在 2026 北京智源大会上，智源研究院正式发布全球首个通用世界基座模型 “悟界・Physis-v0.1”，提出 AI 发展将从 “预测下一个 Token” 转向 “预测下一个物理状态”，标志着人工智能开始从数字世界向物理世界延伸。
传统 AI 模型普遍存在物理规则认知缺陷：视频生成模型可能出现反重力、物体穿模等违背物理定律的内容，具身机器人难以泛化到未知场景。悟界・Physis-v0.1 以物理隐空间表征替代传统像素级预测方案，通过专属物理状态编码器，将视频、深度 RGB、3D 点云、力触反馈等多模态信息统一转化为标准化物理状态，实现跨场景通用物理规律的学习。
目前该模型已支持 50 余种复杂物理场景的长程推理，具备物理一致性、动作因果性、长程可推演性、通用泛化性四大核心能力，可直接应用于工业仿真、具身智能机器人、科学计算等严肃场景，为下一代具身 AI 提供底层基座能力。
传统 AI 模型普遍存在物理规则认知缺陷：视频生成模型可能出现反重力、物体穿模等违背物理定律的内容，具身机器人难以泛化到未知场景。悟界・Physis-v0.1 以物理隐空间表征替代传统像素级预测方案，通过专属物理状态编码器，将视频、深度 RGB、3D 点云、力触反馈等多模态信息统一转化为标准化物理状态，实现跨场景通用物理规律的学习。
目前该模型已支持 50 余种复杂物理场景的长程推理，具备物理一致性、动作因果性、长程可推演性、通用泛化性四大核心能力，可直接应用于工业仿真、具身智能机器人、科学计算等严肃场景，为下一代具身 AI 提供底层基座能力。