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在AI领域，视觉语言模型（VLM）和世界模型（World Models）正成为推动空间智能发展的两大支柱。然而，传统VLM受限于二维平面推理，而世界模型缺乏语义理解能力。MindJourney通过将两者深度融合，提出了一种全新的空间智能框架：VLM + 视频扩散式世界模型 = 具备“空间想象力”的AI代理。
本文将从技术原理、核心创新、应用场景及创业启示四个维度，解析这一突破性技术的潜力与挑战。
一、技术背景：从二维到三维的跨越
1. 传统VLM的局限性
视觉语言模型（如CLIP、LLaVA、GPT-4V）擅长图像分类和文本生成，但其推理能力局限于静态图像或二维网格空间。例如，当面对“从左侧看这个房间是否有窗户？”时，传统VLM无法模拟视角变化，难以生成动态空间认知。
2. 世界模型的潜力
世界模型（如DreamFusion、Video Diffusion Models）通过物理模拟和动态生成，能够构建可交互的3D场景。然而，这类模型缺乏对语义的理解，无法回答“这个房间的家具风格是什么？”等语义化问题。
关键洞察
将VLM的语义理解能力与世界模型的动态空间模拟能力结合，可实现“空间想象力”的飞跃。MindJ