世界模型（World Model）是智能体对所处环境及其动态变化规律的内在表征系统，它通过模拟物理世界的运行机制来实现对未来状态的预测和推理。这个认知架构源于控制论与认知科学的交叉研究，其核心在于构建一个可计算的虚拟环境，使智能体能够在不必实际交互的情况下，通过内部模拟来评估不同行动可能产生的后果。世界模型通常包含状态表征、转移函数和奖励机制三个基本组件，既能够处理具体感官输入，也能进行抽象的逻辑推演。
在具身智能产品开发中，世界模型是实现高效决策的关键技术路径。自动驾驶系统通过构建道路环境的动态模型预测他车轨迹，家用机器人利用室内物理模型预判物品摆放变化，这些应用都显著降低了实际试错成本。当前前沿研究正尝试将神经渲染技术与物理引擎相结合，使世界模型既能处理视觉信号的真实性，又保持物理规律的严谨性。推荐延伸阅读：David Ha和Jürgen Schmidhuber的论文《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》（2018）系统阐述了世界模型在强化学习中的基础框架。