无界动力在WRC阐述世界模型落地路径
无界动力在WRC上明确：世界模型的价值不在预测未来，而在推演行动后果并做决策，通过场景数据闭环实现落地。
世界模型不必像素级复刻物理世界，只需提炼影响决策的高维表征和因果。无界动力采用“隐空间世界模型+强化学习”路线，用工业场景练操作技能，用商业场景练泛化能力，让机器人在真实环境中持续进化，最终转化为稳定生产力。
正文摘录
8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举行。无界动力不仅集中呈现了以隐空间世界模型为核心的具身通用大脑 MWA™ 及一系列软硬协同自研成果，也深度参与大会主论坛和多场同期活动，系统阐释了世界模型突破模仿学习的局限，在真实场景中持续进化，以及未来逐步走向规模化落地与全球价值创造，展现了公司在具身智能世界模型领域的深厚技术积累、产业认知与前瞻判断。 8月21日，在以“生态建设”为主题的 WRC 主论坛上，“中国电子学会世界模型专家委员会”正式成立。无界动力创始人兼 CEO 张玉峰受邀担任委员会委员，参加委员会成立后的首次闭门会议，并深度参与该论坛“世界模型到服务人类的现实距离”主题对话环节，与来自产业界、学术界的专家共同探讨世界模型的技术演进与现实价值，系统分享了无界动力对具身智能世界模型的理解及“隐空间世界模型+强化学习”的技术路线。 人类并不需要掌握物理世界的全部细节，也能依靠一个大致正确的“世界模型”完成复杂任务。具身智能同样不必追求事无巨细的像素级复刻，而应学习真正影响决策与行动的高维表征和因果关系。 基于这一判断，无界动力选择“隐空间世界模型+强化学习”的技术路线：通过隐空间中的高维表征提炼物理世界的关键规律与因果关系，减少对像素层面计算以及固定任务、特定场景海量数据的依赖；再通过强化学习进行试错、反馈与奖励，让机器人不仅拥有理解世界的“世界观”，也逐步建立判断行动价值的“价值观”。自研具身通用大脑 MWA™，正是这一路线的集中体现。 “世界模型真正的价值，不在于把未来‘画’出来，而在于推演行动将如何改变世界，并据此作出决策。”张玉峰表示。 从理解世界到服务人类，模型还需要走出实验室，在真实场景中接受检验。张玉峰认为，世界模型需要形成由场景牵引、数据回流与模型迭代共同驱动的正向循环。