科技政策研究系列之三：世界模型，主权AI时代“物理引擎”之争.pdf

全球人工智能竞争的重心正从大语言模型的语义处理转向物理AI的执行能力，世界模型作为机器人与物理世界交互的“认知引擎”，已成为大国政策竞争的新焦点。本报告系统梳理了全球主要经济体围绕世界模型展开的政策竞争格局，指出美国依托Stargate等计划以前沿能力和算力壁垒定义上限，欧盟以AI法案和主权AI工厂布局可信合规路径，海湾国家凭借主权资本与能源优势打造算力枢纽，而中国则采取“隐性嵌入+场景牵引”策略，依托制造业场景与工业数据优势，重构“物理AI效率函数”。

全球政策共性与分歧

尽管各国路径差异明显，但围绕世界模型和物理AI，全球政策收敛在算力、数据、主权、监管四条主线。美国追求领先能力控制权，欧盟追求可信与合规主权，中国追求全栈自主与产业扩散。世界模型发展的瓶颈在于高质量真实物理交互数据、仿真—现实差距、算力与能耗约束以及评测体系缺失。

中国路径：体系化闭环与非对称加速

中国并未简单复制美国模式，而是通过“人工智能+”顶层战略、部委专项及地方实践，推动世界模型与实体经济融合。当前，中美顶级模型性能差距已显著缩小，中国在全球API Token中的份额快速上升。报告提出“以体系换速度、以场景补算力”的战略判断，建议中国聚焦构建“国产算力—行业数据—仿真平台—实体终端”的系统闭环，具体包括建立国家级世界模型算力共享池、强制开放公共领域高保真物理语料、支持国产物理引擎与工业软件AI化改造、引入“仿真里程”考核指标以及建设国家级世界模型能力验证场。

地方实践与分工

地方政府在世界模型赛道上呈现差异化分工：北京侧重科研与仿真平台，上海注重算法策源与虚实融合实训场，深圳聚焦工程化验证与硬件协同，江苏依托制造腹地建设工业语料库。地方竞争的本质是争夺“场景密度×数据矿藏×生态厚度”的乘数效应，通过降低企业试错成本，形成可持续的商业闭环。未来，世界模型政策将从隐性嵌入走向显性命名，政策资源将更多向闭环能力建设倾斜，一线城市与制造强省的分工将更加清晰。