在人工智能飞速发展的今天，物理AI（Physical AI）正逐渐成为连接数字智能与物理世界的桥梁。近日，阿布扎比人工智能大学（MBZUAI）的 AI 基础模型研究所（Institute of Foundation Models, IFM）宣布推出了一项重要成果——PAN 2，这是一个基于 Apache 2.0 协议开源的物理 AI 世界模型。该模型由 290 亿参数的扩散变换器组成，通过耦合大语言模型（LLM）规划器，能够模拟长达 20 秒的动作结果并生成为视频，为 AI 在复杂物理环境中的交互与决策提供了新的可能性。
打破时空限制：理解物理世界的演变
PAN 2 的核心价值在于其作为“世界模型”的能力。世界模型旨在通过学习物理世界的规律，对未来的状态进行预测。与以往只能进行短时序预测的模型不同，PAN 2 能够模拟长达 20 秒的动作序列。这一突破对于物理 AI 至关重要，因为现实世界中的许多任务——如递送物品、烹饪或复杂的机械操作——都需要在较长的时间跨度内保持连贯性和逻辑性。
具体而言，PAN 2 的架构设计非常精妙。它采用了LLM 规划器与扩散变换器相结合的方式。LLM 负责理解高层指令并制定逻辑规划，而扩散变换器则负责将抽象的规划转化为具体的、符合物理规律的视觉视频输出。这种分工确保了模型不仅“会想”（逻辑规划），还能“会做”（物理模拟）。
开源协议与社区影响
在模型发布策略上，MBZUAI 选择了 Apache 2.0 协议进行开源。这一举措对于科研界和工业界都具有重要意义。Apache 2.0 协议允许研究者和开发者自由使用、修改和分发该模型，甚至用于商业用途，同时保留了必要的版权和专利声明。这意味着，全球的 AI 研究者都可以基于 PAN 2 进行二次开发，加速物理 AI 领域的创新步伐。通过降低技术门槛，MBZUAI 旨在推动整个行业对“长时序物理模拟”这一核心难题的攻克。
多场景应用前景
PAN 2 的问世，有望在多个关键领域引发变革：
- 机器人技术： 机器人训练通常需要海量的真实或仿真数据。PAN 2 可以生成逼真的物理交互视频，作为机器人学习抓取、操作等技能的辅助数据，降低对昂贵物理实验的依赖。
- 游戏开发： 在游戏行业中，NPC 的行为往往显得机械且缺乏深度。PAN 2 可以用于生成具有连贯逻辑和物理反馈的非玩家角色行为，极大地提升游戏的真实感和沉浸感。
- 自动驾驶与仿真： 虽然目前主要聚焦于通用物理模拟，但此类长时序模型未来可扩展至自动驾驶领域，用于模拟车辆在复杂交通流中的长期驾驶行为。
综上所述，MBZUAI 发布的 PAN 2 不仅是参数规模上的突破，更是物理 AI 研究范式的一次重要演进。它通过开源共享，为全球开发者提供了一个探索长时序物理交互的强大工具，预示着 AI 正从单纯的感知智能向更深层的认知与决策智能迈进。
信息来源：MarkTechPost，原文链接：https://www.marktechpost.com/2026/11/10/ifm-pan-2-open-world-model/
