从虚拟到现实：Danijar Hafner 如何用“世界模型”打造能预见意外的具身智能体

在旧金山 SoMa 区的一间开放式办公室里，Danijar Hafner 的初创公司仍处于隐身模式，门口甚至没有挂上公司名牌。房间内家具寥寥，但从天花板垂下的架子上，却挂满了形态各异的仿人机器人。这位 31 岁的 AI 研究者，正试图将他的智能体从虚拟世界带入物理现实。他的核心思路并非传统的试错训练，而是让智能体在模拟环境中获得“想象力”，从而在真实世界应对从未见过的突发状况。

具身智能的“想象力”从何而来

Hafner 的技术路径被称为基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning）。他开发出旨在模拟物理现实的“世界模型”，并让智能体在其中进行训练。智能体将模型视为真实世界的模拟器，学习如何行动，并利用这些经验对未来结果进行预测——用 Hafner 的话说，就是“做梦”或“想象”。这赋予了智能体及其控制的机器人导航未知环境的能力。

与依赖真实世界试错的传统机器人训练方式不同，Hafner 的方法让智能体能够执行极其复杂的任务，而无需在物理世界中经历漫长的试错过程。例如，若要让机器人进入人类家庭，它必须能处理从未见过的户型图与家具布局，这正是世界模型所擅长的领域。

从游戏到现实的进化之路

Hafner 的职业生涯始于 Google。2015 年，作为波茨坦哈索·普拉特纳工程学院的大二学生，他获得了 Google Brain 学生研究员的职位。此后，他在 Google Brain 和 Google DeepMind 担任过多个职务，并与 Geoffrey Hinton 和 Ashish Vaswani 等 AI 领域的传奇人物共事。

他的研究轨迹清晰可见。PlaNet 模型让智能体能够通过提前规划来执行动作；Dreamer 2 成为首个利用世界模型在 Atari 2600 游戏中达到人类水平表现的智能体；Dreamer 3 则首次解决了 Minecraft 钻石挑战——自主成功挖掘游戏中的宝石；Dreamer 4 更进一步，仅从离线游戏录像数据集中学习，便能掌握挖钻石的技能，全程未直接与游戏交互。

近年，他开始将智能体迁移至物理世界。DayDreamer 项目使用 Dreamer 算法，让机器人在未经特定训练的情况下，能在陌生环境中自主操作并对新体验（如被推倒）做出反应。

从虚拟到现实的跨越

Hafner 的探索并非孤例。在具身智能领域，DeepMind 的机器人团队也在探索如何让机器人在复杂环境中实现泛化。Hafner 的独特之处在于，他主张智能体在模拟中获得的“经验”可以直接迁移到真实世界，从而大幅降低对物理试错的依赖。

这种思路对机器人进入人类生活空间至关重要。想象一个场景：机器人被派往一个从未见过的家庭环境中执行任务，它需要理解房间布局、识别家具并规划路径。Hafner 的方法让机器人通过“想象”来预演各种可能性，而不是被动地依赖预设程序。

国内视角：具身智能的竞速与差异

Hafner 的“世界模型”路线，与国内具身智能领域的探索形成了有趣的对照。国内科技公司如百度（文心一言背后的团队）在视觉-语言-动作模型上投入巨大，试图让机器人理解自然语言指令并执行物理操作。智谱 AI 的 GLM 系列模型也在探索多模态理解与机器人控制的结合。

与 Hafner 强调“预测与想象”的路径不同，国内多数方案更侧重于大规模真实数据采集与模仿学习。例如，等机器人公司通过海量真实场景数据训练机器人，而大模型公司则试图将语言理解能力注入机器人“大脑”。两种路径各有优劣：模拟训练成本低、泛化潜力大，但存在“模拟到现实”的迁移鸿沟；真实数据训练更稳健，但受限于数据采集的规模和成本。

Hafner 离开 Google DeepMind 于 2025 年秋季创立新公司的举动，表明他相信自己的路径已足够成熟，可以走向商业化。尽管他对具体计划守口如瓶，但明确表示自己“想解决一个能改变世界的问题”。

行业参考与启示

对于关注 AI 与机器人交叉领域的从业者而言，Hafner 的进展提供了几个关键启示：

1. 模拟环境的价值被低估：高质量的世界模型可以成为机器人训练的高效“沙盒”，大幅降低物理试错成本。
2. 泛化能力是核心瓶颈：机器人能否进入家庭和办公室，取决于其在未知环境中的适应能力，而非单一任务的熟练度。
3. 学术与产业的联动加速：顶尖研究者从大厂流向初创公司，正在加速前沿技术的商业化进程。

随着世界模型在自动驾驶与机器人领域的应用日益广泛，Hafner 的“Dreamer”系列无疑为这一方向提供了重要的技术注脚。

未来展望

Hafner 的愿景是让机器人真正成为人类生活的一部分。他的“世界模型”路径，或许正是解锁这一未来的关键钥匙。当机器人能够在“梦境”中预演无数种可能，现实世界中的任何意外都将不再是意外。

常见问题

Danijar Hafner 的“世界模型”是什么？

世界模型是 AI 模型的一种，旨在模拟物理现实。智能体在其中训练并学习如何行动，利用经验预测未来结果，从而在真实世界中导航未知环境。

Dreamer 系列模型解决了什么问题？

Dreamer 系列证明了世界模型在复杂任务中的有效性：Dreamer 2 在 Atari 游戏中达到人类水平，Dreamer 3 解决 Minecraft 钻石挑战，Dreamer 4 则从离线数据中学习，无需直接交互。

具身智能体为何需要“规划”能力？

当机器人进入人类家庭等未知环境时，无法依赖预设程序应对所有情况。规划能力让机器人能基于对环境的理解，预演多种行动路径并选择最优解。

国内在具身智能领域有哪些进展？

国内方案多侧重于大规模真实数据采集与模仿学习，如宇树科技的机器人产品；大模型公司如百度、智谱 AI 则在探索将语言理解与机器人控制结合，与 Hafner 的“预测与想象”路径形成互补。

Hafner 的初创公司目标是什么？

Hafner 于 2025 年秋季离开 Google DeepMind 创立新公司，专注于将智能体从虚拟世界迁移至物理现实，推动机器人进入人类生活空间。

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