WAIC現(xiàn)場，為什么都在看極佳視界？世界模型終于不只是概念了

世界模型開始接管機(jī)器人行動，極佳視界在WAIC擺出了完整產(chǎn)品鏈。

如果只在WAIC 2026逛一個具身智能展臺，上海世博展覽館H3-D105的極佳視界，值得被放進(jìn)優(yōu)先級。

這不是一個隨便能下的判斷。

2026年的WAIC，展會面積超過10萬平方米，1100余家企業(yè)參展。大模型、人形機(jī)器人、具身智能、自動駕駛、AI影視和工業(yè)智能幾乎擠滿了每一個高熱度議題。換句話說，任何一個展臺想在這樣的密度里被看見，都必須拿出足夠具體、足夠可感知的東西。

極佳視界的不同之處在于，它把「世界模型」這個過去半年被反復(fù)討論、也容易被講虛的概念，放進(jìn)了一個真實展會環(huán)境里。

開展前兩日，位于H3-D105的極佳視界展臺，從開館到閉館始終保持高人流。觀眾、產(chǎn)業(yè)客戶和媒體在多個Demo前持續(xù)停留、拍攝和提問；7月18日公眾開放日剛開始，前來觀展的人流已經(jīng)不斷進(jìn)入。展臺還迎來海外政要與貴賓駐足，極佳視界創(chuàng)始人黃冠也在現(xiàn)場接受央視總臺記者采訪。

在一個并不缺機(jī)器人和大模型的WAIC現(xiàn)場，這樣的關(guān)注度，本身就是一個行業(yè)信號。

它說明行業(yè)正在尋找的，不只是又一個會動的機(jī)器人Demo，而是一套能解釋「AI如何進(jìn)入物理世界」的完整技術(shù)路徑。

極佳視界這次把答案擺得很直接：家庭場景里，搭載GigaBrain具身大腦的拾光S1連續(xù)完成取餐備餐、收拾餐桌、整理餐具、制作咖啡、整理衣物等任務(wù)；工業(yè)場景里，MakerH01演示上下料、搬運、關(guān)節(jié)組裝等自主作業(yè)；世界模型展區(qū)里，一粟YiSu、DriveDreamer、GigaWorld、GigaWorld-Policy等產(chǎn)品共同構(gòu)成了從內(nèi)容創(chuàng)作、駕駛仿真到具身智能的產(chǎn)品矩陣。

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這也是極佳視界展臺值得關(guān)注的核心原因：它展示的不是一個孤立的機(jī)器人表演，而是一條從「世界生成」到「世界行動」，再到本體執(zhí)行和場景反饋的產(chǎn)品鏈。

換句話說，極佳視界想在WAIC現(xiàn)場回答一個更關(guān)鍵的問題：當(dāng)AI不再只停留在屏幕里生成文字、圖像和視頻，世界模型究竟如何幫助機(jī)器人理解環(huán)境、預(yù)測變化，并最終轉(zhuǎn)化為可靠行動？

家庭場景：具身智能最難的一張考卷

具身智能行業(yè)并不缺讓人眼前一亮的演示。

真正困難的是，機(jī)器人能不能離開高度可控的實驗室，在真實、開放、不可預(yù)期的環(huán)境里持續(xù)完成任務(wù)。家庭場景正是這樣一類高難度環(huán)境：物體位置不固定，任務(wù)鏈條更長，光照、人流、遮擋和空間布局都可能變化，用戶指令也往往不如工廠SOP那樣標(biāo)準(zhǔn)。

這意味著，機(jī)器人不能只會執(zhí)行一個預(yù)設(shè)動作。它需要理解任務(wù)、識別物體、規(guī)劃步驟，并在執(zhí)行過程中根據(jù)環(huán)境變化做出調(diào)整。

極佳視界此次將拾光S1放到WAIC現(xiàn)場的家庭場景中展示，本質(zhì)上是在用一個更復(fù)雜的開放環(huán)境檢驗其具身大腦能力。相比單一抓取、單一遞送或單一語音交互，取餐備餐、收拾餐桌、整理餐具這類連續(xù)任務(wù)更接近家庭服務(wù)機(jī)器人的真實使用狀態(tài)。

在極佳視界的體系中，拾光S1搭載的是GigaBrain具身大腦。后者需要解決的不只是「看見什么」，還包括「任務(wù)怎么拆」「下一步做什么」「動作執(zhí)行后環(huán)境會怎樣變化」。

這也是家庭場景對物理AI的核心價值：它不是一個更好看的展示空間，而是泛化能力、穩(wěn)定性和長程任務(wù)執(zhí)行能力的壓力測試。

如果機(jī)器人最終要進(jìn)入日常生活，家庭場景會是繞不開的一關(guān)。

工業(yè)場景：更接近商業(yè)化的答案

如果說家庭場景考驗的是泛化能力，那么工業(yè)場景考驗的則是穩(wěn)定性、效率和可復(fù)制性。

在工業(yè)場景展區(qū)，極佳視界展示了面向制造場景的Maker H01。本體同樣搭載GigaBrain，可完成上下料、搬運、關(guān)節(jié)組裝等任務(wù)。

這些任務(wù)對應(yīng)的是制造業(yè)中高頻、可量化、可規(guī)模化復(fù)制的作業(yè)環(huán)節(jié)。一臺機(jī)器人能否持續(xù)部署，不只取決于它能否完成動作，還取決于它能否穩(wěn)定嵌入生產(chǎn)流程，帶來效率、良率或成本上的改善。

極佳視界提出的「機(jī)器人造機(jī)器人」，牽引了智能制造的發(fā)展方向。

這不是簡單地把機(jī)器人放到工廠里表演，而是試圖讓機(jī)器人參與機(jī)器人相關(guān)產(chǎn)品的制造流程。從上下料、搬運到關(guān)節(jié)組裝，這些環(huán)節(jié)如果能被持續(xù)驗證，意味著具身智能有機(jī)會先在更可控、更高頻的工業(yè)場景中形成閉環(huán)。

對物理AI公司來說，工業(yè)場景的意義還在于數(shù)據(jù)。真實產(chǎn)線中的任務(wù)執(zhí)行、失敗恢復(fù)、異常狀態(tài)和人工干預(yù)，都會變成模型迭代所需要的反饋。也就是說，工業(yè)不是單純的落地場景，還是世界模型和具身大腦持續(xù)進(jìn)化的數(shù)據(jù)來源。

這也是極佳視界把Maker H01放在WAIC展臺上的原因：本體不是終點，而是模型進(jìn)入真實世界的入口。

世界模型：從生成世界，到執(zhí)行行動

家庭和工業(yè)兩個展區(qū)背后，是極佳視界更底層的技術(shù)判斷：世界模型的價值，不應(yīng)止步于生成畫面。

在WAIC現(xiàn)場，極佳視界將其產(chǎn)品矩陣分成兩條線：世界生成模型和世界行動模型。

前者負(fù)責(zé)理解、模擬和生成物理世界，為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、仿真環(huán)境和預(yù)訓(xùn)練能力提供底座；后者則把模型對環(huán)境的理解、預(yù)測和規(guī)劃能力，進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可以執(zhí)行的動作。

這一區(qū)分很關(guān)鍵。

如果世界模型只是生成一個看起來真實的視頻，它更像內(nèi)容生成工具；但如果世界模型能夠回答「一個動作執(zhí)行后，世界會如何變化」，它就開始接近物理AI的基礎(chǔ)設(shè)施。

在世界生成模型側(cè)，極佳視界展示了三類產(chǎn)品。

一粟YiSu面向影視、游戲和交互內(nèi)容創(chuàng)作。它以全模態(tài)實時世界模型為核心，結(jié)合理解物理世界的Agentic模型和AI原生創(chuàng)作引擎，使用戶能夠通過自然語言完成布景、表演和運鏡，并在空間一致性、物理規(guī)律、可控性和工業(yè)級渲染之間取得平衡。

DriveDreamer面向自動駕駛數(shù)據(jù)與仿真。自動駕駛越往高階走，真實路測和人工采集的邊際成本越高，世界模型在這里對應(yīng)的是一種可生成、可驗證、可迭代的訓(xùn)練與評估環(huán)境。

GigaWorld則面向具身智能，目標(biāo)是生成可交互的世界，并從生成數(shù)據(jù)進(jìn)一步走向閉環(huán)驗證。最新一代GigaWorld-1，將世界模型從「理解世界」推向「檢驗行動」。

在世界行動模型側(cè)，GigaBrain是極佳視界面向通用機(jī)器人的具身大腦，面向跨本體、跨任務(wù)和長時程操作；GigaWorld-Policy則嘗試在世界模型范式下直接輸出動作，讓機(jī)器人具備物理預(yù)判和真機(jī)部署能力。其最新版本GigaWorld-Policy-0.5在性能、速度和工程可用性上進(jìn)一步提升，并已全面開源。

在這一體系里，世界生成模型與世界行動模型并不是兩條割裂路線。前者提供數(shù)據(jù)、仿真和預(yù)訓(xùn)練底座，后者負(fù)責(zé)把理解與預(yù)測轉(zhuǎn)化為行動，再通過真實場景反饋持續(xù)反哺模型。

這也是極佳視界所理解的通用世界模型：它是一套圍繞物理世界行動構(gòu)建的系統(tǒng)能力。

從Demo到產(chǎn)品鏈，競爭開始變成系統(tǒng)工程

具身智能行業(yè)正在經(jīng)歷一個明顯變化：過去大家更關(guān)注機(jī)器人「像不像人」「能不能走」「能不能完成某個動作」；現(xiàn)在，問題開始變成機(jī)器人能否在真實任務(wù)中穩(wěn)定工作，能否形成可復(fù)制的部署路徑，能否通過數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)進(jìn)化。

這也意味著，單點Demo的價值正在下降，系統(tǒng)工程能力的重要性正在上升。

極佳視界成立于2023年，是國內(nèi)較早系統(tǒng)布局世界模型的公司之一。過去的先發(fā)優(yōu)勢更多來自技術(shù)方向判斷；而在WAIC現(xiàn)場，它試圖展示的是另一件事：如何把這一判斷轉(zhuǎn)化為從研究到工程、從模型到本體、從產(chǎn)品到商業(yè)化場景的完整布局。

從現(xiàn)場展出的產(chǎn)品看，極佳視界并沒有把世界模型局限在單一場景中。內(nèi)容創(chuàng)作、自動駕駛仿真、家庭機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人和具身訓(xùn)練體系，看似屬于不同業(yè)務(wù)方向，但底層問題是一致的：如何讓AI從理解數(shù)字世界，走向理解物理世界，并在真實世界中采取行動。

這也是物理AI與過去大模型應(yīng)用最大的不同。

在數(shù)字世界中，模型輸出一段文字、一張圖像或一段視頻，錯誤成本相對可控；但在物理世界中，機(jī)器人每一個動作都可能改變環(huán)境，影響安全、效率和結(jié)果。因此，模型不僅要生成，還要預(yù)測；不僅要理解，還要行動；不僅要完成一次任務(wù)，還要在失敗和反饋中迭代。

從這個角度看，極佳視界在WAIC展示的重點，不是「又發(fā)布了多少個產(chǎn)品」，而是試圖把這些產(chǎn)品串成一條物理AI的閉環(huán)。

極佳視界創(chuàng)始人黃冠接受央視總臺記者采訪

WAIC之后，世界模型要回答更現(xiàn)實的問題

WAIC是一個展示窗口，但對具身智能行業(yè)來說，展臺熱度只是開始。

真正的問題在展會之后：這些能力能否進(jìn)入更多真實場景？家庭服務(wù)能否從演示走向可用？工業(yè)任務(wù)能否穩(wěn)定嵌入產(chǎn)線？世界模型能否持續(xù)降低數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和測試成本？本體部署產(chǎn)生的反饋，能否真正反哺模型迭代？

極佳視界此次在WAIC呈現(xiàn)的，是一個更大的命題：當(dāng)AI開始走向物理世界，世界模型能否成為連接虛擬生成、真實行動和產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

展期內(nèi)，極佳視界還將參與多場論壇，并陸續(xù)與機(jī)器人、智能汽車、AI算力、影視內(nèi)容等領(lǐng)域的伙伴官宣戰(zhàn)略合作。

從家庭場景到工業(yè)產(chǎn)線，從自動駕駛到內(nèi)容創(chuàng)作，極佳視界正在押注的是同一個方向：世界模型最終要從概念走向行動，從展臺走向場景，從技術(shù)敘事走向生產(chǎn)力。

7月19日至20日，WAIC展會仍將繼續(xù)。對于關(guān)注世界模型、具身智能和物理AI的觀眾來說，上海世博展覽館H3-D105展臺，值得停留。

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