WAIC现场，为什么都在看极佳视界？世界模型终于不只是概念了

如果只在WAIC 2026逛一个具身智能展台，上海世博展览馆H3-D105的极佳视界，值得被放进优先级。

这不是一个随便能下的判断。

2026年的WAIC，展会面积超过10万平方米，1100余家企业参展。大模型、人形机器人、具身智能、自动驾驶、AI影视和工业智能几乎挤满了每一个高热度议题。换句话说，任何一个展台想在这样的密度里被看见，都必须拿出足够具体、足够可感知的东西。

极佳视界的不同之处在于，它把「世界模型」这个过去半年被反复讨论、也容易被讲虚的概念，放进了一个真实展会环境里。

开展前两日，位于H3-D105的极佳视界展台，从开馆到闭馆始终保持高人流。观众、产业客户和媒体在多个Demo前持续停留、拍摄和提问；7月18日公众开放日刚开始，前来观展的人流已经不断进入。展台还迎来海外政要与贵宾驻足，极佳视界创始人黄冠也在现场接受央视总台记者采访。

在一个并不缺机器人和大模型的WAIC现场，这样的关注度，本身就是一个行业信号。

它说明行业正在寻找的，不只是又一个会动的机器人Demo，而是一套能解释「AI如何进入物理世界」的完整技术路径。

极佳视界这次把答案摆得很直接：家庭场景里，搭载GigaBrain具身大脑的拾光S1连续完成取餐备餐、收拾餐桌、整理餐具、制作咖啡、整理衣物等任务；工业场景里，MakerH01演示上下料、搬运、关节组装等自主作业；世界模型展区里，一粟YiSu、DriveDreamer、GigaWorld、GigaWorld-Policy等产品共同构成了从内容创作、驾驶仿真到具身智能的产品矩阵。

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这也是极佳视界展台值得关注的核心原因：它展示的不是一个孤立的机器人表演，而是一条从「世界生成」到「世界行动」，再到本体执行和场景反馈的产品链。

换句话说，极佳视界想在WAIC现场回答一个更关键的问题：当AI不再只停留在屏幕里生成文字、图像和视频，世界模型究竟如何帮助机器人理解环境、预测变化，并最终转化为可靠行动？

家庭场景：具身智能最难的一张考卷

具身智能行业并不缺让人眼前一亮的演示。

真正困难的是，机器人能不能离开高度可控的实验室，在真实、开放、不可预期的环境里持续完成任务。家庭场景正是这样一类高难度环境：物体位置不固定，任务链条更长，光照、人流、遮挡和空间布局都可能变化，用户指令也往往不如工厂SOP那样标准。

这意味着，机器人不能只会执行一个预设动作。它需要理解任务、识别物体、规划步骤，并在执行过程中根据环境变化做出调整。

极佳视界此次将拾光S1放到WAIC现场的家庭场景中展示，本质上是在用一个更复杂的开放环境检验其具身大脑能力。相比单一抓取、单一递送或单一语音交互，取餐备餐、收拾餐桌、整理餐具这类连续任务更接近家庭服务机器人的真实使用状态。

在极佳视界的体系中，拾光S1搭载的是GigaBrain具身大脑。后者需要解决的不只是「看见什么」，还包括「任务怎么拆」「下一步做什么」「动作执行后环境会怎样变化」。

这也是家庭场景对物理AI的核心价值：它不是一个更好看的展示空间，而是泛化能力、稳定性和长程任务执行能力的压力测试。

如果机器人最终要进入日常生活，家庭场景会是绕不开的一关。

工业场景：更接近商业化的答案

如果说家庭场景考验的是泛化能力，那么工业场景考验的则是稳定性、效率和可复制性。

在工业场景展区，极佳视界展示了面向制造场景的Maker H01。本体同样搭载GigaBrain，可完成上下料、搬运、关节组装等任务。

这些任务对应的是制造业中高频、可量化、可规模化复制的作业环节。一台机器人能否持续部署，不只取决于它能否完成动作，还取决于它能否稳定嵌入生产流程，带来效率、良率或成本上的改善。

极佳视界提出的「机器人造机器人」，牵引了智能制造的发展方向。

这不是简单地把机器人放到工厂里表演，而是试图让机器人参与机器人相关产品的制造流程。从上下料、搬运到关节组装，这些环节如果能被持续验证，意味着具身智能有机会先在更可控、更高频的工业场景中形成闭环。

对物理AI公司来说，工业场景的意义还在于数据。真实产线中的任务执行、失败恢复、异常状态和人工干预，都会变成模型迭代所需要的反馈。也就是说，工业不是单纯的落地场景，还是世界模型和具身大脑持续进化的数据来源。

这也是极佳视界把Maker H01放在WAIC展台上的原因：本体不是终点，而是模型进入真实世界的入口。

世界模型：从生成世界，到执行行动

家庭和工业两个展区背后，是极佳视界更底层的技术判断：世界模型的价值，不应止步于生成画面。

在WAIC现场，极佳视界将其产品矩阵分成两条线：世界生成模型和世界行动模型。

前者负责理解、模拟和生成物理世界，为训练数据、仿真环境和预训练能力提供底座；后者则把模型对环境的理解、预测和规划能力，进一步转化为机器人可以执行的动作。

这一区分很关键。

如果世界模型只是生成一个看起来真实的视频，它更像内容生成工具；但如果世界模型能够回答「一个动作执行后，世界会如何变化」，它就开始接近物理AI的基础设施。

在世界生成模型侧，极佳视界展示了三类产品。

一粟YiSu面向影视、游戏和交互内容创作。它以全模态实时世界模型为核心，结合理解物理世界的Agentic模型和AI原生创作引擎，使用户能够通过自然语言完成布景、表演和运镜，并在空间一致性、物理规律、可控性和工业级渲染之间取得平衡。

DriveDreamer面向自动驾驶数据与仿真。自动驾驶越往高阶走，真实路测和人工采集的边际成本越高，世界模型在这里对应的是一种可生成、可验证、可迭代的训练与评估环境。

GigaWorld则面向具身智能，目标是生成可交互的世界，并从生成数据进一步走向闭环验证。最新一代GigaWorld-1，将世界模型从「理解世界」推向「检验行动」。

在世界行动模型侧，GigaBrain是极佳视界面向通用机器人的具身大脑，面向跨本体、跨任务和长时程操作；GigaWorld-Policy则尝试在世界模型范式下直接输出动作，让机器人具备物理预判和真机部署能力。其最新版本GigaWorld-Policy-0.5在性能、速度和工程可用性上进一步提升，并已全面开源。

在这一体系里，世界生成模型与世界行动模型并不是两条割裂路线。前者提供数据、仿真和预训练底座，后者负责把理解与预测转化为行动，再通过真实场景反馈持续反哺模型。

这也是极佳视界所理解的通用世界模型：它是一套围绕物理世界行动构建的系统能力。

从Demo到产品链，竞争开始变成系统工程

具身智能行业正在经历一个明显变化：过去大家更关注机器人「像不像人」「能不能走」「能不能完成某个动作」；现在，问题开始变成机器人能否在真实任务中稳定工作，能否形成可复制的部署路径，能否通过数据闭环持续进化。

这也意味着，单点Demo的价值正在下降，系统工程能力的重要性正在上升。

极佳视界成立于2023年，是国内较早系统布局世界模型的公司之一。过去的先发优势更多来自技术方向判断；而在WAIC现场，它试图展示的是另一件事：如何把这一判断转化为从研究到工程、从模型到本体、从产品到商业化场景的完整布局。

从现场展出的产品看，极佳视界并没有把世界模型局限在单一场景中。内容创作、自动驾驶仿真、家庭机器人、工业机器人和具身训练体系，看似属于不同业务方向，但底层问题是一致的：如何让AI从理解数字世界，走向理解物理世界，并在真实世界中采取行动。

这也是物理AI与过去大模型应用最大的不同。

在数字世界中，模型输出一段文字、一张图像或一段视频，错误成本相对可控；但在物理世界中，机器人每一个动作都可能改变环境，影响安全、效率和结果。因此，模型不仅要生成，还要预测；不仅要理解，还要行动；不仅要完成一次任务，还要在失败和反馈中迭代。

从这个角度看，极佳视界在WAIC展示的重点，不是「又发布了多少个产品」，而是试图把这些产品串成一条物理AI的闭环。

极佳视界创始人黄冠接受央视总台记者采访

WAIC之后，世界模型要回答更现实的问题

WAIC是一个展示窗口，但对具身智能行业来说，展台热度只是开始。

真正的问题在展会之后：这些能力能否进入更多真实场景？家庭服务能否从演示走向可用？工业任务能否稳定嵌入产线？世界模型能否持续降低数据、训练和测试成本？本体部署产生的反馈，能否真正反哺模型迭代？

极佳视界此次在WAIC呈现的，是一个更大的命题：当AI开始走向物理世界，世界模型能否成为连接虚拟生成、真实行动和产业落地的关键基础设施。

展期内，极佳视界还将参与多场论坛，并陆续与机器人、智能汽车、AI算力、影视内容等领域的伙伴官宣战略合作。

从家庭场景到工业产线，从自动驾驶到内容创作，极佳视界正在押注的是同一个方向：世界模型最终要从概念走向行动，从展台走向场景，从技术叙事走向生产力。

7月19日至20日，WAIC展会仍将继续。对于关注世界模型、具身智能和物理AI的观众来说，上海世博展览馆H3-D105展台，值得停留。