摘要：网上搜索，会看到片段式的观点，整体比较跳跃，难以系统理解。因此，我吸收后，重新梳理脉络，试图汇报给关注空间智能、世界模型的朋友听听：

A16Z 两位合伙人 Martin Casado 和 Eric Torenberg 对李飞飞进行一次深度访谈。

网上搜索，会看到片段式的观点，整体比较跳跃，难以系统理解。因此，我吸收后，重新梳理脉络，试图汇报给关注空间智能、世界模型的朋友听听：

李飞飞到底在关注什么？她创办的新公司 World Labs，究竟想做什么？这是否预示着 AI 发展的一个新方向？

很多人不知道这家公司，2024年，著名人工智能专家、斯坦福大学教授李飞飞创办了初创公司 World Labs；这家公司正在探索一个极具前瞻性的方向：开发具备“空间智能”的下一代 AI 系统。

短短三个月内，World Labs 完成两轮融资，累计筹集资金约 2.3亿美元，估值迅速突破 10亿美元，成为 AI 领域最新的独角兽企业。

投资方阵容也非常的强大，包括 a16z、Radical Ventures、NEA、英伟达 NVentures、AMD Ventures 和 Intel Capital 等科技与风投界的重量级玩家。

这些投资机构，国内市场有些你可能没听过，不过，不重要；关键是：李飞飞首次在这场 A16Z 的访谈中，公开讲述了 World Labs 创立背后的理念构建、研究方向和她的宏大愿景。

那么，她到底说了什么？首先，她回答了一个很尖锐的问题：AI 是否正在从语言模型迈向世界建模？

李飞飞说，是的。

自己不是特别迷恋大语言模型。因为自己以前做过法律工作，那段经历让她意识到：光靠说话和写东西，很难真正理解这个世界。

但这并不意味着，语言模型不重要。

像 GPT、BERT 这些大模型取得的进步，反而让她更加确信：我们正在走向一个更高级的 AI 阶段：这个世界不再只是靠文字描述出来的，是可以被 AI 真正“看到”、“理解”和“重建”的三维空间。

她还引用了马丁（Martin Casado） 一个观点：

人类之所以聪明，不只是因为我们会说话，更重要的是我们会‘看’、会‘动’、会‘操作’这个三维世界。

谈到这里，她举例子说：

DNA 的结构（双螺旋），是典型的三维结构。如果你只靠文字去想象它长什么样，根本想不明白，只有当你真的把它“建出来”，才能理解它的美和复杂性。

还有碳分子，那个富勒烯，长得像个足球一样的结构，也得靠空间上的想象和建模才能搞清楚。

所以，语言模型虽然重要，但它是一个压缩过的信息版本；远远不能代表真实世界的全貌。真正的智能，要能理解和构建这个三维世界才行。

既然这样，我们不禁要问：世界模型为什么这么重要？

李飞飞说，很多人第一次听到这个词，觉得有点抽象、很高深。你可以把它理解成：AI 对现实世界的三维理解能力。

什么意思呢？

就像我们人一样，会说话、会思考，会看、会动、能感知这个世界的空间结构。

你看一张桌子，知道它是平的，知道上面有什么东西，还能绕过去、搬起来、放东西上去……这些动作背后，是大脑在构建一个对这个世界的“模型”。

而所谓“世界模型”，是 AI 在尝试做这件事：把视觉、空间感、动作等多个维度的信息结合起来，真正模拟出一个接近真实的世界。

她打了个特别形象的比方：

游戏里的场景生成。游戏设计师不会直接写一段话告诉你「这里有一座山、一条河、一座桥」，而会在游戏引擎里把这些元素真的「建出来」，让你可以走、可以跳、可以绕路。

AI 的世界模型，在试图做类似的事：

要‘理解’它的形状、位置、与其他物体的关系，甚至它的动态变化，并能预测和操作它。

接着她说了一个特别有意思的设想：

如果一个机器人只能看到二维画面，那它就像是在一个纸片世界里生活。它不知道前面的东西是近还是远，也不知道自己能不能穿过那扇门；只有当它有了三维的理解，才能真正开始在这个世界中自由行动。

所以，世界模型并不仅是技术概念，它是在回答一个更根本的问题：AI 怎样才能真正理解物理世界。

这也正是李飞飞强调的一点：

语言是高度压缩的信息，但它丢失了很多细节。要还原真实世界，必须要有空间建模的能力；换句话说，世界模型，才是 AI 实现‘通用智能’的关键一步。

说到这儿，她还分享了一个亲身经历：

五年前，角膜受伤，好几个月失去了立体视觉。结果她发现，自己连开车都变得特别困难；明明知道自己车有多大、路边的车停得多近，但就是判断不了距离，不得不开得特别慢，生怕蹭到别人。

她说：

那一刻才真正体会到，人类对世界的理解，是多么依赖空间感；这也让她更加确信，AI 如果没有这种空间理解能力，那就永远只能停留在「看得见」但「看不懂」的阶段。

理论终究要落到实处。问题是，构建一个世界模型，要哪些技术？

李飞飞说，要让 AI 真正理解、重构三维世界，是一个非常复杂的过程，目前来看，有几个关键的技术方向正在被重点探索。

首先，是从二维图像到三维重建的能力。

通俗点讲，你给 AI 几张照片，它能还原出一个立体的世界。比如，你从不同角度拍几张桌子的照片，AI 就能推断出这张桌子在空间里是怎么摆放的，甚至能“补全”你看不到的那一面。

这项技术叫 NeRF，全称是 Neural Radiance Fields，听起来有点学术，你可以把它想象成一个“会魔法的相机”；它就像你在拼图，给它几块碎片，它就能猜出整幅画面是什么样子的。

有了这个还不够。

NeRF 虽然重建得准，但它有个问题：计算量太大，运行起来很慢，不适合实时应用。于是，另一个技术就出现了，叫做高斯平面表示法。

什么是高斯平面表示法（Gaussian Splatting）？

简单讲：把空间中的每一个点看作是一个个小圆球，然后通过小球的位置和颜色，来快速描绘出整个场景的样子。

你可以想象一下，小时候玩的积木，每个积木都很小，但放在一起就能搭出一座房子。只不过这里的“积木”，是可以自由变形、移动的小光点。

这个方法的好处是速度快，渲染效率高，特别适合用来做实时交互，比如游戏、VR 或者机器人导航。

不过，这还不是全部。

还有一个特别火的技术，也在为世界模型提供支撑，那就是常听说的扩散模型（Diffusion Models）。

扩散模型最开始用于图像生成，比如你现在看到的很多 AI 绘画工具，背后都有它的影子；但它的能力不止于此。它也可以帮助 AI 更好地理解和生成三维空间内容。

举个例子：

假如你有一张模糊不清的照片，扩散模型可以通过不断“去噪”的方式，逐步还原出清晰的画面。同样的道理，它也能帮 AI 把一些粗糙的空间数据变得更精细、更真实。

当然，除了模型本身的技术突破之外，还有一点也很重要：多视角的数据融合。

也就是说，AI 不应该只靠一张照片或者一个镜头看世界，而是要像人一样，能从多个角度观察同一个物体，再综合判断它的形状、位置和运动方式。

这就像，你站在房间的不同位置看一个杯子，每次看到的角度不一样，但你的大脑会自动把这些信息整合起来，形成一个完整的认知。

AI 也要做到这一点，才能真正理解它所处的环境。所以你看，技术是在一步步地让 AI 拥有类似人类的空间感知能力。

不过，这些都还是基础能力。

如果我们想让 AI 不仅看得见、建得出，还能预测这个世界的变化，那就还得引入另一个重要的方向：物理仿真与动态建模。

也就是说，不只是知道一个物体现在在哪里，还要能推测它接下来会怎么动，比如：风一吹树叶会摇摆，门被推开之后会弹回来，或者一个球滚下楼梯时会发生什么。

看似简单的常识，对 AI 来说都是巨大的挑战。

所以，构建一个世界模型，要多种方法协同工作，包括 NeRF、高斯表示法、扩散模型、多视角融合，以及物理建模等多个方向的共同推进。

听完后，我才明白，原来 AI 要理解这个世界，得像人一样，能从多个角度观察、拼接信息、推理关系、预测变化，这背后是一整套复杂的技术组合拳。

既然 AI 已经开始理解三维世界，那能力能落地吗？它现在已经使用了吗？

李飞飞说：是的。应用场景远比我们想象得多。

比如，游戏行业；很多游戏公司，不再靠程序员一行行写代码来建模场景了，直接让 AI 根据几张照片或者一段视频，自动生成一个逼真的三维世界。

再比如建筑行业。

以前设计师画一张效果图，可能要几天时间来建模渲染，现在借助世界模型的技术，AI 可以在几分钟内生成整个空间的立体结构，甚至还能模拟阳光从不同角度照进来时的效果。

还有机器人领域；如果一个机器人只有二维视觉，那就像是在一个纸片世界里生活，根本不知道前面的东西是近还是远，能不能穿过那扇门。

还有吗？当然。

数字孪生，也在为现实世界建立一个虚拟剧本；一座工厂、一栋大楼，甚至是一座城市，都可以通过 AI 建立出一个对应的数字世界，用来做预测、测试和优化。

比如：我们可以先在这个虚拟世界里模拟一场火灾疏散，看看哪里会出问题，然后再去现实中改进，而不是等到事情发生了才补救。

另外，她特别提到的方向是创意产业。

创造力本质上是视觉化的。很多艺术家、设计师、建筑师的灵感，是来自于他们对空间的理解和想象，而当 AI 也能拥有这种能力时，它就不仅仅是工具，而是创作者的伙伴。

所以你看，应用不只是停留在技术论文里，它们正在悄悄地改变很多行业的运作方式；李飞飞也提到，这就像是一场新的生产力革命：

过去我们靠语言描述世界，现在我们能让 AI 直接“看到”并“重建”这个世界。

看来世界模型应用前景比较广阔，那离真正的广泛应用还有多远？目前还面临哪些挑战？李飞飞说，方向是对的，目前还有不少难题没有解决。

关键有三点。第一是数据问题。

你要让 AI 理解三维世界，它得看到足够多的真实场景，还要有深度信息、空间结构、光照变化等等。

换句话说，AI 要“看懂”这个世界，前提是你得给它提供足够清晰、足够全面的“教材”。但现在这些数据要么很难获取，要么成本太高。

其二，算力还是个大问题。

现在的很多技术，比如 NeRF 或者高斯表示法，效果不错，但对计算资源的要求非常高；跑一个模型要花很长时间、要很贵的显卡。这在实验室里可以接受，但要大规模落地应用，显然不太现实。

还有一个挑战是泛化能力。什么意思呢？

现在大多数 AI 模型只能在特定环境下工作得很好，一旦换到陌生的场景中，就容易“看不懂”、“认错人”或者“走错路”。

就像你训练一只狗只认红色球，结果换了蓝色球，它就不认识了一样；AI 也一样，它需要更强的适应性，才能真正走进千家万户。

另外，光靠某个厉害的算法还不够，得把硬件、软件、数据、应用场景全都打通才行；这不是一个人、一家公司能完成的事，而是需要整个行业共同推动的一场变革。

所以，虽然世界模型的方向没错，前景也很诱人，但现在更像是刚起步的新手，离真正的成熟和广泛应用，还有一段不短的路要走。

既然世界模型还在路上，那凭什么你们（World Labs）能推动它往前走？

李飞飞说，要一个能融合多种能力的团队，而这也是她创办 World Labs 的初衷之一。

目前团队成员来自五湖四海，包括计算机视觉专家、图形学研究者、扩散模型开发者，还有做物理仿真和机器人控制的人才。

她还提到，AI 发展到现在，已经不是“单打独斗”就能突破的。过去是一个人写出一个算法就火了，现在要做世界模型这种系统工程，必须要有不同背景的人一起干。

她举了个例子：

团队里有一位叫 Manu 的研究人员，在 NeRF 和高斯表示法方面有很深的积累；另一位同事叫 Christophor，在扩散模型和生成式 AI 上也非常有经验。

他们不是在复制别人做过的事，是在探索一条全新的路，这条路没有现成的地图，只有靠大家边走边画。

也正是因为这样，她更加确信：未来的 AI 研究范式，正在从“单一学科”走向“多学科融合”，从“个体英雄”走向“集体智慧”。

有这样一个多元背景的团队，也意味着在看待 AI 的方式上，会有更多元的视角。

李飞飞作为一个科学家、创业者，同时也曾经从事过法律工作，她也谈到一些关于 AI 和人文之间的关系、AI 和教育之间的影响、以及它如何和法律、伦理这些社会系统一起演进的看法。

她说：在过去很长一段时间里，大家一提到 AI，就想到技术本身，类似于怎么训练模型、怎么提升准确率、怎么优化算法。

但其实，真正决定 AI 能走多远、走多稳的，不只是技术，还有它和社会之间的关系。

拿教育来说：

很多学校教 AI 的方式，还停留在“教学生怎么写代码”、“怎么调参”的阶段。她认为，未来的 AI 教育，应该更注重培养学生的批判性思维和社会责任感。

因为 AI 不只是工具，它会影响人的决策、改变社会结构、甚至重塑就业形态。

因此，我们要培养的不只是会写模型的人，更是能思考这个模型该不该被训练、它的影响是什么’的人；换句话说，AI 教育不能只教“怎么做”，还要教“为什么做”和“应不应该做”。

对于法律方面，她认为：

AI 正在越来越多地参与到现实世界的判断中。比如：说招聘筛选、信用评估、甚至司法判决。那问题就来了：如果 AI 做出了错误的决定，谁来负责？

是开发者？使用者？还是 AI 本身？或许，我们必须提前为 AI 设计好规则边界，否则等到出问题了再补救，可能就来不及了。

最后，她还谈到一个特别有意思的点：

很多人觉得 AI 是冷冰冰的数学和算法，她觉得，AI是人类价值观和技术能力的结合体；我们造出什么样的AI，反映的就是我们想成为什么样的社会。

所以，AI 发展到今天，它要哲学家、历史学家、社会学者、教育者、立法者的共同参与。

既然AI是整个社会系统的一场变革，那我们忍不住要问：李飞飞眼中的“空间智能”和“世界模型”，最终会走向哪里？对未来 AI 发展，又抱有什么样的愿景？

她说，内心有很多很多想法，早在做计算机视觉研究的时候就埋下了种子。

那时候就在想：

如果有一天，AI 真的能理解这个三维世界，它会怎么用这种能力？是仅仅用来玩游戏、建地图，还是可以做得更多？

她相信，未来AI 不只是“看得到”，还要“看得懂”；不只是“重建世界”，还要“参与世界”；不只是“执行任务”，还要“与人协作”。

换句话说：AI 终极目标，不是替代人类，而是成为人类在物理世界中的智能延伸。

她打了个比方：就像眼镜让我们看得更清楚，轮椅帮助我们移动得更远，而 AI 将成为我们理解和操作这个世界的新工具。

比如：

医疗领域，AI 可以帮助医生更准确地判断手术路径；在建筑行业，它可以协助设计师快速搭建虚拟模型。

教育中，它可以成为一个能“走进去”的知识空间，让学生真正“看到”分子结构、历史场景、甚至宇宙演化；这不是科幻，而是正在发生的技术演进。

关于 AGI，她也提到一个很关键的观点：

我们今天讨论的世界模型，是未来通用人工智能（AGI）的第一步；真正的 AGI，不只靠语言或文字来理解世界，而是要有空间感知、动态推理、交互能力和创造能力。

这些，才是世界模型所代表的方向。

所以，空间智能、世界模型，不仅是一场技术探索，更是一次关于人机关系、社会进步、以及未来生活方式的重新定义。

从语言到世界，从二维到三维，李飞飞所描绘一个 AI 更懂人、更贴近现实、更能与我们一起生活和工作的时代。

这一切，听起来宏观，实现起来难吗？

从上往下看，确实不容易。如果我们换个角度，从下往上看呢？在中国，像字节、腾讯、阿里、百度这些领先的企业，已经在尝试给自己的 AI ToC 产品加上一双眼睛。

当AI开了天眼之后，会不会倒逼空间智能的加速呢？换句话说，与其构建，不如先让AI先读懂世界，何尝不是一种选择？有意思的问题，我还在观察。你怎么看？

资料参考：

[1]. a16z. (2025, June 4). How Fei-Fei Li is rebuilding AI for the real world ；YouTube：https://youtu.be/fQGu016AlVo?si=RRZe7RbVsjr3EPHF

来源：王智远一点号