导语：从语言理解到世界建模，AI迎来"第三种Scaling范式"
【免费下载链接】Emu3.5 
项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5
2025年10月30日，北京智源人工智能研究院（BAAI）正式发布悟界·Emu3.5多模态世界大模型，标志着人工智能从"语言学习"向"多模态世界学习"的关键跃迁。这款参数量达340亿、训练数据包含790年视频时长的革命性模型，通过创新的"Next-State Prediction"范式和离散扩散适配技术，将推理速度提升20倍，同时实现了对物理世界规律的深度理解与动态模拟。
行业现状：多模态大模型成AI下一站，中国市场占全球35%份额
当前AI行业正面临大语言模型文本能力触顶的技术瓶颈，多模态被公认为突破这一困境的核心方向。据市场研究数据显示，2024年中国多模态大模型市场规模已达138.5亿元，同比增长67.3%，2025年预计攀升至236.8亿元；全球市场规模预计突破4200亿元，中国占比达35%，成为全球第二大单体市场。
然而现有技术方案中，约60%的模型仍采用"组合式架构"——通过独立模块处理不同模态，再通过跨模态注意力机制交互。这种方式存在致命缺陷：模态间信息传递损耗导致性能折损，新增模态训练会干扰既有能力。优快云今年对5款主流模型的评测显示，采用组合式架构的Llama 3在"图文+语音"跨模态任务中，逻辑断裂率高达28%，远高于采用原生统一架构的模型。
如上图所示，智源研究院在北京举办的技术交流会上，研究人员正在演示Emu3.5的多模态生成能力。这一场景充分体现了Emu3.5作为"原生多模态世界模型"的技术突破，为行业提供了从"语言理解"到"世界建模"的全新思路。
模型亮点：五大核心突破重新定义多模态智能
1. 从"预测Token"到"预测状态"的范式革新
Emu3.5最核心的突破在于将传统的"Next-Token Prediction"升级为"Next-State Prediction（NSP）"范式。不同于简单预测下一个词或像素，NSP使模型能够理解并预测物理世界的动态变化规律。例如，当给定"推倒杯子"的指令时，模型能生成杯子倾斜、翻倒、水洒出的完整物理过程，时空一致性达到行业领先水平。
2. 原生统一架构实现多模态"大一统"
Emu3.5基于单一Transformer架构，实现了"多模态理解与生成"的原生统一。模型将图像、文本、视频等所有模态数据转换为离散Token，通过统一的自回归架构进行处理，避免了传统组合式架构的模态间信息损耗问题。这种设计使模型在处理长视频时，文本理解准确率提升40%，视觉生成的时空一致性提高35%。
3. 790年视频数据训练出的物理直觉
模型在超过10万亿多模态Token上进行预训练，其中视频数据训练时长从Emu3的15年跃升至790年，涵盖电影、纪录片、教学视频等长时序内容。这种大规模时空数据使模型能够学习到深层的物理规律、因果逻辑和长程时序关系，如物体运动轨迹、材料属性（液体流动性、物体刚性）等关键物理常识。
4. DiDA技术实现20倍推理加速
针对自回归模型生成效率低的问题，Emu3.5创新提出"离散扩散适配（DiDA）"技术。该技术将传统的顺序解码转换为并行预测，在不降低性能的前提下，将单图推理速度提升近20倍，首次使自回归模型生成效率媲美顶尖闭源扩散模型。
从图中可以看出，Emu3.5在模型参数（80亿→340亿）、视频训练时长（15年→790年）和推理速度（提升20倍）等关键指标上实现了跨越式发展。这种全方位的提升使模型在多项多模态任务上达到或超越国际顶尖水平。
5. 世界建模能力赋能具身智能
Emu3.5的世界建模能力为具身智能突破数据瓶颈提供了新路径。通过对物理世界的理解和模拟，模型可以为机器人生成海量、高质量的"仿真训练数据"。测试显示，利用Emu3.5生成的操作演示，机器人在"没见过的场景"中执行任务的成功率从0%直接提升至70%。
性能表现：媲美Gemini，多任务超越行业标杆
在权威基准测试中，Emu3.5表现出令人瞩目的性能：
- 图像生成/编辑：与Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）性能相当
- 文本渲染：生成清晰度和准确度超越同类模型，错误率降低65%
- 多模态交错生成：在图文教程、动态场景描述等任务上优势显著，完成质量比GPT-4o高出28%
- 世界建模任务：物理推理准确率达到82%，远超行业平均水平（56%）
该图表对比了Emu3.5与Qwen-Image/Edit等模型在LongText-Bench等图像生成和编辑基准测试中的表现，以及在World Exploration等任务上对Nano Banana的胜率。数据显示，Emu3.5在11项核心任务中有8项处于领先位置，尤其在需要深层物理理解的任务上优势明显。
应用场景：从内容创作到具身智能的全领域覆盖
1. 内容创作领域的全能助手
Emu3.5在内容创作方面展现出卓越能力：
- 长时图文叙事：能生成连贯的图文故事，支持小说、教程、广告等多种形式
- 高精度图像编辑：支持复杂指令的图像修改，如"消除手写痕迹同时保留印刷文字"
- 文本图像生成：可精准生成包含多语言文字的图像，文字清晰度达到印刷级别
2. 设计与创意产业的效率提升工具
设计师可通过Emu3.5实现：
- 草图到成品的一键转换
- 多风格方案自动生成
- 基于文本描述的细节调整
- 产品多视角自动生成
3. 具身智能与机器人的"数字大脑"
Emu3.5为机器人技术提供关键支撑：
- 虚拟环境中的任务演示生成
- 复杂操作步骤规划与可视化
- 物理交互安全评估
- 未知场景的泛化能力提升
4. 教育与培训的沉浸式体验
在教育领域，模型可用于：
- 动态演示复杂科学原理
- 生成交互式教学内容
- 个性化学习路径可视化
- 虚拟实验室模拟
行业影响：开启多模态Scaling新纪元
Emu3.5的发布不仅是单一模型的技术突破，更标志着人工智能"第三种Scaling范式"的诞生。智源研究院院长王仲远指出："通过Emu3我们验证了自回归架构实现多模态理解与生成大一统的可行性，Emu3.5则开启了多模态Scaling的新时代。它为通往更通用的、能够理解并与物理世界交互的人工智能，提供了一条坚实的、可度量的实践路径。"
这一范式的核心特征包括：
- 架构统一性：单一模型处理所有模态和任务
- 设施复用性：可利用现有LLM训练基础设施
- 强化学习融合：大规模RL提升复杂推理能力
更重要的是，Emu3.5选择完全开源，这意味着全球开发者可以免费获取和改进这项技术。开源策略预计将加速多模态技术的创新应用，尤其在具身智能、工业设计、医疗影像等关键领域催生突破性解决方案。
快速上手：从安装到推理的简易流程
环境准备
git clone https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5
cd Emu3.5
pip install -r requirements.txt
pip install flash_attn==2.8.3 --no-build-isolation
配置设置
编辑configs/config.py设置关键参数：
model_path：模型权重路径vq_path：视觉分词器路径task_type：任务类型（t2i, x2i, howto, story等）sampling_params：采样参数（classifier_free_guidance, temperature等）
运行推理
python inference.py --cfg configs/config.py
生成结果将保存为protobuf格式，可通过以下命令可视化：
python src/utils/vis_proto.py --input <input_proto_file> --output <output_dir>
结论与展望：从理解世界到创造世界
Emu3.5的发布代表了人工智能从"理解内容"向"理解世界"的关键转变。通过创新的Next-State Prediction范式和高效推理技术，模型不仅实现了多模态生成质量的飞跃，更重要的是获得了对物理世界规律的深层理解能力。这种能力为AI在真实世界中的广泛应用打开了大门，特别是在具身智能、机器人交互、复杂系统模拟等此前难以突破的领域。
随着模型参数规模（目前340亿仅为LLM的百分之一）和训练数据（790年视频仅占互联网公开视频不到1%）的进一步扩大，Emu3.5的能力上限远未到来。可以预见，在未来1-2年内，多模态世界模型将推动AI在以下方向实现突破：
- 家庭服务机器人的普及
- 工业设计流程的全自动化
- 医疗诊断的多模态融合
- 虚拟与增强现实的无缝衔接
对于开发者和企业而言，现在正是布局多模态技术的关键窗口期。通过Emu3.5等开源模型构建应用生态，将在下一代AI浪潮中占据战略先机。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
