文生視頻只是序章：世界模型正為物理世界裝上「數字大腦」
文生視頻打開了AIGC的想像空間，世界模型則把技術價值推向更廣闊的產業腹地，遊戲、機器人與製造業均在加快布局 財聯社Marketwatch專欄 近年來AI完成了圖像、視頻、音頻內容生成的多次驚人跳躍，生成內容與真實世界的邊界日益模糊，而一個利用AI生成數字內容的高潛力領域——AIGC正冉冉升起。然而，當畫面足夠逼真、聲音足夠自然之後，AI的下一步究竟該走向何方？隨著產業的多元化迭代，一個日漸清晰的答案正浮現而出：AI需從「生成畫面」走向「理解世界」。 從生成內容到理解世界 如果說過去兩年AIGC完成了對數字內容的「模仿」，那麼產業下一階段的核心命題正聚焦讓AI走出屏幕，具備在真實場景中實時交互與解決實際問題的能力。 而在這一點上，技術基座的通用性為跨界遷移創造了條件。訓練視頻模型所需的算力集群、海量數據清洗和模型訓練能力，與世界模型的技術基座高度相通。幾乎所有頭部文生視頻廠商都在布局世界模型，而已有的大規模基礎設施投入可以平滑遷移，因此邊際成本可控而價值顯著。 而作為對比，文本大模型的規模化紅利正在見頂，視頻與遊戲生成模型仍處於明確的紅利期，持續擴大數據規模即可穩定提升效果，這為世界模型的技術投入提供了清晰的回報預期。鑒於此，讓AI從「生成內容」走向「理解世界」，已成為產業下一階段的集體共識。 世界模型補上物理規則 在這一目標下，世界模型相較於傳統AIGC工具在能力維度上實現了系統性躍升。首先，世界模型的訓練數據大量來源於真實物理世界的交互數據，而非單純的視頻畫面，這使得模型內化了重力、慣性、光影衰減等基本物理規則。在爆炸、粒子系統、流體等高動態複雜場景中，世界模型生成的畫面在物理邏輯上更加自洽，從根本上降低了穿幫概率。這不僅提升了視覺質量，更強調生成內容具備了可被物理世界驗證的「真實性」基礎。 另外，傳統視頻生成工具需要用戶輸入提示詞後等待成片，屬於單次生成、被動接收的線性流程。而世界模型則支持全程實時反饋、實時調整與實時渲染，用戶無需等待即可在生成過程中持續干預和優化，將創作模式從「生成－修改－重生成」的迭代循環升級為連續的交互流。 以生數科技的產品矩陣為例，實時交互模型Vidu S1、世界生成模型Vidu，以及面向具身智能機器人的世界動作模型Motubrain，三條產品線分別對應世界模型從理解到交互再到行動的能力遞進，形成了覆蓋數字內容與物理實體的完整技術拼圖。 但是，世界模型的商業價值最終需在具體場景中接受檢驗，一個首要的應用陣地是遊戲產業。遊戲作為最高維度的數字內容形態，天然需要物理模擬、實時交互與三維空間理解，與世界模型的能力邊界高度重合。 從虛擬世界走向具身智能 值得關注的是，遊戲領域積累的技術能力正在反向賦能物理世界。網易（NTES.US；9999.HK）旗下具身智能品牌「網易靈動」將《逆水寒》《永劫無間》等遊戲中沈澱的3D虛擬技術與底層技術框架遷移至工程機械領域，在虛擬三維場景中完成挖掘機、裝載機等設備的模型預訓練與問題排查。由遊戲研發得來的AI能力遷移到工程機械智能化體系搭建中，並推出了挖掘機、裝載機兩大主力產品。 另一方面，具身智能與物理AI的系統性融合正進一步加強。比如，極佳視界研發出全棧世界模型產品矩陣，覆蓋內容創作、駕駛仿真到具身智能的多場景應用。據預測，成熟的世界模型具備通用理解能力，未來機器人能夠像人類一樣觀測環境並預判動作，無需針對每項任務單獨訓練，而將依託海量世界認知自主完成複雜操作。 不可否認，AIGC正站在從「數字內容的模仿者」向「物理世界的理解者」躍遷的關鍵節點。世界模型作為這一輪範式轉移的核心技術底座，重新定義了AI與真實世界的關係，使機器有望像人類一樣理解空間、預判動態、實時交互並執行複雜任務。遊戲、影視、具身智能、工業製造等場景的應用探索已經啓動，當前AI的發展階段類似早期的移動互聯網，與千行百業的深度結合才剛剛開始。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
AI生成內容：內容生態的新麻煩製造者？
中國內容平台正出手整治以流量為導向、忽視真實性與資訊價值的機械化內容生產 卓薇安 近期一則在中國社交媒體廣泛流傳的熱門故事稱，一對夫妻利用生成式AI大規模生產微信文章，年收入高達200萬元（約29.3萬美元）。這個故事之所以吸引人，在於其極致簡化的敘事：投入極低、回報極高，看似毫無阻力的賺錢捷徑。 然而短短數日內，這一敘事便遭遇更現實的轉折：騰訊（0700.HK）旗下微信已封禁與此類操作相關的帳號。 騰訊並未將此事件視為單一違規個案，而是上升至規範層面的問題處理。公司透過官方渠道發表聲明，明確提出一項正迅速成為中國內容治理共識的原則：AI可以輔助創作，但不能取代人類。 內容平台普遍存在一種深層憂慮：若生成式AI缺乏監管，將引發大量同質化、低價值內容湧現，進一步侵蝕用戶信任，也削弱原創作者的生存空間。 騰訊此次出手，更像是針對網路濫用的預防性措施。其關注點不在技術本身，而在於該技術可能催生所謂的「內容工業化」，即以追求流量為導向、而非真實性與洞察力的機械化文章生產。 這種現象並非首次出現。中國網路生態過去早已歷經多輪內容變現浪潮，從標題黨到「偽原創」改寫層出不窮。但生成式AI帶來的是質變：過去需要人力協作完成的內容生產，如今可由演算法以極低成本快速實現。 其結果，可能是同質化內容的大量泛濫：文章表面措辭不同，但本質內容雷同，充斥各大平台資訊流。在這樣的環境下，差異化變得難以實現，內容的資訊價值也迅速下降。 除騰訊外，小紅書亦同步收緊對AI生成內容的監管，尤其針對商業推廣相關內容採取更嚴格立場。 小紅書已發布相關指引，強調內容真實性與資訊披露，明確禁止利用AI虛構使用經驗，例如生成未經實際接觸的產品評測。執法並非流於形式，違規內容已被下架，屢犯者亦遭處罰。 值得注意的是，各平台在底層邏輯上呈現出高度一致性。問題並不在AI本身，而在於其被用作混淆視聽的工具，當自動生成被包裝為人類創作，規模化生產卻以犧牲內容質量為代價。 換言之，中國平台正逐步形成一種共識：AI可以作為輔助工具，但不能被用作混淆與誤導的手段。 反觀大洋彼岸，監管氛圍則更為寬鬆，甚至帶有一定鼓勵意味。Meta已在其生態系中全面整合生成式AI功能，包括Instagram在內，AI輔助創作正逐漸常態化。與此同時，X平台也成為AI原生內容的重要試驗場，從合成貼文到演算法生成影像皆日益普及。 這反映出一種高度競爭、以互動為導向的市場環境，平台有動力降低創作門檻並提升內容產出速度。在這一框架下，AI與其說是需要防範的風險，不如說是值得加以利用的加速器。 不過，西方平台並非完全忽視相關風險。針對AI生成內容的標註政策，尤其在政治與廣告領域，正逐步建立。但整體執行仍相對分散，介入門檻也較高。 因此，雙方的差異不在於是否意識到問題，而在於策略選擇：中國平台傾向預先設限，西方平台則更偏向包容與調適。 歸根結底，圍繞AI內容治理的爭論，本質上是「資訊有效性」的問題。在內容生產不再受限的時代，什麼才算真正有價值的內容？ 中國平台傾向強調內容的資訊密度與創作真實性，並試圖限制任何削弱這兩者的做法；相較之下，西方平台則更容許多樣性，優先考量互動數據與創作多元性。 兩種模式各有代價，過度限制可能壓抑創新，過度寬鬆則可能拉低內容品質。關鍵在於找到一條既不過度收緊、也不過於放任的界線。 在這些分歧之中，一套初步的原則正逐漸成形。 首先，AI原生內容本身並非問題。將AI納入內容創作既是必然趨勢，在許多方面也具正面意義。它拓展了創作工具，也降低了進入門檻。若全面禁止AI生成內容，不僅不切實際，反而適得其反。 其次，平台不應壓制AI，而應防範其被濫用。平台有責任遏止利用AI進行「內容洗稿」等行為。重點不在於管制創作本身，而是避免內容品質因工業化操作而被侵蝕。 第三，透明性與原創性不可妥協。推動AI輔助創作，必須建立在清楚標示與人類判斷實質參與的前提之上。為AI生成內容加註標籤，不只是合規要求，更是維繫創作者、平台與用戶之間信任的關鍵機制。同時，平台仍需持續鼓勵原創思考，確保人類視角始終是價值創造的核心。 從這個角度來看，騰訊近期的出手，與其說是單一執法行動，不如說是一種風向標。它反映出產業內部正逐步形成共識：未來的內容形態，既不會完全由人主導，也不會完全依賴機器，而是兩者之間的平衡融合。 本文僅代表作者個人觀點，不代表詠竹坊的觀點 卓薇安，駐新加坡記者，專注科技方面的報道，也是科技媒體初創公司Tech Tech China的聯合創始人。她的聯絡方式：vivian_toh@techtechchina.com…
