千诀科技发布预测式世界模型Polibrain，多项式表征研究早于LeCun团队一年

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

10月20日，首届2026物理AI与世界模型大会在南京开幕。图灵奖得主Yann LeCun与姚期智通过远程方式分享了最新观察，清华系具身智能公司千诀科技也在现场正式发布了预测式世界模型Polibrain。千诀科技创始人高海川在开幕式演讲中指出，拥有对物理世界的抽象理解（即「地图」）能推导出行动路径，这与仅通过试错寻找最优解的传统方法不同。Polibrain旨在让机器人具备这种提前推演行动结果的能力，从而减少实际试错。与追求完整生成未来画面的主流做法不同，Polibrain不堆画面预测，而是专注于预测影响任务完成的关键变量，如物体位置、空间关系及动作带来的状态变化。这一设计避免了将大量计算资源浪费在还原无关背景纹理上。为了提升模型在不同场景下的适应性，千诀提出了「多项式表征」技术。该方法利用数学手段从复杂环境中提取关键物理变量，减少对光照、背景纹理等无关细节的依赖，以解决神经网络训练中的「特征污染」和虚假因果关联问题。早在2025年，千诀联合清华大学团队就在ICML会议发表了关于隐变量可辨识性和低阶偏好的理论研究，相关探索比Yann LeCun团队的相近工作早了约一年。目前，千诀已将这些技术积累应用于四足、人形、轮式及双臂等多种机器人形态中，实现了智能能力的跨本体复用。在演示视频中，一台携带机械臂和回收筐的四足机器狗在户外自主执行垃圾回收任务。系统不仅需识别目标并规划移动路径，还需在真实环境中应对物体位置变化和抓取失败等突发状况，通过持续决策闭环调整后续行动。除了物理预测与多项式表征，千诀还强调世界模型的核心在于状态表征的准确性。Polibrain能够追踪预期状态与实际结果的偏差，为异常定位和任务恢复提供依据，目前已支持陪伴服务、餐饮服务及精细操作等多种任务场景。