浙大00后博士生再交卷！把十几种物理要素装进一个世界模型｜华为昇腾原生

时隔三个半月，创办的公司估值从40亿飙至近百亿、放话要做“中国版Cosmos”的浙大00后博士生陈天润，又交卷了。

11月4日，在乌镇的世界互联网大会上，他创办的魔芯科技带来了新一代通用4D世界模型——

MoWorld 2.0在前一代空间生成与实时交互能力的基础上，进一步加强了对物理规律的建模能力。

它将重力、弹力、浮力、光照、柔体、流体、刚体、形塑体、热力等十余种物理要素融入同一个模型。

据团队介绍，通过学习这些物理要素及其相互作用，世界模型能够更准确地模拟物体运动、碰撞和环境变化，并为物理仿真等下游任务提供支持。

比如，在下面的例子中，MoWorld 2.0不仅可以生成书签掉落的画面，还能模拟出书签与其他物体如何接触、受力，以及最终如何掉落、弹起。

可以说，相较于以往主要根据图像和文字指令，预测环境接下来会发生什么的世界模型，MoWorld 2.0这次则进一步——

与此同时，为了让世界模型在真实场景中实现实时交互，团队还进一步提升了模型在华为昇腾NPU 上的运行效率，将实时视频推理速度从上一代最高50 FPS推至 70 FPS 。

如果我们想让世界模型还原这个过程，就需要它同时处理不同的物理要素，以及物体-环境之间的相互作用。

据团队介绍，在训练过程中，模型既要学习重力、弹力、柔体、流体等物理要素各自的作用，也要学习它们叠加之后，会怎样影响物体的运动和形变。

软件可以基于这些数据，从不同视角重新渲染场景；4D资产则在此基础上，进一步记录空间内容随时间变化的信息。

这样一来，模型生成的空间内容就不再只是一段一次性的视频，而是能够被继续编辑、渲染和调用的资产，进一步进入游戏引擎、影视制作系统，以及机器人仿真训练平台。

画里的店铺、街巷、行人和车船，变成了可编辑、可交互的场景内容。用户可以沿着街巷探索，也可以调整视角，观察其中的人和物如何运动。

对机器人和智驾团队来说，则可以在同一个环境中改变障碍物、道路和天气条件，反复测试智能体的应对方式。

在MoWorld 2.0发布之前，魔芯已经和华为团队围绕国产NPU做了近一年的训练与推理优化，在MoWorld 1.0上实现了最高约50 FPS的实时视频推理。

在采访中，团队告诉量子位，这次提速的关键，是将不同计算任务拆开，再交由多张NPU并行处理。

具体来说，魔芯利用昇腾开放的底层算子和并行调度工具链，将场景解码、主干生成等任务拆分到多张NPU上执行；同时优化多卡之间的协同调度，减少显存数据的重复搬运和无效计算。

此外，团队还优化了稀疏注意力机制，并采用混合精度量化、生成算子融合等手段，进一步提高训练和推理效率。

今年10月，在华为新款手机发布会上亮相的 “摸小宠” ，就是MoWorld 2.0的一项终端应用。

据悉，这套体验由云端和手机协同完成：高质量的4D资产在云端生成；约6亿参数的端侧模型在昇腾平台上完成训练，再部署到搭载麒麟芯片的手机上进行推理；手机端负责渲染和交互。

此外，在采访中，我们还进一步得知， 3D/4D高斯资产的渲染帧率可达500FPS，手机端相关渲染测试约为100FPS。

总体看下来，从昇腾平台上的模型训练，到麒麟平台上的端侧推理，再到手机端的渲染与交互，国产算力已经开始贯穿MoWorld 2.0的完整产品链路，“芯模协同”也由此落到了具体应用中。

而放眼整个行业，世界模型正从年初被频繁讨论的buzzword，逐渐走向与语言大模型并行的新一类基座模型。

顺着这一趋势，魔芯也逐步确立了自己的技术迭代主线：以国产算力为底座，同时提升物理建模能力与模型部署效率。

这家公司成立于2021年。创办它时，陈天润还在浙江大学读大三，团队最早做的产品，是3D打印机。

据公开报道，当时团队发现，正在测试的网络不仅能生成物体，还能生成空间；随着数据量增加，空间重建的精度和一致性也在持续提高。

沿着这条路线，2025年12月，魔芯推出KOKONI-World原型；今年7月，发布MoWorld 1.0；到了11月，模型迭代至2.0。

至于开头提到的“中国版Cosmos”，陈天润此前在采访中谈到了中国车企等目标客户，并将魔芯的优势概括为三点：国产算力适配、端侧部署，以及消费电子领域的工程经验。

他的设想是，让魔芯像英伟达Cosmos一样，成为面向物理世界的基础模型，并真正进入车企等厂商的实际业务流程。

这次与魔芯共同发布MoWorld 2.0的，则是具身智能、文化旅游、时空地理信息三个方向的国家人工智能应用中试基地。

根据此次公布的计划，后续合作将分别围绕交互仿真与机器人训练、文化数字资产与沉浸式体验，以及三维数据生产和大场景重建展开。

如果一个AI见过足够多物体落地的过程，就能预测一枚此前从未见过的书签，下一秒会如何运动——

那么，它从数据中学到的，究竟只是统计意义上的相关性，还是能够迁移到新场景、用于推演结果的物理规律？

或者，一个更终极的问题是：我们生活的世界，是否本就只是一套由无数变量相互作用、共同决定的数学方程？

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