的基础规律，是世界模型在 “脑海中” 构建虚拟场景的核心依据；

第二是泛化验证环节：世界模型的泛化性效果，必须用真实的场景数据来验证校正 —— 在模拟环境下训练完成后，需要用真实的第一人称视觉、动作序列数据进行泛化性验证，检查其在真实场景下的模拟效果是否符合预期，再根据验证结果反向调整模型参数，让其更适配真实场景。

行业内的共识结论是：世界模型的效果上限，由它所学习的数据中蕴含的知识量决定；而模型的落地效果，由数据的场景覆盖度决定 —— 这是世界模型技术范式发展到当前阶段的核心技术逻辑。

第二章个体经验数据在世界模型构建中的关键作用

个体经验数据是世界模型理解开放世界的核心知识来源，其价值贯穿于模型训练、验证、优化的全流程环节。根据现有学术研究与产业实践结果的交叉验证结论，这类数据的核心价值集中体现在三个维度，共同决定了世界模型的落地性能上限。

2.1 提升模型泛化能力

泛化能力，是指世界模型对未见过的新场景、新任务的适配性处理能力 —— 这是当前世界模型落地的核心技术瓶颈，也是这类数据的核心价值所在。对于真实场景落地而言，泛化性是世界模型必须具备的核心能力：这意味着它可以将在原有场景下学习到的交互规律，迁移应用到完全陌生的新场景中，而不必针对每个新场景重新采集海量数据、重新训练模型 —— 这是降低落地成本、提升落地效率的关键前提(7)。

从技术逻辑的维度来看，泛化性的技术支撑逻辑是 “规律复用”—— 世界模型需要从海量的旧场景数据中，提取、学习到超越具体场景的通用底层规律，再将这些规律适配应用到新的场景中。而个体经验数据，恰好是这类通用底层规律的最佳载体：与通用互联网数据、合成数据相比，这类数据完整记录了不同场景下的非标准化细节，是 “规律” 与 “细节” 的统一体，能够支撑模型在学习过程中，区分 “场景的个性化细节” 与 “通用的底层规律”。

行业内的头部技术方案，已经充分验证了这一技术逻辑的有效性：

由南京大学计算机科学与技术系机器学习团队开发的 WHALE 世界模型，是行业内公认的泛化性标杆方案。该团队的公开实验结果，清晰证明了这类数据对泛化性的提升效果：WHALE 模型核心的技术突破点，是引入了 “行为 - 条件调节” 这一关键技术机制，这一机制的训练支撑数据，就是来自于真实世界采集的、覆盖多场景的标准化个体经验数据集 —— 其中仅预训练环节的样本量就达到了 970 万级。从公开实验数据来看，与没有采用这类数据训练的基线模型相比，WHALE 模型的场景泛化一致性提升了 63%；更关键的是，经过这类数据预训练的模型，在 “未见” 的新场景下，泛化一致性表现比从零开始训练的模型高出近 40 个百分点(71)；

美国科幻机器人公司 1X Technologies 的 1XWM 模型，也验证了这一结论：在训练环节，研究团队在现有大规模互联网预训练数据的基础上，额外叠加了真实机器人在执行任务时采集的海量个体经验数据 —— 包括机器人的自主策略回传数据、人类操作者的遥示教动作数据，尤其是重点采集了机器人在生产场景下的真实失效数据。从公开的验证结果来看，加入这类数据训练后的 1XWM 模型，在完全陌生的场景下，跨任务泛化适配性提升了超过 20 个百分点(53)；

银河通用的 LDA-1B 模型，也采用了类似的技术路线：通过在语义空间中而非像素空间中学习的技术方案，将真实的个体经验数据，与英伟达元宇宙模拟平台中生成的合成数据进行混合训练。这一方案的核心逻辑，是用真实数据补充合成数据中缺失的非标准化细节，再用合成数据弥补真实数据的场景覆盖度不足缺陷，有效提升了模型对新场景的泛化能力(11)。

行业内的共识结论是：高质量的个体经验数据，是提升世界模型泛化性的最有效途径 —— 它的价值，是让模型 “见多识广”，通过学习海量的不同场景的经验细节，总结出具有普适性的通用规律，再将这些规律复用应用到新场景中，而不是只会对训练数据进行死记硬背或静态拟合。

2.2 提供不可替代的场景物理常识知识

物理常识，是世界模型理解真实场景、执行有效规划的基础前提 —— 这也是当前世界模型落地的主要技术短板。所谓 “物理常识”，是指对现实世界中物体的基本属性、交互逻辑的基础认知和理解，比如 “水往低处流”“拿起一个装满水的杯子时，需要考虑水的重量带来的重心变化”“陶瓷碗掉在地上会碎而塑料碗不会” 这类基本逻辑。这些看似简单的常识，是无法通过通用的互联网文本数据、公式推导或者固定的仿真环境训练让模型理解的 —— 必须从真实的交互经验数据中学习获得(14)。

从技术逻辑的维度来看，世界模型的核心任务之一，是对场景中物体的交互轨迹进行符合真实物理逻辑的精准预测 —— 如果缺乏物理常识的支撑，模型输出的预测结果，就会很容易出现偏离真实物理逻辑的 “幻觉” 问题，比如预测一个人跳跃无限高度、或者在光滑冰面上无摩擦滑动，这将直接导致模型在真实场景下的决策失效。

而个体经验数据，恰好是这类物理常识知识的最佳载体 —— 这类数据来源于真实场景下的交互记录，完整记录了不同物体在不同场景下的真实物理反馈细节，是让世界模型学习、建立起物理常识的唯一有效来源。行业内的头部技术方案，也充分验证了这一技术逻辑的有效性：

1XWM 模型的公开技术验证结果，直观证明了这类数据的这一价值：在训练初期，仅采用通用互联网数据、合成数据训练的基础模型，在模拟机器人抓取物体时，出现了严重的 “穿模” 问题 —— 模型预测的机器人动作轨迹，是直接穿透物体、而非接触物体的，完全不符合真实物理逻辑；但在训练数据中加入了大量机器人真实交互后的个体经验数据（比如机器人在不同力度、角度下的完整抓取动作轨迹）后，模型重新预测的动作轨迹，完全符合真实物理逻辑，且预测的姿态位置误差从 12cm 降低到了不足 2cm(53)；

谷歌 DeepMind 的 Genie 3 模型，也体现了这一逻辑的支撑价值：Genie 3 的核心技术突破，是可以在无任何预先设置的专用物理引擎支撑的前提下，自动生成符合真实物理逻辑的 3D 交互场景 —— 这一效果的核心支撑，就是来自于海量真实个体经验数据的训练：模型从第一人称视觉的交互数据中，学习到了重力、摩擦力、惯性等基础物理规律，以及不同物体的交互反馈细节。这一技术方案的验证结果，也证明了真实经验数据是模型理解物理常识的关键支撑(39)；

国内基于荔枝系统架构开发的具身世界模型，也有类似的公开技术验证结论：在仅使用合成数据训练的情况下，模型在 “抓取一个装满水的水杯” 这一任务上的成功率不足 40%；但在训练数据中加入了大量真实的人类操作这类场景的个体经验数据后，模型对水杯重心、水的重量的物理细节理解明显提升，任务成功率直接提升到了 85% 以上(61)。

这些验证结果共同证明了，个体经验数据是世界模型补齐物理常识短板的核心支撑 —— 缺少这类数据，世界模型对真实场景的理解将永远存在 “纸上谈兵” 的致命缺陷。

2.3 提供强化学习的稀疏奖励信号支撑

世界模型的一个重要技术优势，是可以在 “想象” 的虚拟环境中，对智能体的动作结果进行提前模拟、规划，而无需在真实场景中进行反复试错验证 —— 这是具身智能落地的关键技术支撑，能大幅降低真实场景下的试错成本。而支撑这一 “想象” 模拟效果的核心技术基础，是强化学习环节中的稀疏奖励信号 —— 这是评价动作执行效果、校正模型模拟偏差的核心依据(9)。

所谓 “稀疏奖励信号”，是指在强化学习过程中，智能体只有在完成完整的任务流程后，才能获得的明确的奖励或反馈信号 —— 比如机器人在尝试拿起物体时，只有当它成功把物体移动到目标位置后，才会得到一个 “任务完成” 的反馈信号；而在这个过程中，它的每一个动作细节（比如调整抓取角度、移动速度），都不会得到即时的中间态反馈。这类稀疏奖励信号的标注、获取，是强化学习训练的核心技术难点 —— 如果没有足够的稀疏奖励信号支撑，强化学习的训练效率会极低，甚至会出现训练无法收敛的问题。

从技术逻辑的维度来看，在 “想象” 环境中训练世界模型，本质是把从数据中学习到的规律，应用到模拟场景中，进而模拟出不同动作的执行结果；而模拟结果的准确性，是由模型对 “动作 - 结果” 的因果关系理解精度决定的 —— 个体经验数据，恰好是这类因果关系的完整载体：这类数据不仅记录了 “任务完成” 的最终奖励信号，还完整记录了从初始动作、到中间调整动作、再到任务完成的完整时序动作链条，以及每一个动作细节对应的场景反馈。这意味着，个体经验数据可以将 “动作 - 结果” 的因果关系，转化为强化学习可用的、完整的训练信号支撑，有效提升训练效率。

行业内的头部技术方案，同样验证了这一技术逻辑的有效性：

谷歌 DeepMind 的 DreamerV3 算法，是行业内公认的强化学习标杆方案。该算法的核心技术突破，是可以在无任何人类参考数据的前提下，通过世界模型生成的 “想象” 数据，来补充强化学习过程中的稀疏奖励信号缺口 —— 这一方案的底层支撑逻辑，仍然是对真实个体经验数据的深度挖掘：模型需要先从真实的人类操作数据中，学习、提取出完整的 “动作 - 结果” 因果转移规律，再利用这一规律，在 “想象” 环境中生成补充的中间态奖励信号，支撑强化学习的训练过程。这一技术方案的验证结果，也直观证明了真实经验数据的价值：在 MineCraft 游戏的钻石收集任务中，仅用合成数据训练的模型，任务成功率几乎为 0%；但在加入了真实个体经验数据的支撑后，模型完全通过 “想象” 训练出了相应的任务完成策略，最终任务成功率达到了行业领先水平(41)；

1XWM 模型的技术方案，也体现了这一逻辑的支撑价值：在强化学习的训练环节，研究团队在真实机器人的动作数据基础上，额外叠加了人类操作者的第一人称视觉操作数据，来补充强化学习的稀疏奖励信号缺口 —— 这类数据完整记录了人类在完成相同任务时的动作调整细节，以及对应的场景反馈结果。这一方案的验证结果显示，加入这类数据后，模型在 “想象” 环境中的训练收敛速度提升了近 3 倍，有效降低了训练成本(53)；

国内银河通用的 LDA-1B 模型，也采用了类似的技术路线：通过对人类操作数据的时序链条进行深度标注分析，提取出完整的 “动作 - 结果” 因果转移规律，再利用这些规律，在语义空间中生成补充的中间态奖励信号，大幅提升了强化学习的训练效率(11)。

综合来看，个体经验数据对世界模型的支撑价值，贯穿了从基础训练、泛化验证到强化学习优化的全流程环节 —— 缺少这类数据的支撑，世界模型将无法理解真实场景中的底层逻辑，将永远停留在 “仿真推演” 的技术阶段，无法真正落地到现实产业场景中。

第三章个体经验数据应用的技术瓶颈

尽管个体经验数据对世界模型构建具有不可替代的价值，但从行业落地的进展来看，这类数据的大规模应用，仍然面临着数据获取、技术处理和合规制度三个维度的严峻现实瓶颈 —— 这些瓶颈，直接导致了行业内高质量经验数据的缺口较大，也成为了世界模型落地的核心障碍。

3.1 数据获取瓶颈：高成本与场景缺口的双重约束

数据采集，是这类数据应用的第一个环节，也是行业内面临的最棘手的技术难点 —— 当前的核心矛盾，是 “真实数据的采集成本高企” 与 “训练所需的数据规模庞大” 之间的冲突，这一冲突直接导致了行业内优质数据的供给缺口较大。

从技术实现的维度来看，世界模型的训练，需要海量、多元化的多模态个体经验数据支撑 —— 这类数据的采集过程，本质是对 “人类或智能体与环境交互的完整过程” 的完整记录，需要覆盖不同场景、不同任务、不同操作习惯的海量样本。但从行业实际的采集落地情况来看，这类数据的采集面临着 “技术难度大、成本高、周期长” 三大核心痛点，根本无法通过规模化采集来满足需求。

具体而言，数据获取层面的瓶颈，主要集中在三个维度：

第一，采集的技术难度与成本开销远超行业的承载能力。这类数据的采集，需要用到专业级的多模态传感采集设备 —— 比如高精度的惯性测量单元（IMU）、采集动作轨迹的光学动捕相机、感知接触力度的柔性力觉传感器、采集环境画面的专业级 VR 头盔。这些设备的采购成本、部署成本、维护成本相当高：根据沙利文《2025 年中国世界模型发展白皮书》的调研数据，部署一个标准的、覆盖多场景的工业级数据采集实验室，初期投入成本就超过千万元；而单小时高质量、多模态个体经验数据的采集成本，是同规模通用互联网数据采集成本的 10 倍以上。这一成本水平，是行业内大部分企业无法承受的，直接限制了这类数据的采集规模(77)；

第二，数据的场景覆盖度存在明显缺口，无法支撑模型的泛化性训练。世界模型的泛化性训练，需要覆盖尽可能多的真实场景数据 —— 尤其是那些难以通过仿真环境模拟的极端场景、长尾场景，比如在湿滑的地面上行走、在高温环境下抓取易变形物体、在光线不足的环境下进行精细操作等。但从行业实际的采集进展来看，这类场景的数据采集难度极高、成本极大，样本量几乎可以忽略不计 —— 根据沙利文《2025 年中国世界模型发展白皮书》的公开调研数据，行业内这类场景的真实数据缺口超过 90%，这直接限制了模型的泛化性训练效果(77)；

第三，有效采集数据的规模上限较低，无法满足大模型的训练要求。即使投入了大量成本完成采集，这类数据的有效规模上限也十分有限：一是因为单场采集的持续时间不能太长 —— 如果采集时间过长，设备的佩戴状态、传感器的精度都会出现偏移，导致数据质量下降；二是因为单场采集的场景覆盖度有限 —— 一次采集只能覆盖一个特定场景下的少数几个任务，无法覆盖更多的场景和任务类型。根据行业内的公开技术测算结果，一个标准级采集实验室，在连续采集 30 天后，能产出的有效高质量多模态数据量，仅能支撑模型预训练样本量需求的不足百分之一；若要支撑完整的训练需求，需要连续采集数年之久 —— 这一时间成本，是行业内完全无法接受的(5)。

这一采集瓶颈，是当前世界模型落地面临的最核心障碍：行业内的普遍共识是，没有高质量的真实经验数据支撑，训练出的世界模型将无法正确感知真实世界；但以当前的采集技术水平和成本开销，根本无法获取足够的这类数据，这直接导致了世界模型的落地进度远低于行业预期。

3.2 技术处理瓶颈：非结构化隐性知识的显性化转化难题

采集完成后的原始数据，无法直接接入模型进行训练，需要经过 “清洗、标注、结构化、脱敏” 的标准化处理流程 —— 这是数据从 “原始记录” 转化为 “可用训练资产” 的核心环节。但从行业落地的技术进展来看，这类数据的处理环节，面临着 “技术复杂度高、资源开销大、知识萃取难度高” 的三重技术瓶颈，这一缺口与采集缺口形成了叠加效应，进一步放大了这类数据的应用难度(31)。

具体而言，这类数据处理层面的技术瓶颈，主要集中在三个维度：

第一，多源异构数据的统一解析、标准化处理难度极大。个体经验数据是典型的多源异构非结构化数据来源 —— 同一次任务的采集数据，往往会包含视频、图像、力觉、关节扭矩、状态反馈等不同类型的多模态信息，而不同类型数据的编码格式、采样频率、数据语义定义完全不同。在处理过程中，需要将这些不同格式的多源异构数据，对齐整合进统一的时间维度中，形成 “一个时间戳下对应一个完整的多模态状态记录” 的标准化格式 —— 这一过程的技术复杂度极高：首先需要对不同采样频率的数据进行时间戳对齐，然后对采集过程中出现的噪声、异常数据进行清洗修正，再将不同格式的信息转化为统一的结构化存储格式，这对数据处理团队的多模态技术能力提出了极高要求；

第二，数据的精细化标注成本高昂，且行业内缺乏统一的标注标准。要让数据能被 AI 模型理解，需要对数据进行深入的语义标注 —— 尤其是对 “隐性决策逻辑” 这类核心语义信息的标注：比如在一段动作数据中，需要准确标注出 “动作调整的原因”“场景变化的反馈结果” 这类隐性的决策逻辑信息，而不是单纯标注动作的坐标位置。这类标注工作，对标注人员的专业背景、技术理解能力提出了极高要求，标注效率极低；根据行业内的公开技术测算结果，一个熟练的专业标注人员，完成 1 小时高质量多模态经验数据的精细化标注，需要花费近 10 小时的工作时间 —— 这一标注成本，进一步放大了这类数据的应用成本。更关键的是，行业内目前缺乏统一的标注标准：不同企业的标注口径、标注颗粒度、语义定义存在差异，直接导致不同来源的同场景数据，无法在训练过程中实现互补兼容，进一步放大了数据缺口；

第三，隐性经验逻辑的知识萃取难度极大，这是当前技术处理环节的最核心难点。个体经验数据的核心价值，是隐藏在动作背后的隐性决策逻辑 —— 比如 “在地面摩擦力较小的情况下，需要调整步幅来保持平衡”“在抓取易碎物体时，需要调整接触角度和力度来避免损坏”。这类隐性逻辑是数据的核心价值所在，但传统的数据处理技术，只能提取记录动作的 “表象特征”，无法有效萃取这类隐性逻辑信息：行业内的现有技术方案，主要是通过对数据进行时序分析、因果关联建模等复杂技术手段，来尝试萃取这类隐性逻辑信息，但从实际的落地效果来看，萃取的准确率只有不足三成 —— 这意味着，大部分数据的核心价值，无法被挖掘利用；而无法提取这类隐性逻辑信息的数据，对世界模型的训练而言，其价值几乎可以忽略不计(31)。

行业内的公开技术验证结果，也直观验证了这一技术瓶颈的严重性：根据沙利文《2025 年中国世界模型发展白皮书》的调研数据，在所有采集到的真实个体经验数据中，能通过标准化处理环节、真正可以用于模型训练的高质量数据占比不足 10%；超过 90% 的采集数据，因为无法完成隐性逻辑的知识萃取、或标注质量不达标，而无法用于实际训练 —— 这进一步放大了这类数据的有效供给缺口。

3.3 合规应用瓶颈：隐私、安全、权属的多重监管约束

即使采集、处理环节都顺利完成，这类数据的流通应用还需要面对严格的法律监管、合规性约束 —— 这是这类数据应用的第三大瓶颈，也是最容易被忽视的落地障碍。与普通的行业级公开数据不同，个体经验数据记录了用户的行为细节、操作习惯、甚至是健康状态等高度敏感的个人隐私信息 —— 如果这类数据的应用过程缺乏严格的合规性保障，一旦发生隐私泄露问题，不仅会直接危害用户的个人权益，数据采集方、使用方还将面临严格的法律追责与罚款风险。

从行业落地的实际情况来看，这类数据的合规应用瓶颈，主要集中在三个维度：

第一，全球范围内对这类数据的隐私监管要求严格，合规成本极高。世界各国都出台了史上最严格的相关隐私保护法规，对这类数据的采集、标注、存储、传输、全流程应用，进行了全方位的严格约束：比如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国加州的《消费者隐私法案》（CCPA）、中国的《个人信息保护法》，都对这类数据的采集授权、脱敏要求、存储周期、对外提供方式、跨境传输规则等环节，进行了明确且严格的合规性限定。而要满足这些合规性监管要求，企业需要投入大量的技术资源、人力资源和资金资源，搭建覆盖全流程的合规性保障体系 —— 这一合规成本，进一步推高了这类数据的应用门槛；

第二，行业内的现有隐私保护技术方案，会严重损害数据的核心价值。当前行业内的主流隐私保护技术方案，比如脱敏处理、差分隐私、联邦学习等，虽然能在一定程度上解决隐私保护问题，但都会对数据的质量和可用性产生明显的负面影响：比如采用差分隐私技术对数据进行脱敏处理时，需要对数据添加符合某种数学分布的噪声数据 —— 这会严重破坏数据中蕴含的 “动作 - 结果” 因果关系细节，而这恰好是世界模型训练所需要的核心价值信息；行业内的公开技术验证结果显示，采用这类技术方案后，数据的可用性下降幅度超过三成，部分场景下甚至会超过五成 —— 这意味着，大部分数据的核心价值，会在脱敏处理环节被直接破坏；

第三，数据的权属界定、收益分配机制缺乏可落地的标准方案，严重抑制了用户的供给意愿。从法律层面来看，这类数据的权益归属十分复杂：数据的原始权益属于用户本人，但经过企业的标准化加工处理后，数据的权益界定、收益分配方案在法律层面十分模糊 —— 行业内目前缺乏 “用户与企业间的权益界定、收益分成” 的行业通用标准。这直接导致了普通用户缺乏分享这类数据的内在动力：根据沙利文《2025 年中国世界模型发展白皮书》的调研数据，在没有明确的权益保障和收益激励的前提下，超过八成的普通用户不愿意将自己的这类数据提供给企业用于 AI 模型训练。

这一合规瓶颈，对这类数据的应用形成了严格的刚性约束：即使采集、处理环节的所有技术问题都得到了解决，如果无法通过合规性审核，这类数据仍然无法被合法流通应用。这也是当前行业内这类数据缺口较大的重要原因。

综合来看，这三大瓶颈形成了明显的叠加效应，构成了这类数据应用的刚性约束：高成本导致优质数据的供给缺口较大，而技术处理难题进一步放大了这一缺口；合规性约束则进一步限制了这类数据的流通应用，让本就稀缺的优质数据资源无法被充分利用。这也直接导致了行业内 “模型等数据” 的落地瓶颈，成为了世界模型产业化的主要障碍。

第四章技术破局路径与行业落地案例分析

面对上述瓶颈挑战，行业内并未停留在单纯的技术方案层面，而是形成了 “技术优化 + 制度配套 + 模式组合” 的系统性破局路径，并且已经出现了一批值得关注的代表性落地案例 —— 这些方案的核心逻辑，是通过 “合成数据补充 + 隐私计算支撑 + 确权制度配套” 的组合模式，系统性降低对真实个体经验数据的过度依赖，突破这类数据的应用瓶颈约束。

4.1 技术路径：以 “合成数据 + 隐私计算” 组合方案系统性降低依赖

从行业头部企业的公开技术进展来看，当前行业内的主流技术破局路径，是通过 “高保真合成数据替代主用、真实数据补充校准、隐私计算合规支撑” 的组合方案，在保障模型效果的前提下，最大限度减少对真实个体经验数据的依赖 —— 这一方案的核心逻辑，是用技术手段解决 “数据缺口” 和 “合规性约束” 的双重难题。

具体而言，这一技术组合方案的核心架构，覆盖了从数据生成、处理到应用的全流程环节：

第一，采用高保真合成数据，减少对真实数据的采集依赖。即利用世界模型本身，来生成符合真实物理逻辑的高保真合成数据 —— 这是当前行业内最具潜力的技术破局方向。行业内的头部技术方案，已经充分验证了这一技术逻辑的可行性：比如谷歌 DeepMind 的 Genie 3 模型，可以根据少量真实数据支撑，自动生成符合物理逻辑的、可实时交互的大规模 3D 场景数据；国内极佳视界的 GigaWorld-0 数据引擎，可以通过少量真实数据的预训练支撑，自动生成物理合理、语义丰富、多视角一致性的高保真合成动作数据；银河通用的 LDA-1B 模型，也可以通过语义空间的技术方案，在少量真实数据的支撑下，生成大规模的、符合物理逻辑的合成数据。沙利文《2025 年中国世界模型发展白皮书》的调研数据显示，通过这类高保真合成数据技术方案，可以将行业对真实数据的依赖度降低约六成；而合成数据的采集成本，仅为真实数据成本的不足 1%—— 这意味着，采用这类方案后，数据采集成本将得到显著控制；

第二，采用真实数据进行补充校准，弥补合成数据的真实性缺陷。高保真合成数据无法完全模拟真实世界的复杂长尾场景 —— 比如在不平坦的地面上行走、在颠簸状态下抓取物体等场景，这类数据仍然需要依靠真实数据进行补充。行业内头部企业的技术方案，是通过 “采集少量真实数据，对合成数据进行校准” 的组合模式，来达到 “成本与效果的平衡”：比如 1XWM 模型，在合成数据的基础上，额外叠加了真实机器人的失效数据进行补充校准，有效提升了模型的场景适配性；银河通用的 LDA-1B 模型，也采用了 “少量真实数据校准 + 海量合成数据训练” 的组合方案；

第三，通过隐私计算技术，保障数据处理全流程的合规性。行业内的技术方案共识，是采用 “联邦学习 + 零知识证明” 的组合式隐私计算保障方案，在不触碰用户原始数据的前提下，完成模型训练的全部技术环节：通过联邦学习技术，实现 “数据不动模型动” 的分布式训练逻辑 —— 训练过程中，原始数据始终保留在用户本地，企业无法直接读取、迁移原始数据；通过零知识证明技术，在不泄露任何原始数据明细的前提下，证明数据的有效性、合规性和合法性，完成模型训练所需的数据验证环节。这一技术组合方案，能在技术层面完全消除数据的合规性风险；

第四，通过 RAG 技术组合，提升数据的知识复用效果。在具体的模型落地场景下，行业内的技术方案共识，是将 RAG 技术与世界模型进行深度组合，将沉淀的个体经验数据，转化为可被模型调用的精准检索资源库。这一方案的核心价值，是让模型在遇到未见的场景或任务时，可以通过检索的方式，调取匹配的历史经验数据作为参考，在不增加训练成本的前提下，显著提升模型的场景泛化性和长期决策准确性 —— 这一方案，进一步降低了模型对海量真实数据的强依赖。

4.2 制度路径：以区块链确权与数据交易所实现合规流通

技术路径只能部分解决 “数据获取” 和 “隐私保护” 层面的难题 —— 要实现这类数据的大规模合规流通应用，还需要配套的制度体系支撑，解决数据的权属界定、收益分配和合规交易这三大核心关键障碍，这是破局路径中不可或缺的另一半。

从行业落地的进展情况来看，当前的制度破局方案，是通过 “区块链确权 + 合规数据交易所交易” 的组合模式，解决这类数据的权属界定、收益分配和合规交易难题，打通数据从 “个人沉淀” 到 “模型应用” 的完整合规流通链路：

第一，采用区块链存证确权技术，明确数据的权属归属。这一方案的核心逻辑，是将标准化处理后的个体经验数据的哈希值与核心元数据信息，分布式存储在不可篡改的联盟链节点上，生成唯一的、不可篡改的数字凭证 —— 这一数字凭证，明确了数据的所有权、使用权、收益权的归属，在法律层面可作为数据资产的权属证明；

第二，通过合规数据交易流通场所，实现数据的合规交易。2023 年以来，国内多个合规数据交易场所，先后上线了个人数据合规交易的成熟范式。这一交易模式的核心逻辑，是采用 “数据确权平台 - 数据应用企业 - 合规数据交易所 - 用户” 的四级联动交易链路，完成数据的合规交易流通：在用户明确知情、签署有效授权的前提下，平台完成数据采集、标准化处理、确权上链等前置环节；随后，合规数据交易所会利用隐私计算技术支撑，在不泄露原始数据的前提下，对数据进行合规性校验、价值评估；通过校验后，数据会在交易所内进行挂牌交易；企业则可以在交易所内购买这类数据的合法使用权；

第三，通过智能合约技术，实现自动化收益分成，激励用户供给这类数据。这一方案的核心逻辑，是将数据交易的收益分配规则、结算条件，提前写入区块链的智能合约中；一旦交易完成，系统会自动按照合约约定的分成比例，将收益直接划转至用户的合规钱包账户；同时，整个交易流程会被完整记录在区块链上，保障收益分配的透明化、不可篡改。这一方案，让用户可以真正分享数据的价值，有效提升了用户提供这类数据的意愿。

行业内的头部落地案例，已经充分验证了这一制度组合方案的可行性：比如国内贵阳大数据交易所，在 2023 年 4 月完成全国首笔个人数据合规流转交易，正式落地这一模式；2025 年 6 月，巴西国有数据处理公司 Dataprev 与美国区块链公司 DrumWave 合作，推出了全球首个国家级的个人数据货币化项目，将这一制度方案的覆盖范围扩展到了全国所有公民用户；国内的 DataParts 数据交易平台，也采用了这一方案，构建了完整的 “个人数据确权 - 评估 - 交易 - 收益分成” 合规交易链路。

4.3 行业级落地案例分析

截至 2026 年 6 月，全球范围内已经出现了多个完整覆盖上述技术与制度组合方案的头部落地案例，充分验证了这一组合破局路径的可行性。

#### 案例一：Google DeepMind Genie 3 世界模型（合成数据破局方案标杆）

作为全球世界模型领域的头部标杆性项目，谷歌 DeepMind 的 Genie 3 模型，完整验证了 “高保真合成数据 + 少量真实数据校准” 的技术破局路径可行性。该项目的核心技术逻辑，是通过 “海量互联网数据预训练 + 少量真实数据校准” 的技术组合方案，让模型学会真实的物理规律 —— 再用这个经过少量真实数据校准后的世界模型，生成海量的、符合真实物理逻辑的高保真合成数据，来补充训练数据缺口。从公开的验证结果来看，Genie 3 生成的 3D 交互场景数据，在视觉保真度、物理规则的一致性等维度，都达到了与真实数据高度相近的效果；而使用这类合成数据训练后的世界模型，泛化性效果得到了明显提升，在未见场景下的模拟泛化效果提升了近 30 个百分点(39)。

#### 案例二：1X Technologies 1XWM 世界模型（真实数据 + 合成数据混合训练标杆）

美国科幻机器人公司 1X Technologies 发布的 1XWM 模型，是行业内 “真实失效数据补充校准 + 合成数据训练” 的混合方案标杆性项目 —— 该项目的核心技术逻辑，是通过 “少量真实机器人交互数据校准 + 海量合成数据训练” 的组合模式，平衡训练效果与数据成本的关系。在具体落地过程中，该项目团队采集了大量真实机器人在生产场景下的自主策略回传数据 —— 重点采集了机器人在真实场景下的失效交互数据（比如抓取任务失败、路径规划失败的场景数据），用这类真实数据对合成数据进行校准，让合成数据更贴近真实场景的长尾细节；随后，再用经过校准的合成数据，完成模型的训练环节。从公开的验证结果来看，加入这类真实失效数据校准后的合成数据，其有效性提升了近三成；模型在真实场景下的任务成功率，比仅使用合成数据训练的基线模型高出了近 25 个百分点(53)。

#### 案例三：贵阳大数据交易所全国首笔个人数据合规交易（确权流通标杆）

2023 年 4 月，贵阳大数据交易所完成全国首笔个人数据合规流转交易，这是国内行业内首次完整落地 “区块链确权 + 合规交易所模式” 的制度破局方案。该项目的核心交易逻辑，是在用户明确签署信托授权的前提下，将标准化处理后的个人经验数据，通过区块链技术进行确权存证；随后，在隐私计算技术的支撑下，交易所对数据进行合规性校验、价值评估；通过校验后，企业在交易所内购买数据的合法使用权；收益则通过智能合约自动完成分成结算，直接划转至用户的合规账户。这一项目的核心价值，是打通了从 “个人数据沉淀” 到 “企业合规使用” 的全链路合规流通通道 —— 为后续行业内大规模的个人经验数据合规流通应用，提供了成熟的参考范式(1)。

#### 案例四：DataParts 数据零件交易平台（C2B2C 数据流通标杆）

国内的 DataParts 数据交易平台，是行业内覆盖 “个人经验数据采集 - 标准化处理 - 确权上链 - 合规交易” 全链路的标杆性落地项目。该项目的核心技术逻辑，是将个人的隐性经验数据，比如维修技巧、育儿经验、城市导航策略等，通过 RAG 技术组合，加工成标准化的、可被 AI 模型调用的 “数据零件” 资产；随后，通过区块链技术完成确权上链，再挂牌进行合规交易。在这一模式下，企业可以在不接触用户原始数据的前提下，采购这类数据的使用权，用于模型的训练、业务的优化；用户则可以通过出售这类数据的使用权，获得直接的经济收益；平台则负责用隐私计算技术，保障数据流通全流程的合规性。这一项目的核心价值，是建立了 “用户提供数据、企业使用数据、用户获得收益” 的正向循环激励机制 —— 有效激活了用户供给这类数据的意愿。

#### 案例五：银河通用 LDA-1B 具身世界模型（国内合成数据 + 真实数据混合训练标杆）

国内具身智能行业头部企业银河通用，联合英伟达、清华大学、北京大学等顶尖学术及产业资源，在 2026 年发布的 LDA-1B 具身世界模型，是国内行业内 “真实数据校准 + 合成数据训练” 组合技术路线的典型标杆项目。该项目的核心技术逻辑，是通过 “少量真实人类演示数据校准 + 海量合成数据训练” 的组合模式，在保证模型泛化效果的前提下，将对真实数据的依赖度降低了近六成。在具体落地过程中，该项目团队先采集了大量真实的人类第一人称视觉操作交互数据，将这类数据作为校准数据，用来验证、调整合成数据的参数比例，让合成数据更贴近真实场景的非标准化细节；随后，再用经过校准的合成数据，完成模型的大规模训练环节。从公开的验证结果来看，加入这类真实数据校准后的模型，在未见场景下的泛化成功率比仅使用合成数据训练的基线模型高出了近 30 个百分点(11)。

这些标杆性项目的验证结果，共同证明了一个明确的行业结论：通过 “技术优化 + 制度配套” 的组合破局路径，可以在当前技术水平和合规监管要求的双重约束下，有效缓解高质量个体经验数据的供给缺口，让世界模型的规模化落地成为现实 —— 这是当前行业内最具可行性的落地方向。

第五章结论与行业发展建议

回到本报告开篇提出的核心命题：在 AI 时代，数据化个体经验是否能成为支撑世界模型长远发展的新生产要素？结合现有行业的理论研究进展与产业实践落地结果，可以得出一个明确的结论：个体经验数据是世界模型开放场景泛化的必要核心支撑，其价值已经得到了充分验证；尽管当前这类数据的应用面临诸多瓶颈，但行业内已经出现了系统性的破局路径，产业化落地的条件已基本具备。

5.1 综合结论

基于上述行业内的理论分析与实践验证结果，可以得出三个核心结论，完整覆盖这类数据在世界模型中的价值定位、应用瓶颈与破局路径：

价值定位层面：数据化个体经验是构建高性能世界模型的必要非可替代基础支撑，也是未来数据要素市场的核心新资产。这类数据的价值，是支撑世界模型学习、理解真实场景的物理常识和因果逻辑，是模型实现 “泛化适应新场景” 这一核心能力的关键前提 —— 这一价值，已经被行业内的多个头部标杆项目验证。在 AI 时代，这类数据与传统行业数据资源一样，都是具有高价值、稀缺性、可让渡性的核心资源，是真正意义上的新型生产要素；

应用瓶颈层面：个体经验数据的大规模应用，在采集、处理、合规三个维度都面临严峻的现实技术瓶颈。但需要明确的是，这些瓶颈并非技术上无法突破的绝对障碍：通过采用合成数据为主、真实数据为辅的混合技术路线，可以有效降低对真实数据的采集依赖；通过隐私计算技术，可以在技术层面满足合规性监管要求；通过区块链确权、合规数据交易所等制度性配套方案，可以解决数据的权属界定、收益分配难题 —— 这些技术和方案的成熟度，已经足以支撑这类数据的规模化应用；

破局路径层面：行业内已经形成了 “技术优化 + 制度配套” 的成熟组合破局路径。技术层面，通过 “高保真合成数据为主、真实数据为辅、隐私计算为底层支撑、RAG 技术为应用辅助” 的组合式技术方案，可以有效缓解真实数据的供给缺口，突破采集、处理技术瓶颈；制度层面，通过 “区块链确权 + 合规数据交易所交易 + 智能合约自动化收益分成” 的组合式合规方案，可以实现这类数据的合规流通应用 —— 这一完整的产业闭环链路，已经在全球范围内的多个头部项目中得到了充分验证。

5.2 对世界模型开发者的行业发展建议

基于行业内的现有落地进展，结合标杆项目的实践经验，针对世界模型的开发落地，行业内可以采取以下更具可行性的落地方案，系统性突破这类数据的应用瓶颈：

技术架构层面：采用 “合成数据为主、真实数据为辅” 的混合数据技术路线，平衡训练效果与数据成本的关系。具体而言，开发者可以采用世界模型本身作为数据生成引擎，生成海量高保真的合成数据，用于模型的基础环节训练；再采集少量的真实个体经验数据，作为校准数据，对合成数据进行参数校准，弥补合成数据的真实性缺陷 —— 这一方案，可以将对真实数据的依赖度降低六成以上；

场景落地层面：以行业场景化长尾数据为核心抓手，逐步积累自己的高质量数据资产。具体而言，在模型的实际落地过程中，开发者可以优先选择垂直行业的典型场景，与行业内的头部企业进行深度合作，重点采集、积累行业内的稀缺长尾真实交互数据，并将这类数据作为核心训练资产，提升模型在行业场景下的泛化性效果；通过 “场景数据积累→模型效果提升→更多场景数据回流” 的正向循环，逐步建立自己的数据资产优势，以此提升模型的场景竞争力；

数据应用层面：将 RAG 技术与世界模型架构进行深度组合，提升数据的复用效果。具体而言，开发者可以将沉淀的个体经验数据，加工成标准化、可被精准检索的资源库存，建立覆盖不同场景、不同类型的经验数据知识库；在模型的推理环节，通过 RAG 技术检索调用匹配的历史经验数据作为参考，在不增加训练成本的前提下，显著提升模型的泛化性效果；

合规保障层面：采用 “联邦学习 + 零知识证明” 的组合式隐私计算支撑方案，保障数据应用全流程的合规性。具体而言，在数据采集环节，采用联邦学习技术，让数据始终保留在用户本地，实现 “数据不动模型动”；在数据验证环节，采用零知识证明技术，在不泄露原始数据的前提下，证明数据的有效性；在数据存储环节，采用 “区块链存证 + 加密存储” 的组合方案，保障数据的存储安全 —— 这一方案，可以在技术层面完全消除合规性风险；

资源整合层面：与合规数据交易平台、行业头部企业、科研机构建立长期战略合作关系，打通优质数据的合规获取渠道。具体而言，开发者可以与合规数据交易平台合作，利用平台的标准化数据资源池、合规性交易支撑能力和技术服务支撑能力，快速获取经过标准化处理、合规校验的高质量个体经验数据；也可以与行业头部企业、科研机构合作，联合建立标准化数据采集、处理、合规管理的协同机制，共同开发场景化的数据资源，实现资源的互补整合，降低数据获取成本。

从行业的长期发展趋势来看，随着技术的进一步成熟，以及行业内更多的落地经验积累，个体经验数据的供给缺口将逐步得到缓解 —— 这类数据的价值将持续放大，成为支撑世界模型产业化落地、推动通用人工智能发展的重要新生产要素。

参考资料 

\[1] 世界模型概念入门:一个从心理学烧到 AI 主战场的故事-36氪 https://36kr.com/p/3870895600112643

\[2] ICML 2025 | 神经网络何时学到世界模型?清华团队提出通用数学定义-CSDN博客 https://blog.csdn.net/c9yv2cf9i06k2a9e/article/details/154047071

\[3] 世界模型(World Model)100 个核心关键词及解释\_易小识 http://m.toutiao.com/group/7596974230282076713/

\[4] 雪岭 · 万字概览——世界模型的发展和关键工作 https://www.icviews.cn/semiCommunity/postDetail/15368

\[5] 智源大会上，11位研究者的争论:到底什么是“世界模型”?- DoNews专栏 https://www.donews.com/article/detail/8927/103016.html

\[6] Agent目前最全综述-ADVANCES AND CHALLENGES IN FOUNDATION AGENTS-4\_世界模型生成–感知–验证–修正”的闭环-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_22337877/article/details/148213240

\[7] 世界模型在具身智能中的构建与应用 http://www.uml.org.cn/ai/202605204.asp

\[8] 一文读懂世界模型(World Model):AI的“数字大脑”，通往AGI的核心基石-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://developer.cloud.tencent.cn/article/2666102

\[9] 从“文字预测”到“世界模拟”:World Model如何解锁可扩展的Agentic RL-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_27590277/article/details/156468307

\[10] 世界模型:架构、方法、推理与应用的综述(下)-CSDN博客 https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/161724370

\[11] 银河通用与英伟达联手:以“世界模型”打破人形机器人对完美数据的迷信 | 每日 AI 资讯 https://www.firecat-web.com/daily-news/7524

\[12] Understanding World or Predicting Future? A Comprehensive Survey of World Models https://arxiv.org/html/2411.14499v3

\[13] 一文读懂世界模型(World Model):AI的“数字大脑”，通往AGI的核心基石-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://developer.cloud.tencent.cn/article/2666102?policyId=1003

\[14] Agent目前最全综述-ADVANCES AND CHALLENGES IN FOUNDATION AGENTS-4\_世界模型生成–感知–验证–修正”的闭环-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_22337877/article/details/148213240

\[15] 世界模型:不止是SeedDance 2.0的内核，更是AGI的核心基石-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://developer.cloud.tencent.com/article/2655845

\[16] AI行业彻底洗牌!模型价值暴跌差距极小，下半场算力落地定生死\_AI吹牛 http://m.toutiao.com/group/7657518308672979490/

\[17] 2025 AI大模型技术演进与产业落地全景观察:从参数竞赛到价值创造的关键跃迁\_csdn博客 2025 ai大模型技术演进与产业落地全景观察:从参数竞赛到价值创造的关键-CSDN博客 https://blog.csdn.net/GEO\_NEWS/article/details/155025071

\[18] AI进入下半场：模型不再稀缺，真正稀缺的是算力、场景和信任 https://36kr.com/p/3875509249765379

\[19] 员工用 AI 快了，公司为什么没变快？ AI 真正的价值，不是让员工更快写周报，而是让判断进入流程、经验沉淀成组织能力。 # AI # 企业管理 # 组织进化 # 俊哥 Gyatso # 持慧学堂 https://www.iesdouyin.com/share/video/7657509619350753465

\[20] 《AI大模型落地难:场景驱动下的难点解析与系统性对策研究》-CSDN博客 https://blog.csdn.net/matlab\_python22/article/details/152333649

\[22] 读完200篇论文后，我总结了AI的瓶颈和未来方向|2025AI年度复盘-腾讯新闻 https://view.inews.qq.com/a/20260112A02AY000?uid%5B0%5D=100130518884\&uid%5B1%5D=100130518884

\[23] AI 发展的核心挑战与突围路径\_应用\_数据\_模型 https://gov.sohu.com/a/943924083\_121124365

\[24] Building spatial world models from sparse transitional episodic memories https://arxiv.org/html/2505.13696v1/

\[25] 《通用智能体必然包含世界模型》《General agents contain world models》论文深度解读-CSDN博客 https://blog.csdn.net/hyc010110/article/details/153209195

\[26] DYNAMIC UPDATE-TO-DATA RATIO: MINIMIZING WORLD MODEL OVERFITTING https://arxiv.org/pdf/2303.10144v1.pdf

\[27] MASTERING ATARI WITH DISCRETE WORLD MODELS(论文精读)-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_21197421/article/details/157427055

\[28] 具身智能前沿展望:数据、模型与系统演进 https://www.cjig.cn/rc-pub/front/front-article/download/153982537/lowqualitypdf/%E5%85%B7%E8%BA%AB%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%89%8D%E6%B2%BF%E5%B1%95%E6%9C%9B%EF%BC%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%BC%94%E8%BF%9B.pdf

\[29] AGI真方向?谷歌证明:智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need https://www.thepaper.cn/newsDetail\_forward\_30977979

\[30] \[Paper Notes] DreamZero: World Action Models are Zero-shot Policies https://davidlxu.github.io/posts/2026/03/dreamzero-paper-notes/

\[31] 知识萃取实现企业隐性经验显性化，让知识管理告别低效存储丨达观动态-达观数据-企业智能知识管理专家 https://www.datagrand.com/blog/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%90%83%E5%8F%96%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E4%BC%81%E4%B8%9A%E9%9A%90%E6%80%A7%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E6%98%BE%E6%80%A7%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%AE%A9%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%91%8A.html

\[32] AI原生应用领域知识抽取的行业应用案例\_知识抽取案例-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2502\_92631100/article/details/149159610

\[33] AI赋能企业知识管理深度分析报告:从文档堆积到智能复用的Token化转型方法论\_资产 https://m.sohu.com/a/1026191173\_100283918/

\[34] 怎样在个人知识库中实现自动化的信息抽取与整理? - Raccoon-Raccoon https://xiaohuanxiong.com/post/57760.html

\[35] 自然言語処理とナレッジエンジニアリング：非構造化データをクエリ可能な構造化知識に変換する https://www.meta-intelligence.tech/ja/cap-nlp

\[36] 达观企业知识库拥有独家“知识提炼”体系，提供全流程可控的知识管理产品丨达观动态-达观数据-企业智能知识管理专家 https://www.datagrand.com/blog/%E8%BE%BE%E8%A7%82%E4%BC%81%E4%B8%9A%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E6%8B%A5%E6%9C%89%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8F%90%E7%82%BC%E4%BD%93%E7%B3%BB%EF%BC%8C%E6%8F%90%E4%BE%9B.html

\[37] 结构化数据的炼金术:信息抽取 (Information Extraction) 深度研究报告-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin\_62533513/article/details/157251249

\[38] AI时代最大的宝藏，也藏得最深:80%的企业知识沉睡在非结构化数据中\_大数据\_阿里云大数据AI技术\_InfoQ写作社区 https://xie.infoq.cn/article/528233980de5cbce67e8dcc15

\[39] Genie 3: A new frontier for world models https://deepmind.google/en/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/

\[40] World Models: The Simulation Layer AI Labs Are Racing To Own https://www.llmrumors.com/news/world-models-open-endedness-simulation-layer

\[41] DeepMind闭关修炼「我的世界」，自学成才挖钻登Nature!人类玩家瑟瑟发抖 - 智源社区 https://hub.baai.ac.cn/view/44660

\[42] AlphaGo之父想让AI“摆脱”人类数据，获11亿美元种子轮融资-36氪 https://36kr.com/p/3800430619095817

\[43] Genie 2: A large-scale foundation world model https://deepmind.google/blog/genie-2-a-large-scale-foundation-world-model/

\[44] World Models: The Quiet AI Revolution That Could Make LLMs Look Like a Warmup Act https://www.humai.blog/world-models-the-quiet-ai-revolution-that-could-make-llms-look-like-a-warmup-act/

\[45] WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-making https://openreview.net/pdf/8ab8cacbf7de7f4ab055f316ffda315aa0af84ec.pdf

\[46] 《通用智能体必然包含世界模型》《General agents contain world models》论文深度解读-CSDN博客 https://blog.csdn.net/hyc010110/article/details/153209195

\[47] Mastering diverse control tasks through world models(论文精读)-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_21197421/article/details/157475994

\[48] Probing the Impact of Scale on Data-Efficient, 

Generalist Transformer World Models for Atari https://arxiv.org/html/2605.08578v1

\[49] WHALE来了，南大周志华团队做出更强泛化的世界模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://developer.cloud.tencent.cn/article/2496310

\[50] Do Pre-Trained and Fine-Tuned World Models Generalize? https://georgysavva.github.io/assets/pdf/World\_Model\_Pretrain\_Finetune\_Analysis.pdf

\[51] WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD MODELS FOR EMBODIED DECISION-MAKING https://aibr.jp/archives/95284

\[52] Humans rationally balance detailed and temporally abstract world models https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11700031/

\[53] 1X World Model: Evaluating Bits, not Atoms https://www.1x.tech/ja\_jp/1x-world-model.pdf

\[54] (2025|GigaAI，世界模型数据引擎，视频生成，3D 重建，具身智能，VLA 数据生成)GigaWorld-0\_视频生成\_EDPJ-DAMO开发者矩阵 https://damodev.csdn.net/693a765c2087ae0db7a0fc33.html

\[55] 高质量数据集典型案例 | 具身智能领域百万真机高质量数据集-国家数据局 https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szkjyjcss/1016/20251016161924670392131\_mobile.html

\[56] τ0-WM:最大规模预训练的开源具身世界模型来了 https://c.m.163.com/news/a/KU93L4TR0511DSSR.html

\[57] NVIDIA GR00T-Dreams 助力光轮智能革新合成数据，推动具身 AI 现实场景落地 | NVIDIA 英伟达博客 https://blogs.nvidia.cn/blog/gt00t-dreams-lightwheel/

\[58] 六大具身模型全网独家复现|实现小样本全身模仿生成、物理合规推演、跨本体零迁移、视触柔顺交互、仿生地形机动、全域语义导航，闭环机器人学习规划全链路-CSDN博客 https://blog.csdn.net/getusushu/article/details/162092922

\[59] 科研案例 | GigaWorld-0:用世界模型破解具身智能数据难题\_企业动态\_资讯\_中国AGV网(www.chinaagv.com)\_AMR网-专业智能地面移动机器人门户网站\! https://m.chinaagv.com/news/detail/202512/34679.html

\[60] 具身智能的“盗梦空间”!GigaAI最新重磅发布GigaBrain-0:世界模型驱动的VLA模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/2589883

\[61] 独家|清华系初创完成数亿元种子轮融资:我们不想被贴上「世界模型」的标签\_36氪 http://m.toutiao.com/group/7657550667908792875/

\[62] 世界模型助力具身智能走进商业现实图灵测试的“纸上谈兵”，到具身智能的“躬身入局”，人工智能终于走出了柏拉图的洞穴——它不 - 掘金 https://juejin.cn/post/7594168317214539786

\[63] 世界模型探索空间智能，AI复杂场景落地可期 https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3\_AP202503051644076981\_1.pdf

\[64] 【通识】具身智能、机器人、智能驾驶研发主线:世界模型与VLA技术深度调研\_物理ai,具身智能、端侧ai、智能驾驶-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin\_34945803/article/details/161523897

\[65] 世界模型 AI:认知跃迁的可行性与本质性挑战\_世界模型交叉学科-CSDN博客 https://blog.csdn.net/Wnq10072/article/details/155890960

\[66] LLM 时代终结?世界模型全面开战\_财经头条 https://cj.sina.cn/articles/view/1786788815/6a803bcf0010agkii

\[67] 世界模型与世界的距离:数据、技术路线和落地预期-虎嗅网 https://www.huxiu.com/article/4867502.html

\[68] 沙利文:2025年中国世界模型发展白皮书\_数据\_场景\_预测 https://m.sohu.com/a/937956480\_121615303/

\[69] WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-making https://openreview.net/pdf/8ab8cacbf7de7f4ab055f316ffda315aa0af84ec.pdf

\[70] WHALE:面向具身决策的可泛化和可扩展的世界模型-CSDN博客 https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/144656392

\[71] WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-making https://arxiv.org/html/2411.05619

\[72] WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD MODELS FOR EMBODIED DECISION-MAKING https://aibr.jp/archives/95284

\[73] WHALE来了，南大周志华团队做出更强泛化的世界模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2496310

\[74] WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-Making. https://disco.ethz.ch/courses/seminar/talks/talk\_rui\_wang.pdf

\[75] \[Literature Review] WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-making https://www.themoonlight.io/en/review/whale-towards-generalizable-and-scalable-world-models-for-embodied-decision-making

\[76] 论文阅读三十五:WHALE:面向具身决策的可推广和可扩展的世界模型 | Model The World https://sergewang.github.io/2024/11/21/%E8%AE%BA%E6%96%87%E9%98%85%E8%AF%BB%E4%B8%89%E5%8D%81%E4%BA%94%EF%BC%9AWHALE%EF%BC%9A%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%85%B7%E8%BA%AB%E5%86%B3%E7%AD%96%E7%9A%84%E5%8F%AF%E6%8E%A8%E5%B9%BF%E5%92%8C%E5%8F%AF%E6%89%A9%E5%B1%95%E7%9A%84%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B/

\[77] 沙利文:2025年中国世界模型发展白皮书\_数据\_场景\_预测 https://m.sohu.com/a/937956480\_121615303/

\[78] 2025年中国世界模型发展洞察 https://img.frostchina.com/attachment/17584704/ayurnM6G7TWccfR3DFtre2.pdf

\[79] 2025年中国合成数据解决方案发展洞察-沙利文\_模型\_智能\_驱动 https://m.sohu.com/a/933474671\_121752158/

\[80] 2025年度大事记——第十九届沙利文峰会 https://www.frostchina.com/zh/content/news/detail/696df05b945e6056fa534bea

\[81] 世界模型 AI:认知跃迁的可行性与本质性挑战 - 技术栈 https://jishuzhan.net/article/2000251904077660161

\[82] 2025年中国生成式ai最佳实践——agenticai下的任务重构、决策与创新 https://img.frostchina.com/attachment/17562240/uZNWy6oxrZFC1814oWjFVT.pdf

\[83] 倒计时1个月!2025沙利文新投资大会将于8月开幕 https://www.frostchina.com/zh/content/news/detail/6886df2a601675b2675ec17c

\[84] 川观智库资讯|AI已成为推动生命科学持续进步的关键，需警惕三大挑战\_全国党媒信息公共平台 http://m.toutiao.com/group/7569045133421740553/

\[85] 具身智能的“大脑”:世界模型深度解析与实战指南\_元点智能世界模型-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_64296768/article/details/158730114

\[86] DreamerV3完整指南:如何通过世界模型掌握多样化控制任务-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog\_00909/article/details/155367651

\[87] 《自然》发表强化学习的大杀器!DreamerV3剑指AGI终极目标-AI.x-AIGC专属社区-51CTO.COM https://www.51cto.com/aigc/5302.html

\[88] 「世界模型」究竟是什么?一文看懂其前世今生与百亿赌局|世界模型|大模型|智能体|机器人|真实世界|神经网络\_手机网易网 http://m.163.com/news/article/KT73JIK10511AQHO.html

\[89] DeepMind 发布强化学习通用算法 DreamerV3，AI 成精自学捡钻石 | 资讯 | HyperAI超神经 https://hyper.ai/cn/news/23036

\[90] 0基础速通RSSM based world model dreamer系列工作\_dreamerv1-CSDN博客 https://blog.csdn.net/makechen666/article/details/146170133

\[91] 如何快速上手DreamerV3:5个步骤开启无监督强化学习之旅-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog\_00886/article/details/155297173

\[92] Mastering Diverse Domains through World Models翻译\_dreamerv3 模型-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq\_28385535/article/details/128835422