李飞飞World Labs最新研判：AI将从写代码进阶至“写世界”

李飞飞领衔的World Labs近日发布最新行业研判，提出AI在写完代码之后的下一个核心发展方向是“写世界”，即依托3D as code技术，以自然语言为接口实现对复杂物理与数字系统的操控。当前大模型已凭借成熟的文本接口渗透各行业，未来有望打通虚拟与现实的交互壁垒。

当你对着大模型说出“生成一份按区域划分的季度营收对比表格”，几秒后一份公式嵌入完整的Excel文档便生成完毕；当你下达“基于用户画像制定精准获客方案”的指令，大模型能自动调用数据分析工具输出可执行策略——这样的场景，如今已经成为无数职场人的日常操作。

大模型之所以能在短时间内迅速渗透各行各业，本质上踩中了“文本”这一全人类通用的成熟接口。相比需要专业知识的代码、建模语言，自然语言几乎是每个人与生俱来的能力。只要会说话、会打字，就能调动大模型背后的复杂算法与工具链，完成从内容生成到数据分析的多样任务，这直接抹平了技术应用的门槛，让AI能力真正下沉到普通用户群体中。

在AI已经能熟练“写代码”“写文案”“写方案”的当下，李飞飞领衔的World Labs抛出了更具前瞻性的研判：AI的下一个重要发展阶段是“写世界”。这里的“世界”，指的是物理世界的数字化映射与3D虚拟空间，而支撑这一目标的核心技术便是3D as code。简单来说，就是用自然语言指令替代专业的3D建模语言与工业控制代码，实现对3D场景、物理系统的直接操控。

想象一下，建筑师无需掌握复杂的3D建模软件，只需描述“设计一栋面向年轻人的极简风格LOFT公寓，自带开放式厨房与全景落地窗”，AI就能自动生成精准的3D建筑模型；工厂工人不用编写工业机器人的控制代码，直接说“将流水线的装配速度提升15%，同时保持误差率低于0.1%”，系统就能自动完成参数调整——这正是3D as code技术想要实现的场景。它将把3D空间与物理系统的复杂操作，转化为人人都能理解的自然语言指令，进一步拓宽AI的应用边界。

从“写文本”到“写代码”再到“写世界”，AI的能力正在沿着“更贴近人类交互习惯”的路径不断进化。“写世界”的时代不仅会降低专业领域的技术门槛，还可能催生出全新的交互模式与商业模式，比如面向普通用户的3D内容生成平台、基于自然语言的工业控制系统等。不过这一方向也面临着3D数据精度、系统安全性等挑战，需要技术研发与行业应用的逐步磨合。