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魔芯科技发布昇腾原生4D世界模型MoWorld 2.0赋能具身仿真

魔芯科技发布基于华为昇腾的4D世界模型MoWorld 2.0，融合刚柔流体物理要素生成可交互高斯资产。视频推理达70fps，推理成本降至GPU方案30%，已落地具身智能训练与自动驾驶长尾场景生成。

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本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：魔芯科技发布基于华为昇腾原生的 4D 世界模型 MoWorld 2.0，场景可互动、编辑、调用（IT之家）

核心内容

魔芯科技在世界互联网大会正式发布基于华为昇腾原生的4D世界模型MoWorld 2.0。该模型将重力、弹力、光照及刚体、柔体、流体等物理要素融入空间建模，输出可用于仿真、实时渲染且支持反复调用的4D高斯资产。相比1.0版本，新模型不仅生成外观，还能对物体交互、外力作用及环境变化进行实时推理，如模拟风吹书页或书签掉落等复杂物理过程，为具身智能提供具备基础物理反馈的虚拟训练环境。

技术层面，MoWorld 2.0在全国产昇腾算力基座上完成训练部署，通过多NPU协同调度与推理系统优化，推理成本最低降至同等规模GPU方案的30%。性能指标显著提升：视频推理从50fps升至约70fps，3D/4D高斯资产渲染超500fps，手机端渲染达约100fps。目前该模型已在具身智能训练中支持机器人试错复盘，在自动驾驶领域生成雨雪、坑洼路面等长尾场景，并拓展至工业数字孪生与文旅内容制作等场景。

关键看点

物理仿真能力：融合重力、弹力及刚柔流体特性，支持微风书页、物体掉落等复杂交互实时推理，生成可编辑4D高斯资产
昇腾原生性能：基于国产算力基座优化多NPU调度，视频推理提升至70fps，3D/4D资产渲染超500fps，推理成本降至GPU方案30%
具身智能应用：构建含空间结构与物理反馈的虚拟环境，支持机器人反复训练、试错与复盘，实现探索任务在数字空间前置完成
自动驾驶数据：在统一3D/4D空间生成雨雪、坑洼路面及突发障碍等长尾场景，拓展可重复测试环境以提高训练数据生产效率

工程与产业观察

MoWorld 2.0验证了国产昇腾算力在世界模型训练与推理中的工程可行性，其30%的成本优势与70fps实时性能为具身智能Sim-to-Real提供了高性价比基础设施。通过将物理规律显式融入4D高斯资产，该模型解决了传统视觉生成缺乏物理一致性的痛点，使机器人在数字空间的试错数据更具迁移价值，加速了具身智能从纯视觉感知向物理认知对齐的技术演进。