Berryxia.AI (@berryxia) “阿里最近通义实验室这个视频挺火的！ 其实也和之前发的黄教授因果模型那个事儿还有异” — TopicDigg

兄弟们！这个研究有点牛逼啊！ Physical AI 的瓶颈根本不是「模型不够大」，是一开始范式就错了。 先说一个真实场景：桌子高了 2cm，当前最强的 VLA 模型直接失败。 为什么？ 因为它只学到了「手伸到某个位置」的相关性，根本不知道「为什么」会摔、「怎样」才能不摔。 这就是 LLM/VLA 路线的致命伤，它在互联网数据上学的是统计相关性，但物理世界运行靠的是因果律。 你可以生成一段完美的「桌面物体掉落」视频，但模型完全不知道下一秒会发生什么。 UCSD 黄碧薇教授 @huang_biwei 刚在 CVPR 2026 发了 Causal World Models（因果世界模型）框架，给这个问题指出了一条新路：让 AI 从「模仿动作」进化到「理解因果」。 不是学「人做了什么」，是让它学「这样做为什么有效、换一个场景为什么失效」。 她今天宣布 Aether AI 融资2000万美金，也成为全球首个因果世界模型公司。 关于她的含金量，我们也来挖一挖： ① 12 年因果 AI 深耕，CMU PhD（导师 Kun Zhang + Clark Glymour） ②100+ 顶会论文，Apple Scholar in AI/ML ③causal-learn 作者（Python 因果发现库，GitHub 高星） CLeaR 2025 Program Co-Chair ④世界模型赛道正热：杨立昆 AMI 融了 $10 亿+，李飞飞 World Labs $10 亿，国内 25 起融资超 22 亿。 几乎所有玩家都在卷数据量、卷仿真规模。 但 Aether AI 的切入点完全不同，不卷 Scale，卷因果结构。 这可能是具身智能从「花拳绣腿」到「真正理解物理世界」的范式转折点。 感兴趣的可以看看官网：