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当前只有一个可用来源,尚未完成多源交叉核验中国版cosmos再交卷
henry发自 凹非寺
时隔三个半月,创办的公司估值从40亿飙至近百亿、放话要做“中国版Cosmos”的浙大00后博士生陈天润,又交卷了。
11月4日,在乌镇的世界互联网大会上,他创办的魔芯科技带来了新一代通用4D世界模型——
MoWorld 2.0。
MoWorld 2.0在前一代空间生成与实时交互能力的基础上,进一步加强了对物理规律的建模能力。
它将重力、弹力、浮力、光照、柔体、流体、刚体、形塑体、热力等十余种物理要素融入同一个模型。
据团队介绍,通过学习这些物理要素及其相互作用,世界模型能够更准确地模拟物体运动、碰撞和环境变化,并为物理仿真等下游任务提供支持。
比如,在下面的例子中,MoWorld 2.0不仅可以生成书签掉落的画面,还能模拟出书签与其他物体如何接触、受力,以及最终如何掉落、弹起。
当面对水这样的流体时,也能更细致地还原其在外力作用下的运动变化。
可以说,相较于以往主要根据图像和文字指令,预测环境接下来会发生什么的世界模型,MoWorld 2.0这次则进一步——
让物体的材质、所受外力以及彼此间的相互作用,共同决定这个世界接下来会怎样变化。
与此同时,为了让世界模型在真实场景中实现实时交互,团队还进一步提升了模型在华为昇腾NPU上的运行效率,将实时视频推理速度从上一代最高50 FPS推至70 FPS。
看起来,这似乎是兼顾了仿真精度与成本,这是怎么做到的?
把多种物理要素融入同一个模型
先拿翻书这件小事来说。
风从哪个方向吹来、力度有多大,影响着书页从哪里被掀起、怎样翻动。
纸张本身的柔性,则决定它受力后的弯曲和形变。
这些因素叠加在一起,形成了我们最终看到的翻页过程。
如果我们想让世界模型还原这个过程,就需要它同时处理不同的物理要素,以及物体-环境之间的相互作用。
而这种综合理解、模拟多种物理变量的思路,正是MoWorld 2.0的核心。
据团队介绍,在训练过程中,模型既要学习重力、弹力、柔体、流体等物理要素各自的作用,也要学习它们叠加之后,会怎样影响物体的运动和形变。
具体到实现,团队主要做了两项工作。
一是构建物理高斯渲染器,支持不同物理要素的交互与渲染;
二是采用多专家预测,对物理、像素和高斯三类信息进行预测。
这些设计能够让模型更细致地推演物体在不同条件下的变化,为物理仿真等下游任务提供支持。
除了物理表现,MoWorld 2.0还有一项值得关注的能力:
生成的场景,可以输出为3D/4D高斯资产,保存下来,继续编辑、渲染和反复调用
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高斯资产听着有点抽象,但简单来说,可以把它理解成保存场景的一份空间数据。
其中,大量带有位置、形状和外观信息的三维“小团块”,共同表示物体和环境。
软件可以基于这些数据,从不同视角重新渲染场景;4D资产则在此基础上,进一步记录空间内容随时间变化的信息。
这样一来,模型生成的空间内容就不再只是一段一次性的视频,而是能够被继续编辑、渲染和调用的资产,进一步进入游戏引擎、影视制作系统,以及机器人仿真训练平台。
比如,在官方演示中,MoWorld 2.0根据一幅古画,生成了一座可以走进去的古代街市。
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画里的店铺、街巷、行人和车船,变成了可编辑、可交互的场景内容。用户可以沿着街巷探索,也可以调整视角,观察其中的人和物如何运动。
对影视和游戏团队来说,同一处场景可以换机位、改天气、调整物体,用于分镜预演和内容制作。
对机器人和智驾团队来说,则可以在同一个环境中改变障碍物、道路和天气条件,反复测试智能体的应对方式。
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现实中难以频繁复现的雨雪、坑洼路面和突发障碍,也由此成为虚拟训练环境的一部分。
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不过,想要让这些应用场景支撑实时交互和反复训练,还要关注模型运行的速度和成本。
70 FPS背后的芯模协同
前面提到的70 FPS,指的是模型实时生成新画面的速度。
它直接影响用户移动镜头、改变场景后,画面能否及时跟上,类似我们打游戏的帧率。
在MoWorld 2.0发布之前,魔芯已经和华为团队围绕国产NPU做了近一年的训练与推理优化,在MoWorld 1.0上实现了最高约50 FPS的实时视频推理。
这次升级后,速度提高至约70 FPS,较上一代提升约40%。
在采访中,团队告诉量子位,这次提速的关键,是将不同计算任务拆开,再交由多张NPU并行处理。
具体来说,魔芯利用昇腾开放的底层算子和并行调度工具链,将场景解码、主干生成等任务拆分到多张NPU上执行;同时优化多卡之间的协同调度,减少显存数据的重复搬运和无效计算。
此外,团队还优化了稀疏注意力机制,并采用混合精度量化、生成算子融合等手段,进一步提高训练和推理效率。
速度之外,成本也在这轮优化之中。
据团队介绍,其推理成本最低为同规模GPU方案的30%。
对于需要持续生成训练环境的团队来说,这意味着同样的预算可以覆盖更多场景变化和训练尝试。
在具体的应用中,MoWorld 2.0已经进入了手机这类端侧设备。
今年10月,在华为新款手机发布会上亮相的“摸小宠”,就是MoWorld 2.0的一项终端应用。
用户上传几张宠物照片,就能生成宠物的4D数字分身,从不同角度观察它,并与它互动。
据悉,这套体验由云端和手机协同完成:高质量的4D资产在云端生成;约6亿参数的端侧模型在昇腾平台上完成训练,再部署到搭载麒麟芯片的手机上进行推理;手机端负责渲染和交互。
此外,在采访中,我们还进一步得知,3D/4D高斯资产的渲染帧率可达500FPS,手机端相关渲染测试约为100FPS。
总体看下来,从昇腾平台上的模型训练,到麒麟平台上的端侧推理,再到手机端的渲染与交互,国产算力已经开始贯穿MoWorld 2.0的完整产品链路,“芯模协同”也由此落到了具体应用中。
而放眼整个行业,世界模型正从年初被频繁讨论的buzzword,逐渐走向与语言大模型并行的新一类基座模型。
顺着这一趋势,魔芯也逐步确立了自己的技术迭代主线:以国产算力为底座,同时提升物理建模能力与模型部署效率。
从一台3D打印机,到“中国版Cosmos”
最后,让我们说回MoWorld背后的魔芯科技。
这家公司成立于2021年。创办它时,陈天润还在浙江大学读大三,团队最早做的产品,是3D打印机。
从打印机到世界模型的转折,发生在2024年底。
据公开报道,当时团队发现,正在测试的网络不仅能生成物体,还能生成空间;随着数据量增加,空间重建的精度和一致性也在持续提高。
陈天润随后将这套建模框架迁移到世界模型项目,公司的重心也随之转向空间智能。
转型之后,团队保留了3D打印机业务,同时通过影视、文旅项目验证模型能力,并获得现金流。
这段消费电子创业经历,也让他习惯了把研发、成本、质量和交付进度放在一起考虑。
沿着这条路线,2025年12月,魔芯推出KOKONI-World原型;今年7月,发布MoWorld 1.0;到了11月,模型迭代至2.0。
与此同时,据今年9月的报道,魔芯在此前半年左右,从五六十人扩张到了两百多人。
在引入产业伙伴时,团队看重的还包括资金之外的算力、终端产品、销售渠道和客户场景。
融资方面,魔芯今年已经连续完成5轮融资,总额20亿元,估值近百亿,跻身独角兽行列。
至于开头提到的“中国版Cosmos”,陈天润此前在采访中谈到了中国车企等目标客户,并将魔芯的优势概括为三点:国产算力适配、端侧部署,以及消费电子领域的工程经验。
他的设想是,让魔芯像英伟达Cosmos一样,成为面向物理世界的基础模型,并真正进入车企等厂商的实际业务流程。
这次与魔芯共同发布MoWorld 2.0的,则是具身智能、文化旅游、时空地理信息三个方向的国家人工智能应用中试基地。
根据此次公布的计划,后续合作将分别围绕交互仿真与机器人训练、文化数字资产与沉浸式体验,以及三维数据生产和大场景重建展开。
最后的最后,借着这次MoWorld 2.0发布,咱们不妨问一个相当哲学的问题:
如果一个AI见过足够多物体落地的过程,就能预测一枚此前从未见过的书签,下一秒会如何运动——
那么,它从数据中学到的,究竟只是统计意义上的相关性,还是能够迁移到新场景、用于推演结果的物理规律?
或者,一个更终极的问题是:我们生活的世界,是否本就只是一套由无数变量相互作用、共同决定的数学方程?
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