的要严，护照被扣，通讯被监控，出行需要报备。”
“不过，我们现在面临的问题是——我们并不能确定路泽涵同志到底有多重要。”谢秘书顿了顿，“组织需要评估他的价值，才能决定动用多大的资源。所以……”
“路泽涵很重要。”李熠打断他 ，语气斩钉截铁，“他做出了一套可以在未知环境中自主决策的机器人算法雏形。”
沙老的瞳孔微缩。
如今，机器人领域有两种路线。一种叫大模型派，一种则是世界模型。
大模型派很好理解，就是给模型喂海量数据，让它自己学。
你给它看一万张猫的图片，它就知道什么是猫。你给它看十万段对话，它就能跟你聊天。
现下那些大热的AI软件基本都是基于此。
但这种路线也有一个问题：它只能处理它见过的东西。
你给它看一张蓝猫的图片，它认识。你给它看一只长着翅膀的猫，它就懵了。
它没有真正的理解，只有基于海量数据得出了一个结论。
而世界模型则不同。
它不是让AI死记硬背、拆分重组，而是让AI理解这个世界是怎么运作的，让它理解这个世界的物理规律、因果关系、空间逻辑。
你不需要给它看一万张猫的图片，它只需要知道猫是哺乳动物、有毛、四条腿、有一条大尾巴、会喵喵叫，就能推断出一只从来没见过的猫应该长什么样。
大模型派做的是‘识别’，世界模型派做的是‘理解’。
前者让AI知道‘这是什么’，后者让AI知道‘为什么会这样’。
在虚拟的AI软件中，或许这两条路线区别并不大。
但是在机器人领域，这个区别是致命的。
如今的咖啡机器人只是知道自己在此时此地此刻应该去洗杯子了，但为什么需要洗？需要怎么洗？洗完了会怎么样？它并不清楚。
但世界模型派则认为，这些因果关系，是真正的人工智能所必须要掌握的。
如果只是单纯地用大模型去训练，那再智能的AI，本质上也只是只聪明点的“鹦鹉”。