如果在你面前有一滩水，你会怎么想？

也许你会本能地绕开，也许你会判断那是昨夜的雨留下的痕迹，又或者，你会思考附近是不是排水不畅。

这是我们作为人类的本能，我们的大脑不只是看到，而是理解——在一次次经验中构建起一个对世界的内在模型，这个模型告诉我们：哪些事物会改变，哪些现象有因果，哪些决定值得在意。

那机器人呢？

过去，它们只会识别图像中的水面或雷达反射的异常，然后根据规则避让。没有“想法”，更谈不上理解。但现在，它开始拥有了“自己的判断”。

这背后，正是“世界模型”在发挥作用。它赋予机器人一种对环境逻辑的想象力：不只看见当前状态，更能预测未来变化、推理因果路径、预判潜在风险。它知道落叶可能被风卷起，行人可能突然横穿，静止的车辆可能即将启动......

但要让这样的能力真正嵌入机器人日常决策中，关键不只是有模型，还要有架构——世界模型与端到端系统的结合，正在成为智能系统发展的下一阶段。

传统的机器人智能系统大多是模块化设计：感知、定位、规划、控制等子系统各自独立，需要工程师为每一种场景设定成百上千条规则。这类系统在面对城市中复杂、突发的清扫环境时，容易出现响应迟缓、行为割裂的问题。据行业经验估算，基于模块化设计的自动驾驶清扫系统，在面对一个corner case时，可能就需要编写超过2000行代码来应对，而世界模型驱动的端到端架构，则能以短时真实数据为基础，在模拟器中生成大量虚拟场景用于训练，使系统具备更强的泛化与前瞻性。

端到端架构的泛化训练

在这样的架构下，感知、理解与决策不再是彼此脱节的环节，而是作为一个统一神经网络进行整体学习与协同优化。世界模型成为系统的“中脑”：它接收来自传感器的连续观测，预测环境的潜在变化轨迹，并基于目标任务推演最优动作。整个过程无需明确的中间状态定义，也不依赖静态地图或硬编码规则。

例如，在某个城市开放道路清扫场景中，基于预训练模型，一台机器人只需新增数十小时的真实运行数据，即可微调出一个更符合本地用户清扫习惯的模型，在数十万种变动条件下做出提前反应：它能判断某辆车可能临时起步，主动放缓速度；它能理解路侧临时停车状况，灵活采用不清扫快速通过或者最大化清扫等不同策略。

这种“理解+演化”能力，是传统系统难以具备的。

以无人清扫机器人星筠®为例，每台机器人都配备了多模态感知系统，以视觉AI为主导，结合多种传感器协同工作，这些传感器所捕捉的海量数据，经过边缘端脱敏、压缩等预处理后，上传至云端进行自标注与训练样本生成，最终构建起用于世界模型学习的“时空片段”。

机器人在城市复杂场景中作业

为了实现高效部署，系统会采用模型蒸馏、剪枝与量化等技术手段，将大规模世界模型压缩为可在终端高效运行的轻量模型。这些小模型具备更快的推理速度与更低的运行功耗，可在本地独立完成实时预测与决策，从而实现“云-端协同”的智能闭环。

在此基础上，机器人通过结合自监督学习与强化学习机制，构建出具备生成性预测能力的世界模型。即便在新环境下，机器人也可以借助已有模型，对未来帧进行模拟生成，从而提前评估不同决策路径的结果。这一机制本质上是在“虚拟的未来”中预演当下的决策。

世界模型训练流程（基于时序帧预测）

举例而言，当前方出现障碍物时，机器人无需依赖预设规则逐一判断，而是通过世界模型自主推演：这个区域是否具备通行性？障碍物是停止状态还是运动状态？是否能尝试通行？在短短数百毫秒内，系统会在内部完成模拟，并输出当前最优策略。

机器人在应对障碍物时会输出最优策略

得益于智能云控平台，世界模型也具备跨设备的共享机制。

举个例子，一台无人清扫机器人在苏州街头学习到了“应对共享单车乱停导致重新规划路径”的模式，可以通过模型参数更新，在其他区域设备中即时复现同类预警与调整能力。

随着清扫场景的复杂性不断提升——包括夜间光照不足、季节性落叶高峰、交叉人车流混行区域等，世界模型的学习能力也在持续进化。端到端架构下，每一次运行数据都不仅仅是任务执行的痕迹，更是一次新知识的收集。通过数据闭环，系统得以在每次作业之后自动反思、优化策略，最终走向具备高度适应性与长效学习能力的具身智能体。

目前，世界模型已经在多个城市清扫任务中发挥作用。

当雨后积水、突发人流、夜间微光等“传统系统难以提前处理”的场景出现时，机器人能够在毫秒级内完成预测和策略切换，显著提升了通行安全和清扫效率。尤其在夜间交叉路口或学校周边等高不确定区域，世界模型通过“预演未来”，帮助设备做出更稳妥的抉择，避免了多起潜在风险。

机器人在微光环境下进行作业

同时，随着运行区域的不断拓展，系统的学习能力也在“进化”——来自成都冬季湿滑道路的数据，会为上海的梅雨季节提供更强鲁棒性；苏州早高峰人车混行的预测经验，也被同步用于杭州的核心商圈。每一次数据上传，都是一次对“理解世界”的补丁；每一个模型更新，都是对机器人“行为边界”的再拓展。

未来，随着计算资源、算法结构与传感融合技术的持续发展，端到端的世界模型将不再局限于识别与决策的阶段性优化，而会成为机器人系统的核心架构范式：它不再是某个模块，而是机器人的意识中枢。

让机器人像人类一样，不仅能看见眼前，更能理解其所处的世界，做出合理、可解释、具备因果逻辑的判断——这，正是端到端世界模型存在的意义。