文生视频只是序章：世界模型正为物理世界装上“数字大脑”
文生视频打开了AIGC的想像空间，世界模型则把技术价值推向更广阔的产业腹地，游戏、机器人与制造业均在加快布局 财联社Marketwatch专栏 近年来AI完成了图像、视频、音频内容生成的多次惊人跳跃，生成内容与真实世界的边界日益模糊，而一个利用AI生成数字内容的高潜力领域——AIGC正冉冉升起。然而，当画面足够逼真、声音足够自然之后，AI的下一步究竟该走向何方？随着产业的多元化迭代，一个日渐清晰的答案正浮现而出：AI需从“生成画面”走向“理解世界”。 从生成内容到理解世界 如果说过去两年AIGC完成了对数字内容的“模仿”，那么产业下一阶段的核心命题正聚焦让AI走出屏幕，具备在真实场景中实时交互与解决实际问题的能力。 而在这一点上，技术基座的通用性为跨界迁移创造了条件。训练视频模型所需的算力集群、海量数据清洗和模型训练能力，与世界模型的技术基座高度相通。几乎所有头部文生视频厂商都在布局世界模型，而已有的大规模基础设施投入可以平滑迁移，因此边际成本可控而价值显著。 而作为对比，文本大模型的规模化红利正在见顶，视频与游戏生成模型仍处于明确的红利期，持续扩大数据规模即可稳定提升效果，这为世界模型的技术投入提供了清晰的回报预期。鉴于此，让AI从“生成内容”走向“理解世界”，已成为产业下一阶段的集体共识。 世界模型补上物理规则 在这一目标下，世界模型相较于传统AIGC工具在能力维度上实现了系统性跃升。首先，世界模型的训练数据大量来源于真实物理世界的交互数据，而非单纯的视频画面，这使得模型内化了重力、惯性、光影衰减等基本物理规则。在爆炸、粒子系统、流体等高动态复杂场景中，世界模型生成的画面在物理逻辑上更加自洽，从根本上降低了穿帮概率。这不仅提升了视觉质量，更强调生成内容具备了可被物理世界验证的“真实性”基础。 另外，传统视频生成工具需要用户输入提示词后等待成片，属于单次生成、被动接收的线性流程。而世界模型则支持全程实时反馈、实时调整与实时渲染，用户无需等待即可在生成过程中持续干预和优化，将创作模式从“生成－修改－重生成”的迭代循环升级为连续的交互流。 以生数科技的产品矩阵为例，实时交互模型Vidu S1、世界生成模型Vidu，以及面向具身智能机器人的世界动作模型Motubrain，三条产品线分别对应世界模型从理解到交互再到行动的能力递进，形成了覆盖数字内容与物理实体的完整技术拼图。 但是，世界模型的商业价值最终需在具体场景中接受检验，一个首要的应用阵地是游戏产业。游戏作为最高维度的数字内容形态，天然需要物理模拟、实时交互与三维空间理解，与世界模型的能力边界高度重合。 从虚拟世界走向具身智能 值得关注的是，游戏领域积累的技术能力正在反向赋能物理世界。网易（NTES.US；9999.HK）旗下具身智能品牌“网易灵动”将《逆水寒》《永劫无间》等游戏中沉淀的3D虚拟技术与底层技术框架迁移至工程机械领域，在虚拟三维场景中完成挖掘机、装载机等设备的模型预训练与问题排查。由游戏研发得来的AI能力迁移到工程机械智能化体系搭建中，并推出了挖掘机、装载机两大主力产品。 另一方面，具身智能与物理AI的系统性融合正进一步加强。比如，极佳视界研发出全栈世界模型产品矩阵，覆盖内容创作、驾驶仿真到具身智能的多场景应用。据预测，成熟的世界模型具备通用理解能力，未来机器人能够像人类一样观测环境并预判动作，无需针对每项任务单独训练，而将依托海量世界认知自主完成复杂操作。 不可否认，AIGC正站在从“数字内容的模仿者”向“物理世界的理解者”跃迁的关键节点。世界模型作为这一轮范式转移的核心技术底座，重新定义了AI与真实世界的关系，使机器有望像人类一样理解空间、预判动态、实时交互并执行复杂任务。游戏、影视、具身智能、工业制造等场景的应用探索已经启动，当前AI的发展阶段类似早期的移动互联网，与千行百业的深度结合才刚刚开始。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
AI生成内容：内容生态的新麻烦制造者？
中国内容平台正出手整治以流量为导向、忽视真实性与资讯价值的机械化内容生产 卓薇安 近期一则在中国社交媒体广泛流传的热门故事称，一对夫妻利用生成式AI大规模生产微信文章，年收入高达200万元（约29.3万美元）。这个故事之所以吸引人，在于其极致简化的叙事：投入极低、回报极高，看似毫无阻力的赚钱捷径。 然而短短数日内，这一叙事便遭遇更现实的转折：腾讯（0700.HK）旗下微信已封禁与此类操作相关的帐号。 腾讯并未将此事件视为单一违规个案，而是上升至规范层面的问题处理。公司透过官方渠道发表声明，明确提出一项正迅速成为中国内容治理共识的原则：AI可以辅助创作，但不能取代人类。 内容平台普遍存在一种深层忧虑：若生成式AI缺乏监管，将引发大量同质化、低价值内容涌现，进一步侵蚀用户信任，也削弱原创作者的生存空间。 腾讯此次出手，更像是针对网路滥用的预防性措施。其关注点不在技术本身，而在于该技术可能催生所谓的“内容工业化”，即以追求流量为导向、而非真实性与洞察力的机械化文章生产。 这种现象并非首次出现。中国网路生态过去早已历经多轮内容变现浪潮，从标题党到“伪原创”改写层出不穷。但生成式AI带来的是质变：过去需要人力协作完成的内容生产，如今可由演算法以极低成本快速实现。 其结果，可能是同质化内容的大量泛滥。文章表面措辞不同，但本质内容雷同，充斥各大平台资讯流。在这样的环境下，差异化变得难以实现，内容的资讯价值也迅速下降。 除腾讯外，小红书亦同步收紧对AI生成内容的监管，尤其针对商业推广相关内容采取更严格立场。 小红书已发布相关指引，强调内容真实性与资讯披露，明确禁止利用AI虚构使用经验，例如生成未经实际接触的产品评测。执法并非流于形式，违规内容已被下架，屡犯者亦遭处罚。 值得注意的是，各平台在底层逻辑上呈现出高度一致性。问题并不在AI本身，而在于其被用作混淆视听的工具，当自动生成被包装为人类创作，规模化生产却以牺牲内容质量为代价。 换言之，中国平台正逐步形成一种共识：AI可以作为辅助工具，但不能被用作混淆与误导的手段。 反观大洋彼岸，监管氛围则更为宽松，甚至带有一定鼓励意味。Meta已在其生态系中全面整合生成式AI功能，包括Instagram在内，AI辅助创作正逐渐常态化。与此同时，X平台也成为AI原生内容的重要试验场，从合成贴文到演算法生成影像皆日益普及。 这反映出一种高度竞争、以互动为导向的市场环境，平台有动力降低创作门槛并提升内容产出速度。在这一框架下，AI与其说是需要防范的风险，不如说是值得加以利用的加速器。 不过，西方平台并非完全忽视相关风险。针对AI生成内容的标注政策，尤其在政治与广告领域，正逐步建立。但整体执行仍相对分散，介入门槛也较高。 因此，双方的差异不在于是否意识到问题，而在于策略选择：中国平台倾向预先设限，西方平台则更偏向包容与调适。 归根结底，围绕AI内容治理的争论，本质上是“资讯有效性”的问题。在内容生产不再受限的时代，什么才算真正有价值的内容？ 中国平台倾向强调内容的资讯密度与创作真实性，并试图限制任何削弱这两者的做法；相较之下，西方平台则更容许多样性，优先考量互动数据与创作多元性。 两种模式各有代价，过度限制可能压抑创新，过度宽松则可能拉低内容品质。关键在于找到一条既不过度收紧、也不过于放任的界线。 在这些分歧之中，一套初步的原则正逐渐成形。 首先，AI原生内容本身并非问题。将AI纳入内容创作既是必然趋势，在许多方面也具正面意义。它拓展了创作工具，也降低了进入门槛。若全面禁止AI生成内容，不仅不切实际，反而适得其反。 其次，平台不应压制AI，而应防范其被滥用。平台有责任遏止利用AI进行“内容洗稿”等行为。重点不在于管制创作本身，而是避免内容品质因工业化操作而被侵蚀。 第三，透明性与原创性不可妥协。推动AI辅助创作，必须建立在清楚标示与人类判断实质参与的前提之上。为AI生成内容加注标签，不只是合规要求，更是维系创作者、平台与用户之间信任的关键机制。同时，平台仍需持续鼓励原创思考，确保人类视角始终是价值创造的核心。 从这个角度来看，腾讯近期的出手，与其说是单一执法行动，不如说是一种风向标。它反映出产业内部正逐步形成共识：未来的内容形态，既不会完全由人主导，也不会完全依赖机器，而是两者之间的平衡融合。 本文仅代表作者个人观点，不代表咏竹坊的观点 卓薇安，驻新加坡记者，专注科技方面的报道，也是科技媒体初创公司Tech Tech China的联合创始人。她的联络方式：vivian_toh@techtechchina.com…
