世界模型是智能体理解环境、预测未来并据此进行规划与行动的重要技术框架，正在机器人、自动驾驶、通用智能体、多模态生成以及大模型系统工程等领域发挥日益重要的作用。 《世界模型:下一代具身智能引擎的原理与工程实践》首先辨析其概念内涵及与LLM/VLM的本质差异，从状态空间模型、POMDP、因果建模与自监督表征学习建立数学基础；继而重点介绍RSSM、Dreamer系列、Transformer动力学等关键模型与算法；最后在应用和工程上讨论了具身智能、自动驾驶等领域世界模型如何支撑感知、预测、模拟与行动闭环，以及边缘部署与系统可靠性等问题。 《世界模型:下一代具身智能引擎的原理与工程实践》注重理论、算法与工程的有机结合，可供人工智能、机器人、自动驾驶等方向的研究人员、工程技术人员及本科和研究生阅读参考，也可作为相关课程教学与工程方案设计的参考资料。

任广凯北京科技大学电子信息硕士，资深算法专家，深耕大模型、多模态理解与生成、三维重建与数字人技术方向。目前在 AI 数字人与具身智能领域创业，主导实时高保真数字人视频生成、基于3DGS 的人体重建、DiT与Flow Matching驱动的多模态音视频生成等核心技术研发，自研的“生成式多模态数字人框架”已在外卖、直播、教育、金融等场景规模化落地，具备从算法设计、模型训练到工程化部署的全链路能力。杨倩文清华大学计算机科学与技术专业博士，毕业后先后任职于中国航天科技集团、阿里云、360，从事智能感知、多模态理解与自主系统相关的核心算法研发。主导面向真实场景的视觉-语言-动作联合建模与世界模型研发，专注于3D场景理解与机器人感知系统的技术攻关，拥有扎实的理论积累与丰富的工程落地经验；持续探索大模型驱动下NLP与视觉融合的应用方案。康延妮西安交通大学电子信息工程专业硕士，聚焦深度学习、自然语言处理与大模型应用落地。曾任职于平安科技、阿里云，主导医疗与金融科技领域关键算法系统的设计与实施。现任中电金信高级算法专家，致力于金融数据智能化研究，探索开发融合图学习、知识图谱与多模态数据引擎的智能体平台，推动认知型金融数据资产落地，实现“数据-知识-决策”闭环创新。

前 言 世界模型正在成为连接感知、预测、规划与行动的重要技术框架。本书旨在系统梳理世界模型的理论基础、工程方法和应用场景，为从事具身智能、自动驾驶、机器人控制和多模态系统研发的研究人员与工程师提供一部可查阅、可追溯、可复用的工具书。 作为一本工具书，本书的设计目标与普通教材或专著有所不同。我们优先追求的是完整性—覆盖从数学形式化到工程落地的全链路，使读者能够在需要时快速定位相关概念、算法或技术方案；同时强调可追溯性—每章末尾附有该章的参考文献，并在正文关键位置标注引用来源，便于读者深入查阅原始论文、技术报告或开源代码；此外兼顾实用性—不仅讨论理想条件下的算法原理，更关注真实系统中面临的数据偏置、算力约束、同步误差、训练不稳定性以及部署可靠性等工程实践问题。 本书内容按照“概念辨析、理论奠基、机制剖析、应用聚焦、工程实践、前沿探索”的逻辑顺序组织。正文首先从世界模型与LLM、VLM的差异切入，帮助读者明确问题边界；随后介绍状态空间模型、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）与因果建模等理论基础，为后续的表征学习、动力学建模、规划决策和工程实现建立相对统一的分析框架。在模型层面，本书系统梳理RSSM、Dreamer系列、Transformer动力学、IRIS、STORM、V-JEPA等代表性架构，并深入讨论近似规划、奖励建模、长期价值估计等关键问题。在应用层面，结合自动驾驶决策、工业机器人以及VLA与世界模型协同闭环等典型场景，分析世界模型如何支撑“感知-预测-模拟-行动”的完整闭环。在工程层面，进一步讨论长尾数据处理、传感器同步、分布式训练、推理优化、边缘部署及...