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　　“有了世界模型，机器人才是具备主动理解与物理常识的具身智能终端。在我们深耕的城市场景落地中，世界模型缺失带来的瓶颈尤为明显。”何弢介绍。例如，城市配送机器人在运行过程中常遇到逆行的人群、非机动车或突然出现的动物等。若没有世界模型系统，机器人的应对策略通常是紧急刹停——这不仅影响效率，还容易引发后方追尾。世界模型能预测周围动态物体未来几秒钟内的运动轨迹（时序预测），从而让机器人像人类驾驶员一样，在动态博弈中平滑调整速度和方向，实现高效且安全的穿插通行。

　　何弢表示，公司所处的行业赛道或呈现三大发展阶段。第一阶段是特定垂直领域的智能化，即在城市出行、城市管家、物业服务等细分场景实现单一设备的AI驱动；第二阶段是场景化协同作业，统一的世界模型驱动多种不同形态的智能体（如无人小巴、配送机器人、清洁机器人）在大型园区、社区中协同运作。目前行业处于第一阶段向第二阶段跨越的关键期，公司部署的万台终端具备空间移动能力，但在精细化操作和复杂协同上仍需突破。现阶段的主要挑战在于：高质量、多模态的真实物理世界交互数据极度匮乏。