Runway发布全球首个通用世界模型GWM-1，重新定义AI对现实的模拟能力

就在今天，AI视频生成领域的领军者Runway正式推出其首个世界模型——GWM-1（Genetic World Model 1），正式进军被誉为“AI未来基石”的世界模型赛道。与传统仅能生成图像或短视频的模型不同，GWM-1能够像人类一样“理解”物理世界：它能预测物体如何运动、光影如何变化、碰撞如何发生，甚至能模拟雨雪天气对机器人行动的影响——这一切，无需任何真实世界的传感器数据。

Runway首席技术官Anastasis Germanidis表示：“我们不是在训练AI‘看’视频，而是在教它‘活’在世界里。直接预测像素，是让AI真正理解因果关系的唯一路径。当模型看到一个球从高处落下，它必须知道为什么它会加速、为什么地面会反弹它——而不是简单地复制过去帧的像素。”这一理念，让GWM-1在技术路线上与谷歌Genie-3、Meta的RT-2等模型形成鲜明区隔：它不依赖强化学习或人类标注，而是通过海量无标注视频数据，自主学习物理规律。

三大子模型首发：从虚拟世界到机器人训练，全面落地

GWM-1并非单一模型，而是由三个高度专业化子系统组成，分别瞄准内容创作、工业机器人和虚拟人三大高价值场景：

• GWM-Worlds：只需输入一段文字（如“黄昏时分，森林小径上有狐狸奔跑，落叶随风飘动”）或一张参考图，它就能生成一个完整、可交互的3D虚拟世界。支持24fps、720p实时渲染，光照、材质、碰撞检测全由模型自主推演。游戏开发者已开始用它快速搭建原型场景，而AI研究团队则用它训练导航代理——无需真实机器人，就能让AI在虚拟城市中学会避障、拐弯、等待红灯。
• GWM-Robotics：这是首个面向工业级机器人训练的世界模型。它能模拟极端环境：暴雨中的工厂地面湿滑、强光下的摄像头失焦、突然掉落的零件——这些现实中难以复现的危险场景，GWM-Robotics能在几秒内生成数千种变体。目前该模块已通过SDK开放给多家机器人企业，包括波士顿动力的合作伙伴与国内头部AGV厂商，用于提前发现算法漏洞，降低实机测试成本高达70%。
• GWM-Avatars：不再是僵硬的动画角色。GWM-Avatars能模拟人类细微动作：走路时手臂的自然摆动、被推搡时的平衡反应、甚至眼神跟随对话对象的微小转动。在虚拟主播、元宇宙社交、影视预演等领域，它已能生成媲美真人演员的自然行为，大幅减少动捕成本。

尽管目前三个子模型独立运行，但Runway透露，未来将整合为统一的“通用世界引擎”，实现跨场景迁移——比如让GWM-Avatars中的人物走进GWM-Worlds生成的虚拟城市，并与GWM-Robotics控制的机械臂互动。

Gen 4.5同步升级：AI视频进入“有声有戏”时代

在发布GWM-1的同时，Runway也更新了其爆款视频生成模型Gen 4.5，新增两大杀手级功能：

• 原生音频生成：首次实现视频与音频同步生成。你输入“一位爵士歌手在雨夜酒吧演唱《Feeling Good》，背景有雨滴敲窗和低沉钢琴”，模型不仅能生成画面，还能自动生成真实人声、环境音效，无需后期配音。
• 长时多镜头叙事：现在可生成长达60秒、包含3–5个镜头切换的连贯视频，角色服装、表情、动作保持高度一致，打破以往“每5秒重置”的碎片化困局。已有影视工作室用它制作分镜脚本，效率提升5倍。

据最新Video Arena排行榜数据，Gen 4.5已超越Google Veo与OpenAI Sora，成为全球生成质量最高的视频模型。而GWM-1更被业内专家称为“首个真正通用的世界模型”——它不局限于特定任务，而是像人类大脑一样，构建对世界运行的内在表征。

未来已来：世界模型，正在重塑AI的“常识”

世界模型的崛起，意味着AI正从“模仿者”转向“推理者”。当一个AI能预测“打翻水杯后地板会湿”，它就拥有了常识——而常识，是通向通用人工智能（AGI）的关键门槛。

目前，GWM-Robotics已启动企业内测，首批合作方包括特斯拉Autopilot团队、大疆创新与国内AI机器人新锐宇树科技。Runway也宣布，将在2025年Q2开放GWM-Worlds的开发者API，允许创作者在Unity、Unreal Engine中直接调用其物理引擎。

这不是又一个“更逼真的视频生成器”。这是AI第一次真正开始“理解”它所处的世界。而Runway，正站在这场革命的中心。