主权AI时代世界模型政策竞争格局与中国路径

全球AI竞争重心转向物理智能

人工智能竞争的重心正从大语言模型的语义处理转向物理AI的执行能力。世界模型作为机器人与物理世界交互的认知引擎，其核心功能在于对物理世界状态、变化规律与行动后果进行建模。与传统视觉生成模型不同，真正的物理原生世界模型具备多模态融合感知、物理规律认知、因果长时序推理及闭环自迭代四大必备能力。它不仅是视频生成工具，更是通往现实世界的状态预测内核，服务于机器人、自动驾驶、工业设备等高风险实体场景。

全球主要经济体已将其纳入政策竞争的前沿领域。美国依托Stargate等计划以前沿能力和算力壁垒定义上限；欧盟以AI法案和主权AI工厂布局可信合规路径；海湾国家凭借主权资本与能源优势打造算力枢纽；日韩印则以本土平台建设为核心追求最低可行主权能力。各国在算力、数据、主权、监管四条主线上形成政策共识，但具体实施路径分化明显。

中国路径：隐性嵌入与场景牵引

与美国前沿能力驱动的模式不同，中国采用隐性嵌入加场景牵引的策略。通过人工智能加顶层战略、部委专项及地方实践，推动世界模型与实体经济融合。当前，中美顶级模型性能差距已显著缩小，中国在全球API Token中的份额快速上升，印证了便宜且足够好的替代性竞争优势。中国的战略重心不在于复制美国的单点技术突破，而在于构建国产算力、行业数据、仿真平台与实体终端的系统闭环。

在部委层面，工信部与国资委联合开展人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确要求建设高保真数据集，覆盖全身运动轨迹、力位控制曲线等全维度信息。这标志着数据政策已从开放互联网语料转向可验证、可重放、可对齐的物理语料建设。制造业方向上，人工智能加制造专项行动量化目标明确，旨在通过场景开放倒逼世界模型基础能力成熟。

地方实践：差异化分工与生态构建

地方政府在世界模型赛道上呈现出明显的差异化分工。北京侧重科研资源密度与世界模型仿真平台建设，设立政府投资基金支持具身智能产业培育。上海强调算法策源与规则席位，建设虚实融合实训场与行业基座大模型，部署智能终端、科学智能等关键领域应用。深圳聚焦工程化验证与硬件协同，通过整机企业与零部件配套缩短从仿真到商品化的路径。江苏则依托制造腹地优势，建设工业语料库与省域数智服务平台，形成非对称竞争优势。

地方竞争的本质在于争夺场景密度、数据矿藏与生态厚度的乘数效应。上海强在综合生态，北京强在科研与平台，深圳强在硬件与工程化，江苏强在工业语料与制造腹地。各地通过提供算力券、模型券、语料券等工具，降低企业试错成本，推动世界模型成为新型地方AI基础设施的上层应用。

战略启示：重构效率函数与体系化能力

世界模型的竞争本质是下一代智能基础设施定义权之争。中国应聚焦于构建体系化能力，包括建立国家级世界模型算力共享池、强制开放公共领域高保真物理语料、支持国产物理引擎与工业软件AI化改造、在机器人政策中引入仿真里程考核指标以及建设国家级世界模型能力验证场。这些举措有助于弥补算力短板，以体系换速度、以场景补算力，在全球竞赛中走出一条非对称加速路径。

未来，世界模型政策将从隐性嵌入走向显性命名，政策资源将更多向数据、仿真、训练场与机器人终端的闭环倾斜。一线城市与制造强省的分工将更加清晰，前者负责策源、平台与规则，后者负责工业数据、场景转化与规模部署。通过重构效率函数，中国有望在主权AI时代获得定义物理智能基础设施的主动权。