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9月16日，在2026华为全联接大会“银行核心现代化&智能化伙伴”金融闭门研讨环节中，神州信息首席行业专家崔蕾向与会来宾介绍了，在AI技术驱动下，智能时代的核心系统走向“无核化”的发展趋势。崔蕾系统阐述了银行核心系统从"胖核心""瘦核心"走向"无核心"的演进路径，并首次完整勾勒出无核化架构与AI智能体、Web3及数字货币深度融合的智能金融时代业务底座，引发行业广泛关注。核心系统发展：从"单体基石"到"组件化终极态"崔蕾首先，回溯了银行核心系统的发展历程，将其划分为三个阶段：1Bank1.0/2.0阶段的基石——“胖核心”的时代银行核心主要采用集中式的单体架构。通过单体应用系统，整合存贷汇、计息及客户管理等功能，具有账务强一致等特点。但是系统刚性过高，在功能改造中往往面临"牵一发而动全身"的问题。2Bank 3.0/4.0阶段的解耦——“瘦核心”的演进互联网的飞速发展，推动了银行业务的全面线上化和渠道化，在SOA理念与分布式微服务技术的支撑下，银行启动了ECIF、总账、流程等非本质功能外迁，核心回归金融资产权属管理与记账，分布式微服务化的“瘦核心”成为演进趋势。3AI时代的变革——“无核心”的可能AI技术的发展，让金融服务的极致微服务化成为可能，全面的支撑智能体（AI Agent）应用，将取消绝对集中的单体中心，实现完全组件化部署。智能时代的“组件化”将最终驱动银行核心系统的“无核化”发展变革。"无核"不是没有核心，而是"原子积木"形式极致能力的拆解在无核架构下，核心系统各中心不再是传统意义上的软件模块，而是可分布在"语义织物"上的"原子积木"——它们通过标准化的智能体接口对外暴露能力，每个中心彻底服务化、能力中台化，独立部署、自成一体，供全行共享调用，共同构成智能金融时代可信、敏捷、弹性的业务底座。AI赋能下：智能银行的全景能力矩阵崔蕾详细描述了，在AI驱动下数据识别、智能处理、智能计算、内容生成四层AI能力与客户、账户、合约、产品、定价、交易、运营、核算等能力中心交叉融合的全景矩阵，覆盖数十个智能化应用场景，其中包括：智能识别：AI识别涉赌涉诈交易风险、自动识别交叉违约与重复担保、智能合并去重客户信息；自动化处理：线上一键开户、定价建议利率自动生成、合约变更与终止全流程自动化、资金清算与对账自动化；预测计算：交易风险实时评分、风险定价实现"一户一价、一笔一价"、对公账户现金流预测与贷后预警、预算与财务预测；内容生成：智能客户画像、流水解读与收支分析推送、定价周报月报与经营简报自动生成、标准化合约文本生成。原生支撑Web3与数字货币面向Web3与数字人民币等新兴业务，崔蕾指出无核架构具备天然支撑能力：客户中心可关联客户在公链上的去中心化身份标识（DID）、发行与管理可验证凭证；交易中心可实现跨链或链上链下混合交易编排与一致性保证；核算中心可完成数字资产科目设置与链上钱包余额对账。同时，通过预言机网关、智能合约工厂、密钥管理中心等支撑组件，无核架构可支持央行数字货币与稳定币双层运营体系下的钱包管理与代币化存款兑换、跨机构快速开户与数据授权，以及真实世界资产（RWA）代币化的发行、托管与链上链下价值映射。重构企业级架构：智能体将成为核心系统的“用户”未来，SoE与SoI类系统都将成为以智能体驱动的AI原生应用；而以核心系统为代表的SoR记录类系统，将转变为智能体运行的数据基础设施与MCP Server，提供统一API供智能体直接调用。服务模式也将由"以人为中心的流程驱动"，演变为"以人和智能体协作的意图驱动"——包括核心在内，主要的用户将是智能体或者数据员工。在此体系下，各能力中心的价值将进一步凸显：以唯一、真实的精确数据为智能体决策提供确定性"事实锚点"，消除AI决策"幻觉"；作为风控、尽调、审查等多智能体协同的"公共事实依据"；并记录信息快照与"意图哈希"，构建不可篡改的事实证据链，确保监管可解释性。迈向"本体层"：单一事实来源的语义织物底座崔蕾在最后描绘了智能金融时代的终局图景：各能力中心将成为未来银行本体层的单一事实来源底座。本体层是一层覆盖在全行之上的"统一语义织物"，通过实时映射将分散在各能力中心的原子化"事实"以逻辑链接串联。当智能体发起"优化全行资产配置"这类宏观意图时，语义织物能瞬时跨越客户中心、账户中心与存贷中心，构建全局一体的"逻辑镜像"，实现跨中心的因果推理与最优执行路径规划。崔蕾介绍，神州信息与华为在银行核心系统转型方面，已经取得了面向大行、股份制、省级农信、省级农商/城商等银行实际落地案例。例如，在刚刚上线的华北某农商银行新一代核心系统建设中：面对原有集中式小机架构难以匹配业务快速发展的现实困境，这家华北农商行存在涉农、小微普惠贷款业务增长承压，核心性能不足、偶发交易排队、日终跑批耗时偏长等问题，同时老旧封闭的技术生态难以满足自主可控建设要求，集中式架构与主流技术体系兼容性不足。为此，神州信息与华为，为该行落地了“I+P+D全栈解决方案”，通过IasS（基于HCS平台，构建高可用计算资源池）+PaaS（微服务组件化）+GaussDB数据库，建设一体化平台，构建全行统一技术栈与技术底座，打造“五新”IT架构。改造完成后，系统实现同城双活部署，可平滑扩展至两地三中心架构，充分满足容灾建设标准；基于分布式数据库与统一技术平台达成核心RPO=0、RTO分钟级的高可靠高可用能力，顺利达成等保2.0安全合规要求；经过核心性能联合调优，系统实现4000TPS、100ms响应的性能指标，有力支撑普惠业务高质量发展。从单体到组件，从记账到信任，从人驱动到人与智能体协同，神州信息将协同华为等行业伙伴，以AI技术发展为契机，全面推动银行核心的跨时代演进。
伸手去推桌上的杯子，人会在脑中瞬间“预演”接下来的画面：杯子滑落、水洒出来，也许还会碎在地上。这种行动前的“内心彩排”，正是当下人工智能最稀缺的能力，也是大世界模型（Large World Model，LWM）最想赋予机器的本领。2026年，“世界模型”从一个学术冷词突然成为AI圈的头号热词：7月的世界人工智能大会、8月的世界机器人大会、9月的外滩大会，几乎每一场行业盛会，头部人工智能与具身智能企业都在谈论它。但另一方面，世界模型的世界里却又是热度与混乱并存——做视频生成的、做三维重建的、做机器人仿真的，都自称在做世界模型。用斯坦福大学教授李飞飞的话说：“世界模型已成为人工智能领域最重要，同时也最被滥用的术语之一。”世界模型到底是什么？它凭什么在2026年集中爆发？又会把AI带向何方？带着这些问题，本文试图从起源、背景、现状与发展等多个视角，梳理出这场正在发生的范式迁移。AI 频道一场源于1943年，跨越八十年的“内心彩排”世界模型并不是2026年的新发明，而是一场持续了八十年的思想接力。学术界公认的起点可以追溯到1943年。那一年，认知科学家肯尼斯·克雷克（Kenneth Craik）在《解释的本质》一书中提出：人在对现实作出反应之前，会先在大脑中构建一个“小规模的世界模型”，用它模拟可能发生的过程，再据此选择行动。我们每个人脑子里，都装着一个看不见的“小世界”。此后近半个世纪，这一思想在人工智能领域反复浮现。1991年，强化学习先驱理查德·萨顿（Richard Sutton）提出Dyna架构，第一次把世界模型明确为智能体的基础能力——智能体在学习行动策略的同时，也要学习“采取某个动作后世界会如何变化”。它在强化学习里叫前向模型，在工业控制里叫模型预测控制，名字不同，内核一致：智能体能做出更好的决策，不是因为反应更快，而是因为它能在行动前推演后果。现代世界模型的真正起点是2018年。戴维·哈（David Ha）与于尔根·施密德胡贝尔（Jürgen Schmidhuber）发表经典论文《World Models》，构建了“感知—记忆—行动”三位一体的神经网络世界模型，让智能体仅凭内部想象就能规划行动，开启了“想象+行动”的研究范式。而“大世界模型”（LWM）这个具体名称，在2024年正式登场，且同时出现在两条线路上：3月，加州大学伯克利分校发布百万级token上下文的视频—语言模型LWM；12月，李飞飞联合创办的World Labs发布“一张图片生成可探索3D世界”的系统，并将其命名为大型世界模型，自称空间智能AI公司。此后，LWM逐渐从“长上下文多模态模型”的狭义含义，演变为大规模模拟、理解物理世界模型的泛称。从“心智模型”到“大世界模型”，变的是规模与载体，不变的是同一个追问：机器要理解世界，是不是也得先在心里装一个“小世界”？AI 频道爆火的背后：Scaling Law 撞墙后发生了什么世界模型在2026年爆火，与其说是技术胜利，不如说是语言模型路线触顶之后的必然转向。过去几年，大语言模型遵循着一条简单而有效的逻辑——预测下一个词。模型不断刷新认知边界，也让整个行业相信，只要继续扩大参数、堆积算力，AGI终将到来。但这一假设正在松动：OpenAI在GPT-4.5系统卡中承认，其SWE-bench Verified得分仅为38%，只比GPT-4o高出2%到7%——预训练扩展的边际收益正在急剧递减。图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）说得更直接：“现有的LLM路线彻底错了，单纯靠预测文本，AI永远无法触及人类级别的智能。我们需要能理解物理现实的模型。”一场范式迁移就此展开。北京智源研究院在2026年1月发布的《2026十大AI技术趋势》中，将世界模型列为通向AGI的重要共识方向，并提出从Next Token Prediction（预测下一个词）向Next State Prediction（预测世界的下一个状态）的迁移。语言模型学习文本的统计规律，世界模型学习时空的统计规律：光线如何落在物体表面、物体受外力后如何运动。时机也刚好成熟。训练真正的世界模型需要海量的视觉与动作数据、多模态传感器输入、大规模视频生成能力，以及足够强的算力来支持“世界推演”——这些条件直到最近几年才逐步具备。与此同时，具身智能与物理AI的爆发创造了最迫切的需求：机器人、自动驾驶必须在行动前预演后果，这无法靠文本完成。正如李飞飞所说，语言模型“虽然雄辩，却缺乏经验；博学，却未能落地——它们是黑暗中的文字匠人”。AI 频道今天的赛道之争，一场“没有统一名字的战争”方向一致，路径分裂。今天的世界模型赛道，更像一场没有统一名字的战争。学术界率先分裂出三条路线。李飞飞押注“空间智能”，认为世界不是由文字构筑的，AI必须理解空间才能理解世界。她在《世界模型的功能分类法》中提出，世界模型按功能可分为三类：渲染器输出供人观看的像素画面，模拟器输出符合客观规律的环境状态，规划器输出智能体的动作指令。其创办的World Labs已累计融资约12.3亿美元、估值约50亿美元，先后推出商业产品Marble（2025年11月）与新一代世界模型Atlas（2026年9月）。清华大学教授、生数科技创始人朱军走的是“通用世界模型”路线，强调“理解世界、想象未来、采取行动”的闭环反馈系统，并提出五级演进路线图：从L1世界生成、L2与世界交互、L3在世界中行动、L4自主世界智能体，到L5多智能体协同的“世界编排者”。杨立昆则坚持自监督路线，主张放弃生成式范式，在抽象表征空间预测未来。2025年底他离开Meta创立AMI Labs，2026年3月一举斩获创纪录的10.3亿美元种子轮融资。产业界同样群雄并起。海外，英伟达推出Cosmos、DreamGen、DreamZero系列世界模型，谷歌DeepMind发布可实时交互的Genie 3，OpenAI宣布进入机器人赛道。国内，腾讯与阿里在2026年4月16日同一天各自发布世界模型产品——开源混元3D世界模型2.0与主打实时交互的HappyOyster；随后阿里又发布原生语言世界模型Qwen-AgentWorld。车企动作更加激进：吉利发布WAM世界行为模型，试图统一智驾、智能座舱与底盘控制；华为乾崑公开拒绝VLA方案，坚持WA（World Action）路线。具身世界模型赛道同样拥挤：极佳视界GigaWorld-1以62.34分登顶WorldArena评测，大晓机器人开悟世界模型（Kairos）在多项权威评测中拿下第一，智象HiDream、紫东太初ZDTaichu5.0-9B相继发布。资本的反应更为直接。极佳视界三个月吸金约35亿元；千寻智能在2026年开年三个月内完成四轮融资、吸金45亿元；生数科技两个月累计融资26亿元、投后估值超120亿元；以空间智能为核心的群核科技上市首日大涨144%。但热闹之下，清醒的声音同样存在。北京智源人工智能研究院院长王仲远坦言，目前几种类型的世界模型，距离成为真正能理解、预测、交互真实物理世界的基座模型都还有较大差距，行业仍处于非常早期的阶段。三条路线也各有软肋：视频生成路线“输出显式、理解隐式”，物理一致性难以保证；3D空间生成路线难度大、成本高、数据稀缺；潜在空间路线自监督目标极难设计、结果“不可见”。李飞飞那句“最重要也最被滥用”，正是对这场混战最精准的注脚。AI 频道走向终局：从“生成世界”到“编排世界”世界模型的终局，不是生成更长的视频，而是成为能交互、能行动、能编排世界的闭环智能。按照朱军的五级路线图，世界模型将依次跨越“生成—交互—行动—自主智能体—世界编排”五个台阶，最终形成“行动改变环境、产生新信息、再进入下一轮理解与决策”的闭环。当前多数产品仍停留在L1与L2之间，真正的决战发生在L3之后。具身智能将是第一个主战场。世界模型正从“生成工具”升级为“数据引擎”：GigaWorld-0提出用大规模视频生成产出训练视觉—语言—动作（VLA）模型的具身数据；Qwen-RobotWorld尝试以自然语言为统一动作接口，打通操作、驾驶、导航等多场景；李飞飞团队的Atlas已可用于机器人仿真。未来机器人学习新任务，或许不再需要海量真实演示，而是在世界模型里“预演”数千遍。路线之争也会加速收敛。李飞飞强调，三类模型的底层并不割裂，几何、物理、动力学这套描述世界运行逻辑的基础知识，是它们共用的底层原理。可以预见，生成式与自监督式、像素级与表征级方法将走向融合。风险同样不容回避。拥有“想象世界”能力的世界模型，意味着更高的滥用可能：高度逼真的虚拟世界可用于深度伪造与操纵；“世界编排”能力若失控将带来安全挑战。能力跃迁的同时如何建立对齐与治理框架，是行业必须回答的问题。AI 频道写在最后：AI终归要走出文本无论从哪条路出发，一个共识已经达成：人工智能终归要走出文本，走进物理世界。世界模型的意义，不在于又造出一个更会生成视频的工具，而在于它代表了AI从“会说话”到“会理解、会行动、会预演”的范式跃迁。八十年前克雷克笔下那个“脑中的小世界”，正在变成硅基智能体真正栖居的“大世界”。世界模型是通往AGI的必经之路——但正如王仲远所言，这条路，才刚刚开始。✦
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