这项由中国科学院认知与决策智能重点实验室、北京航空航天大学、北京邮电大学以及阿里巴巴集团AMAP联合完成的研究发表于2026年3月23日的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2603.22212v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
当我们看电影时，经常会被那些精彩的动作场面震撼：一个篮球运动员跃起投篮，球在空中划出完美弧线；一辆汽车在雨夜的街道上疾驰，雨滴在车窗上形成水珠。这些看似简单的画面，其实包含了无数复杂的物理规律和因果关系。现在，人工智能也在学习如何"拍摄"这样的视频，它们被称为"世界模型"。
世界模型就像是一个虚拟的电影制片厂。当你告诉它"一个苹果从桌子上滚下来"，它不仅要画出苹果，还要让苹果遵循重力定律，碰到桌子边缘时会改变方向，落到地面时会弹跳。这比简单的图片生成要复杂得多，因为它需要理解时间、空间和物理世界的运作规律。
然而，现在有个严重的问题：虽然各种世界模型层出不穷，但我们却没有一个统一的标准来评判它们到底有多"聪明"。这就像举办一场电影节，却没有评委会和评分标准一样荒谬。现有的评测方法要么只看画面清晰度，就像只关心电影画质而忽略剧情；要么只测试静态的3D重建能力，就像只看一张剧照就判断整部电影的质量。
这种评测盲区带来了严重后果。想象一下，如果一个世界模型声称能完美模拟驾驶场景，但实际上当你踩刹车时，车辆却加速了；或者当机器人伸手去抓杯子时，杯子却诡异地穿过了机器人的手掌。这些问题在现有评测体系下可能被完全忽略，因为大家只关注画面是否足够逼真。
正是在这样的背景下，研究团队推出了Omni-WorldBench（全方位世界基准测试），这是全球首个专门评测世界模型"互动反应能力"的综合性基准。这套评测系统就像是为AI世界模型量身定制的"奥斯卡奖评选体系"，不仅要看画面美不美，更要看剧情是否合理、物理规律是否正确、因果关系是否清晰。
研究团队的核心洞察是：未来的世界建模应该是4D的，也就是同时包含三维空间和一维时间。这意味着世界模型不仅要知道物体在空间中的位置和形状，还要能够预测它们随时间的变化规律。当一个球被踢出时，模型需要知道它会沿什么轨迹飞行，什么时候落地，落地后会如何弹跳。这种能力被研究团队称为"互动反应能力"，它是区分真正智能的世界模型和普通视频生成器的关键标准。
为了构建这套评测体系，研究团队开发了两个核心组件。第一个叫做Omni-WorldSuite（全方位世界测试套件），它就像是一个巨大的题库，包含了1068个精心设计的测试案例。这些测试案例覆盖了从日常生活到专业领域的各种场景，每个案例都有一个初始画面和一段描述动作的文字提示。
这个题库的设计极其巧妙。研究团队将所有的互动行为分为三个层级，就像游戏中的难度等级一样。第一级是"自我互动"，就像一个人独自练习投篮，只涉及单个物体的运动，比如一个苹果静静地放在桌子上。第二级是"局部互动"，就像两个人传球，一个物体直接影响另一个物体，比如棒球运动员用力投球。第三级是"全局互动"，就像多米诺骨牌效应，一个动作引发连锁反应，影响整个环境，比如机器人整理房间时需要协调处理多个物体。
第二个核心组件叫做Omni-Metrics（全方位评测指标），它就像是一个由多位专业评委组成的评审团。这个评审团从三个不同角度对世界模型进行全面评估。第一位评委专门看"生成视频质量"，检查画面是否清晰、动作是否流畅、内容是否与描述一致。第二位评委专门看"相机-物体可控性"，检查模型是否能按照指令正确移动相机视角，同时保持物体行为的一致性。第三位评委专门看"互动效果保真度"，这是最关键的评委，它要判断互动行为是否符合物理规律和因果逻辑。
互动效果保真度的评估特别有趣。研究团队设计了四个具体指标，就像四个不同专业的检查员。第一个叫InterStab-L，专门检查长期一致性，确保场景在经过一系列变化后，能够回到预期的状态。比如，如果相机绕着一个物体转了一圈，最后回到起始位置时，看到的画面应该与最初基本相同。第二个叫InterStab-N，专门检查非目标区域的稳定性，确保当某个物体在运动时，背景和其他不相关物体保持稳定。第三个叫InterCov，专门检查互动的因果一致性，确保被互动的物体确实发生了预期的变化，而未被互动的物体保持原状。第四个叫InterOrder，专门检查事件发生的时间顺序，确保因果关系在时间上的正确性。
为了让这些评估更加客观和准确，研究团队还引入了一个"智能代理评分系统"（AgenticScore）。这个系统就像一个总导演，它会根据每个测试案例的具体内容，自动调整不同评估维度的重要性权重。比如，对于一个主要测试物理运动的案例，系统会更重视互动效果保真度；对于一个主要测试视觉效果的案例，系统会更关注生成视频质量。
研究团队用这套评测体系对18个代表性的世界模型进行了全面测试。这些模型涵盖了当前主流的三种技术路径：纯文本到视频生成、图像到视频生成，以及相机可控生成。测试结果既有趣又发人深省。
在纯文本到视频生成类别中，HunyuanVideo表现最佳，获得了73.96%的综合分数。这类模型的优势在于创意性强，能够根据文字描述生成丰富多样的场景，但缺点是对细节控制能力相对较弱。就像一个很有想象力但手不够稳的画家，能画出很棒的构图，但细节处理可能不够精确。
图像到视频生成类别表现最为亮眼，其中Wan2.2获得了全场最高的75.92%分数，紧随其后的是Cosmos，得分75.42%。这类模型的优势在于有了初始图像作为"参考答案"，生成的视频在视觉一致性和细节保真度方面表现更好。这就像给画家提供了一个详细的草图，让他在此基础上创作动画，自然更容易保持角色和场景的一致性。
相机可控生成类别中，HunyuanWorld以74.36%的分数领先，WonderWorld以74.02%紧随其后。这类模型的特点是能够接受明确的相机运动指令，就像给导演提供了一个可以精确控制的摄影机。但测试结果显示，这类模型在平衡相机控制和物体行为一致性方面仍有挑战。
更深入的分析揭示了当前世界模型的一些有趣特点。在互动效果保真度方面，大部分模型都存在明显短板。例如，WonderWorld在长期一致性测试中获得了84.96%的高分，但在非目标区域稳定性测试中却只有24.89%，这表明该模型在处理复杂场景时容易出现"顾此失彼"的问题。
在生成视频质量方面，几乎所有模型在时间连贯性和运动平滑性上都表现优异，大多数超过95%。但在动态程度这个指标上，不同模型之间差异巨大。ViewCrafter和WonderWorld获得了100%的满分，而其他一些模型的动态程度却相对较低。这说明当前的主要技术瓶颈已经从"生成流畅的视频"转向了"生成有意义的动态内容"。
相机-物体可控性测试揭示了另一个重要趋势。相机控制能力强的模型往往在精确操控方面有优势，但在保持整体场景和谐性方面可能有所欠缺。这就像一个摄影师技术很好，能拍出各种角度的镜头，但有时可能会为了追求特殊效果而忽略了故事的连贯性。
研究团队通过对比分析发现，当前世界模型面临的最大挑战不再是生成清晰、流畅的视频，而是如何在复杂的互动场景中保持物理规律的正确性和因果关系的一致性。许多模型能够生成视觉效果很棒的视频，但当仔细检查物体的运动轨迹、碰撞效果或环境反应时，经常会发现各种不合理的地方。
为了让这些发现更加直观，研究团队提供了丰富的案例分析。比如，在一个棒球投掷的测试中，Wan2.2能够完整地展现投手的动作序列，球的抛物线轨迹也基本正确，整个画面保持了良好的视觉一致性。相比之下，Matrix-Game2.0虽然开始时也能显示投球动作，但随着时间推进，人物形象开始变形，最终甚至完全消失，显示出在长时间序列生成方面的不稳定性。
在相机控制测试中，HunyuanWorld能够相对稳定地执行左移相机指令，保持场景的基本一致性。但ViewCrafter在类似测试中却会莫名其妙地生成一些不存在的建筑物，破坏了场景的真实性和一致性。这些具体的对比案例生动地说明了不同模型在处理复杂互动任务时的能力差异。
研究团队还发现了一个有趣的现象：模型的表现往往与测试任务的复杂程度密切相关。在简单的第一级互动任务中，大部分模型都能取得不错的成绩。但随着互动复杂度的增加，模型之间的差距开始显现。到了第三级互动任务，需要处理多个物体间的复杂关系时，只有少数顶尖模型能够保持较好的性能。
这套评测体系的推出对整个人工智能视频生成领域具有重要意义。它不仅为研究人员提供了统一的评估标准，也为技术发展指明了方向。通过这套基准测试，我们可以清楚地看到当前技术的优势和不足，从而有针对性地进行改进。
更重要的是，这套评测体系强调了一个关键理念：真正有用的世界模型不仅要能生成漂亮的画面，更要能正确理解和模拟现实世界的运作规律。这对于自动驾驶、机器人控制、游戏开发等实际应用具有重要价值。毕竟，如果一个用于自动驾驶训练的世界模型连基本的物理规律都模拟错误，那将是极其危险的。
从技术发展的角度来看，这项研究指出了几个重要的发展方向。首先是4D建模能力的重要性，未来的世界模型需要更好地处理时空关系。其次是长期一致性的挑战，模型需要在较长的时间序列中保持稳定的性能。第三是多物体互动的复杂性，这需要模型具备更强的因果推理能力。
当然，这套评测体系也有其局限性。研究团队坦诚地指出，虽然Omni-WorldSuite覆盖了广泛的场景和互动类型，但仍无法完全涵盖开放世界环境的复杂性，特别是在长时间序列和高度动态的设置方面。此外，虽然Omni-Metrics提供了综合的评估协议，但未来还需要更多的人类对齐评估来进一步验证和完善这套指标体系。
研究团队表示，他们计划将Omni-WorldBench公开发布，供全球研究人员使用。这将有助于推动整个领域的标准化发展，促进不同研究团队之间的比较和交流。他们也希望通过社区反馈来不断改进和扩展这套基准测试，使其能够更好地服务于4D世界建模技术的发展。
说到底，这项研究的价值不仅在于提供了一套评测工具，更在于它提出了一个重要观点：评判AI系统的标准应该从单纯的视觉效果转向更深层的理解能力。就像评价一个人不能只看外表，评价一个世界模型也不能只看画面质量，更要看它是否真正理解了世界的运作规律。
这种思路的转变对整个人工智能领域都有启发意义。随着AI技术越来越多地应用到现实世界中，我们需要更加重视AI系统的可靠性和实用性，而不仅仅是表面的性能指标。Omni-WorldBench正是朝着这个方向迈出的重要一步。
对于普通用户来说，这项研究的影响可能需要一些时间才能显现。但可以预见的是，随着评测标准的完善和技术的进步，未来的AI视频生成工具将会更加智能和可靠。无论是用于娱乐创作、教育培训还是专业应用，这些工具都将能够提供更加真实和有用的服务。
最终，当我们再次看到AI生成的视频时，我们不仅会惊叹于画面的精美，更会欣赏其背后对物理世界的深刻理解。这才是真正智能的世界模型应该具备的能力。
Q&A
Q1：Omni-WorldBench是什么？
A：Omni-WorldBench是由中科院和阿里巴巴等机构联合开发的全球首个专门评测AI世界模型"互动反应能力"的综合基准测试系统。它包含1068个测试案例和多维度评估指标，专门检验AI模型是否能正确理解和模拟现实世界的物理规律和因果关系，而不仅仅是生成漂亮的画面。
Q2：世界模型的互动反应能力为什么重要？
A：互动反应能力是区分真正智能的世界模型和普通视频生成器的关键。一个好的世界模型不仅要画出苹果，还要让苹果遵循重力定律正确下落和弹跳。这对自动驾驶、机器人控制等实际应用极其重要，如果模型连基本物理规律都搞错，将会非常危险。
Q3：目前哪些AI模型表现最好？
A：在测试的18个模型中，图像到视频生成类表现最佳，其中Wan2.2获得75.92%的最高分，Cosmos得分75.42%。纯文本生成类中HunyuanVideo表现最好，得分73.96%。相机控制类中HunyuanWorld领先，得分74.36%。不过所有模型在复杂互动场景中都还有改进空间。
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