智源发布Emu3.5：原生多模态大模型突破20倍推理速度，开启世界建模新纪元
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项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image
导语
北京智源研究院于10月30日正式发布多模态世界大模型"悟界·Emu3.5"，通过创新的Next-State Prediction范式和离散扩散自适应技术，实现了多模态生成效率与物理世界交互能力的双重突破，标志着AI从数字理解迈向物理世界探索的关键一步。
行业现状：从模态对齐到世界建模的技术跃迁
当前AI领域正经历从"模态翻译"到"世界理解"的战略转型。传统多模态模型依赖语言与视觉的跨模态对齐，如CLIP通过对比学习建立文本-图像关联，但这类模型缺乏对物理世界动态规律的认知能力。据Gartner预测，到2027年，具备环境交互能力的世界模型将主导85%的复杂AI应用场景。
Emu3.5的发布恰逢这一技术拐点。作为全球首个原生多模态世界模型Emu3的升级版本，其核心突破在于将"下一个token预测"进化为"下一个状态预测"(NSP)，通过10万亿+多模态token的训练（含790年视频数据），首次让AI具备模拟物理动态和长时程因果关系的能力。正如智源研究院院长王仲远在发布会上强调："Emu3.5为通用人工智能提供了可泛化的世界建模基座，使AI从被动响应转向主动规划。"
如上图所示，智源研究院发布会现场展示了Emu3.5的技术架构与应用场景。这一发布标志着中国在多模态世界模型领域已建立技术领先，为智能交互、具身机器人等前沿领域提供了新的技术基座。
核心技术突破：三引擎驱动的多模态革命
1. 原生多模态架构：打破模态壁垒的统一预测
Emu3.5采用全自回归架构，通过单一"下一个状态预测"目标实现视觉-语言的深度融合。与传统"语言模型+视觉编码器"的拼接方案不同，该模型直接将图像、视频和文本统一为离散token序列，在790年视频数据（较Emu3提升52倍）上训练出对时空结构的内在理解。这种设计使模型能自然处理"图文交替"的复杂输入，例如在"制作咖啡拉花"的指令中，既能生成步骤文本，又能同步输出对应的操作演示图像。
2. DiDA推理技术：20倍加速的效率革命
针对自回归模型生成速度慢的痛点，Emu3.5创新提出"离散扩散自适应"(DiDA)技术。该方法将串行解码转化为双向并行预测，在保持生成质量的前提下，使单图推理时间从传统自回归模型的20秒压缩至1秒以内。实验数据显示，在Stable Diffusion常用的512x512分辨率生成任务中，Emu3.5的FID分数达到3.12（越低越好），与Gemini 2.5 Flash Image持平，但推理速度提升18-22倍。
3. 强化学习优化：从生成到交互的能力跃升
通过大规模人类反馈强化学习(RLHF)，Emu3.5在三大核心能力上实现突破：
- 意图规划：能将抽象指令（如"设计节能住宅"）拆解为包含结构图纸、材料清单、施工步骤的多模态方案
- 物理模拟：精准预测物体动态，如模拟"推倒多米诺骨牌"的完整物理过程
- 具身操作：为机器人提供动作规划，在"叠衣服"测试中达成92%的动作准确率
产品亮点：五大场景重新定义多模态应用
1. 长时程多模态叙事
Emu3.5擅长生成包含连贯情节的图文故事。在"宇航员发现外星文明"的创作任务中，模型能保持角色形象、场景风格的跨页一致性，同时通过分镜设计强化戏剧冲突。这种能力使教育、娱乐内容创作效率提升3-5倍。
2. 任意条件图像生成(X2I)
支持文本、草图、低清图像等12种输入类型的图像转换。特别在文本密集型图像生成（如信息图表、说明书）上表现突出，文字清晰度较DALL-E 3提升40%，解决了传统模型文字变形、模糊的问题。
3. 时空一致的图像编辑
创新实现"时间轴编辑"功能，用户可通过自然语言指令（如"将春天的公园改为秋天，并让落叶随时间推移覆盖长椅"）生成包含时间维度变化的图像序列。测试显示其时空一致性评分达到87.6，远超Midjourney V6的72.3。
4. 跨场景具身智能
在机器人操作任务中，Emu3.5展现出卓越的环境适应能力。在"厨房整理"测试中，模型能根据不同布局的厨房，自主规划从识别物品、分类收纳到清洁台面的完整流程，工具使用准确率达89%。
5. 动态世界探索
通过模拟物理规则，支持虚拟环境的交互式探索。例如在"火星基地建设"场景中，用户可实时调整光照、重力等参数，模型会动态更新建筑结构稳定性、能源消耗等模拟结果。
如上图所示，Emu3.5通过将视频训练数据从15年扩展至790年，参数量从8B提升至34B，实现了从"模态对齐"到"世界建模"的技术跃迁。这种Scaling策略验证了原生多模态架构的高效性，为后续模型迭代指明方向。
行业影响：重构AI产业的技术格局
Emu3.5的开源发布（模型权重与推理代码已开放）将加速三大产业变革：
1. 内容创作：人机协作新范式
传统流水线式的内容生产将转变为"人类创意+AI实现"的协作模式。以游戏开发为例，设计师只需提供核心设定，Emu3.5即可自动生成角色立绘、场景概念图、任务流程文档，使前期开发周期缩短40%。
2. 机器人行业：降低具身智能门槛
通过提供通用动作规划能力，Emu3.5使服务机器人开发成本降低60%。初创公司只需聚焦硬件设计，即可快速部署具备复杂操作能力的机器人产品。预计到2026年，基于世界模型的服务机器人市场规模将突破200亿美元。
3. 数字孪生：虚实融合的新基建
在智能制造领域，Emu3.5可构建高精度工厂数字孪生体，实时模拟设备运行状态、预测维护需求。某汽车厂商测试显示，应用该技术后设备故障率下降35%，能源消耗减少18%。
行业挑战与未来方向
尽管表现出色，Emu3.5仍面临两大核心挑战：
- 计算资源需求：完整训练需34B参数规模，单卡推理最低要求24GB显存
- 数据质量依赖：复杂物理场景的预测准确性仍受训练数据覆盖度限制
智源团队表示，下一代模型将聚焦三个方向：
- 开发更高效的视觉tokenizer，降低计算成本
- 引入实时环境反馈机制，提升物理交互精度
- 构建多模型协同系统，实现千亿级知识融合
结论：世界模型开启AI工业化新征程
Emu3.5的发布不仅是技术突破，更标志着AI产业从"单点能力竞赛"进入"系统能力建设"的新阶段。其开源特性（代码与模型权重已在https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image开放）将加速全球研究者对世界模型的探索。
对于企业决策者，建议重点关注三个机遇窗口：
- 内容生产企业可利用X2I能力重构创作流程
- 制造业可结合数字孪生技术优化生产效率
- 机器人厂商应布局基于世界模型的动作规划系统
正如智源研究院多模态大模型负责人王鑫龙所言："Emu3.5不是终点，而是AI理解并改造物理世界的起点。"在这场技术革命中，率先拥抱世界模型的组织将获得未来5-10年的产业主动权。
图中展示的正是智源研究院院长王仲远在发布会上的演讲场景。他强调Emu3.5通过模拟人类自然学习方式，实现了从"理解"到"行动"的智能跨越，为通用人工智能提供了可度量的发展路径。这一技术路线的选择，或将重塑未来5年AI产业的技术格局。
【免费下载链接】Emu3.5-Image 项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
