清理说明：本文依据傅盛在 AASF 活动后对李飞飞访谈的二手转述整理。已移除文末“猎豹 AI 实战派”报名、扫码、名额和效率宣传，以及微信页面噪声；未把该转述当作访谈逐字稿或学术定义。
大语言模型训练所需的文本，长期沉积在互联网上，输入输出边界相对清楚。机器人面对的是三维世界：移动、抓取、碰撞、摩擦、遮挡和环境变化。它必须在真实接触中收集操控数据，而这种数据尚没有可直接复用的大规模“现成数据库”。
因此，文章转述的判断是：在模型和数据之间二选一，机器人当前更稀缺的是数据，且是能说明真实世界如何运行的数据。自动驾驶虽已积累多年驾驶数据，但其运动空间和自由度仍远小于人形机器人处理拿取、倒水、开门、整理等任务的复杂度。
文章用三层框架解释世界模型：
三层中，渲染回答“看起来像不像”，模拟回答“世界会怎样变化”，规划回答“接下来该做什么”。文章认为，机器人需要后两层，而非只生成逼真画面。
机器人不是一次性从静态数据中学会任务，而要经历“行动 -> 物理反馈 -> 纠正 -> 新数据/学习”的循环。接触真实物体后，系统需要理解力、摩擦、遮挡等反馈，再修正下一步动作。世界模型的工程价值，在于支持这一闭环中的后果预测、策略选择和纠错。
文章把移民、科研和创业都描述为进入未知环境后的选择问题：没有确定结果时，仍要依靠热情、韧性和判断向前推进。这里的“无畏”不是忽略风险，而是不因可能失败就放弃自己重视的选择。
对 AI 的立场也由此展开：AI 可以增强创造力和生产力，但不应替人接管目标、价值取舍与最终决定。企业采用 AI 也不存在能外包给他人的标准答案；负责人仍需理解技术、判断方向、组织团队，并承担穿越不确定性的责任。
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