（来源：机器之心）
编辑｜杜伟
进入到 2026 年，可交互世界生成面对一道更难的考题：AI 生成的世界能否经得起用户反复探索？一扇门画得逼真，只是起点。往前走，它要自然靠近；穿过走廊再回头，它还应该留在原来的位置。用户每一次移动、转身和折返，都在检验模型是否有能力记住已经生成的世界。
世界模型的竞争开始从画面质量延伸到持续交互中的可靠性。镜头要听从指令，场景要保持连贯，生成速度还要跟得上操作。这些能力需要同时成立，任何一处掉链子，都可能打断探索。
近一年来的技术进展，让这条主线更加清晰。谷歌 DeepMind 的 Genie 3 展示了实时探索与分钟级一致性，英伟达 SANA-WM 将分钟级生成、精确相机控制与更高效率结合了起来，World Labs 的 Atlas 通过空间上下文支持沿指定相机轨迹生成新视角，维持场景的几何关系。
当探索进一步触及到视听体验，新的问题随之出现：用户改变路线或者切换视角时，脚步声、环境声和人物说话声，是否能够与画面一起连贯地延续？因此，对于面向沉浸式内容的世界模型，视听生成与交互控制的结合更加值得关注。
9 月 9 日，在京东全球科技探索者大会（JDD）上，京东探索研究院发布 JoyAI-Echo 系列最新进展：超长音视频生成模型升级至 JoyAI-Echo 1.5；同时发布并开源面向可交互视听世界生成的 JoyAI-EchoWM。
该模型延续了此前 JoyAI-Echo 的原生音视频生成能力，在同一套框架中可以生成视频以及环境音、音乐和语音，同时能够实时响应用户操作。
现在，第一人称视角下，用户可以直接在场景中移动和探索；切换到第三人称视角，摄像机运动与主体运动也能保持协同。经过多轮、长时操作之后，整体画面、空间关系、主体状态依然能够很好地延续。JoyAI-EchoWM 创造了一个真正可进入、可操控、可探索的视听一体化世界。
在相关论文报告的 158 个 WBench Navigation 案例评测中，JoyAI-EchoWM 取得了 81.7 的最高平均分，并在一致性（89.8）和交互性（87.2）等指标上位于前列。同时四步因果流式版本 EchoWM-Flash 的平均分为 81.0，交互得分为 87.9，表明减少采样步数后，模型仍具备较强的导航响应能力。
相较于同一评测中的其他模型，Genie 3 强调实时探索与分钟级世界一致性；LingBot-World 2.0 通过因果生成与少步蒸馏推进长时程交互，并结合相机位姿和文本指令控制视角、动作及事件；HappyOyster 将音视频联合生成与实时交互结合，提供导演和第一人称漫游两种模式。JoyAI-EchoWM 的路线特点，兼顾跨视角控制与持续视听体验，为可进入的生成内容提供了更完整的能力组合。
这条技术路线如何体现在交互中，可以从用户按下操作键后，镜头、画面与声音的变化看起。
按下操作键，
AI 世界用画面与声音回应你
普通视频生成，生成结束以后任务基本完成。即使主体位置略有漂移、空间关系偶尔变化，只要整体画面自然，人眼未必能察觉到。可一旦允许用户自由移动、切换视角，此前很多可以被视觉效果遮过去的小错误，在交互状态下都可能会变成 Bug。
这是因为，交互给视频生成增加了一层要求：模型需要根据用户操作，生成与此前内容衔接的画面。
JoyAI-EchoWM 如何解决这些问题呢？它的思路是通过共用一套交互接口，让画面中的主体、空间关系和声音随着用户探索一起延续。团队将这一支持持续导航并获得同步视听反馈的模型称为面向「可进入生成媒体」的全模态世界模型。
arXiv 论文：https://arxiv.org/pdf/2608.23189
项目主页：https://echo-team-joy-future-academy-jd.github.io/Echo-1.5-Page/wm/
GitHub 代码：https://github.com/jd-opensource/JoyAI-Echo
要实现这样的交互，首先需要统一不同视角下的控制方式。第一人称视角下，镜头接近观察者的眼睛，移动镜头对应自身移动。第三人称多了一层关系：镜头要跟随人物、车辆等主体，主体运动也要与画面构图配合。与此同时，用户按下的 WASD 方向键是离散指令，模型需要处理的相机位置和朝向却是连续变化的，为不同视角和控制设备分别设计接口会增加系统的适配负担。
为此，JoyAI-EchoWM 采用了统一的「相机意图」（camera intent）表示，用以描述用户希望镜头如何移动、 从什么角度观察场景。键盘操作经过固定映射，转换为相对初始位姿的连续 6-DoF 轨迹，也就是镜头在 3D 空间中的平移和旋转。
同一条轨迹在不同视角下承担不同作用。第一人称下，它直接描述观察者的运动；第三人称下，它规定相机的变化，人物移动与镜头跟随之间的关系则由模型从数据中学习。模型无需额外接收角色轨迹、控制器状态或相机预设的跟随参数。
第一人称控制方式覆盖了户外、室内、水下和奇幻等多场景。用户可以沿着指定方向移动，让眼前环境逐步展开。如下冰湖探索的演示中，第一人称视角沿冰面不断向前推进，远处的木门逐渐靠近，雪山、森林与湖面倒影持续展开，环境声也随画面同步生成。
第三人称视角展示了镜头与主体的配合。下面荒漠骑马的片段中，骑手向前推进，镜头从后方跟随，并左右移动。
探索过程中，声音同样参与生成。JoyAI-EchoWM 采用原生音视频联合生成，视频和音频分支在生成过程中交换信息，使声音与画面中的场景和事件相互关联。相机轨迹只直接输入视频分支，音频侧没有独立的轨迹条件，也没有额外训练一套「动作 — 声音控制器」。
简单来说，操作先改变画面，声音则根据画面的变化同步跟上。人物等主体讲话时生成对应语音，风、脚步和碰撞等事件伴随相应声响，音乐也随着场景延续。下面橘猫讲话的同时配上了背景音。
当探索进入下一轮，模型还要承接已经发生的内容。JoyAI-EchoWM 会提取上一段末尾的一段同步音视频，作为下一轮生成的上下文。用户在新一轮调整相机轨迹，继续向前探索。后续画面和声音共享同一段近期历史，为场景布局、主体外观和声音的延续提供依据。
这套机制有助于维持连续体验，但仍存在边界。模型目前没有显式的持久三维记忆，多轮生成后，几何关系、主体身份和音频仍可能发生漂移。
要让画面、声音和用户操作在同一个生成过程中形成配合，需要先解决数据与训练上的几道难题。
JoyAI-EchoWM 三重挑战：
好看、好控，长时间不跑偏
高质量音视频未必带有准确的相机轨迹，而轨迹可靠的数据也未必拥有丰富的声音。进入持续交互后，模型还要应对误差累积和不断增长的计算开销。JoyAI-EchoWM 从数据引擎入手，通过统一轨迹尺度和分阶段训练，逐步连接起这些能力。
首先是数据。团队采用了四类互补来源，搭建起了一套世界数据引擎，不同数据分别提供更可靠的监督。其中：
内部采集的 gameplay 可以同步获得操作日志、原生游戏音频和较清晰的动作 — 观察对应关系；
互联网上的人类实玩录像，操作节奏更自然，也包含游戏对白、玩家解说等更丰富的人声；
UE（Unreal Engine）仿真直接提供米制真值位姿和动作日志，几何监督最干净，但不提供自然音频；
普通互联网视频补充真实世界外观、环境声、语音，以及更丰富的镜头和主体关系。
收集数据之后，团队又根据训练目标重新组织了三组数据配比。AV-rich 侧重画面、环境声和语音质量，Control-clean 优先保留轨迹可靠、运动清晰的样本，Balanced high-quality 则从中筛选兼具可靠控制信号和较高视听质量的数据，供后续联合训练使用。
数据来源变多，也带来了尺度问题。不同视频中的相机移动幅度差异非常大，如果每条轨迹都按自身的运动范围单独归一化，大幅移动和小幅移动就可能被压缩到相近的数值区间。原有的位移差异也会丢失，相邻生成片段采用不同尺度时，还可能带来速度突变。
JoyAI-EchoWM为训练轨迹建立了一把统一的「尺子」：先计算每条轨迹的最大平移幅度，再取这些值的第 90 百分位数作为全局尺度。最大平移幅度不超过这一阈值的轨迹被保留，并使用同一尺度归一化；旋转保持不变。这样可以保留不同轨迹之间的相对位移差异，减轻分段定标带来的不连续性。
线上股票配资有了互补数据和统一尺度，接下来的问题是如何安排训练。音视频质量与轨迹控制依赖不同的监督信号，如果同时强化两者，训练目标可能相互干扰。JoyAI-EchoWM 先依照三个阶段分别学习，再共同适配。
第一阶段是音视频持续预训练（AV-CPT），使用 AV-rich 数据训练已有的音视频骨干，使其适应交互场景中的视觉动态、环境声和语音。第二阶段是动作微调（Action-SFT），冻结音视频骨干，只训练轻量的相机轨迹分支，并使用 Control-clean 数据强化轨迹响应。这一阶段使用的控制监督仍然是相机轨迹。第三阶段是联合微调（Joint-FT），使用 Balanced high-quality 数据，以较低学习率共同调整音视频骨干和轨迹分支，让视听生成与控制能力进一步配合，同时尽量减少对已有能力的扰动。
完成以上三个阶段之后，模型还要适应长时间交互。持续生成时，前一段输出成为后一段的输入。早期出现的偏差可能被带入后续内容，从而影响场景、主体和声音。为此 JoyAI-EchoWM 引入了第四阶段：自回归后训练（AR post-training）。
团队首先利用音视频 Teacher Forcing 将双向模型改造为因果分块生成模型。模型学习依据此前的音视频上下文生成下一块同步内容，为流式输出建立基础。随后，短时程 Self-Gradient Forcing（SGF）让模型基于自己生成的历史继续向前生成。同时分布匹配蒸馏（DMD）将多步生成压缩为少步采样，降低每个音视频块所需的去噪步数。训练之后进一步扩展到更长的自生成序列，让模型接触交互中逐步累积的偏差，学习在这些条件下保持连贯。
另外，历史信息的保留也需要控制成本。JoyAI-EchoWM 采用 sink-plus-FIFO 机制，固定保留早期的一部分上下文，并滚动维护最近一段历史。较旧的局部缓存按先进先出的顺序移出，限制 KV 缓存规模。
训练流程图
这套方法能在多大程度上兼顾生成质量、控制精度与长时程稳定性，还需要通过系统评测来检验。
从轨迹控制到长时一致性，
JoyAI-EchoWM 表现如何？
除了开篇提到的 WBench Navigation，团队还通过 SANA-WM-Bench 和用户研究，进一步考察 JoyAI-EchoWM 的轨迹跟随、长时程生成与主观体验。
SANA-WM-Bench 将测试分为简单轨迹和困难轨迹，每组包含 80 个场景。评测同时关注画面质量与相机控制，分别统计 VBench 视觉质量得分，以及旋转、平移和相机运动一致性误差。
元股证券:ygzq.hk在前 241 帧的短时程测试中，JoyAI-EchoWM 在两组轨迹上的 VBench 得分分别为 83.91 和 83.96，均为测试模型中的最高值。简单轨迹下，其平移误差和相机运动一致性误差也最低。而困难轨迹下，SANA-WM 的相机控制误差更低，JoyAI-EchoWM 保持了较高的视觉质量。
当生成延长到 961 帧，测试进一步检查模型回到相近相机位姿时，画面能否前后对应。在这一长时程设置下，四步因果流式版本 EchoWM-Flash 的 VBench 得分分别为 80.13 和 81.06，在测试的因果模型中领先，轨迹精度和视角重访一致性也表现突出。
此外团队还在自建的 200 案例测试集上进行成对用户研究，比较 JoyAI-EchoWM 与 LingBot-World-v2、HappyOyster 的生成表现。评测涵盖语义遵循、初始世界一致性、运动、时空一致性、视觉美感和整体偏好，并保留「两者都好」、「两者都差」选项。
其中在整体偏好结果中，相较于 LingBot-World-v2，选择 JoyAI-EchoWM 的占 46.50%，选择对方的占 21.57%；相较于 HappyOyster，这两项指标分别为 63.13% 和 27.06%。需要注意的是，这些比例统计的是评价选择，不能直接理解为任务成功率。
分项结果也体现了不同模型的特点。JoyAI-EchoWM 在时空一致性和视觉美感上获得更多偏好；HappyOyster 在语义遵循和运动两项中，被单独选为更优的比例更高。
评测让我们看到了 JoyAI-EchoWM 的表现与边界，也为判断它适合进入哪些实际场景提供了依据。
写在最后
世界模型走向不同的应用场景，带来了技术路线的逐步分化。面向互动内容，生成速度与操作响应直接影响体验；面向空间创作，几何一致性和场景编辑能力更关键；面向机器人，模型要为预测环境变化和执行动作提供支持。因此，判断一个世界模型的价值，需要看它能在具体任务中解决哪些问题。
以 Genie 3、Atlas、Cosmos 3 为例，这些方向存在交集，也有不同的技术取舍。随着应用深入，持续交互、空间表示与行动能力之间的配合至为关键。在这一背景下，JoyAI-EchoWM 的定位更接近面向生成媒体的可交互世界模型。
从当前能力看，游戏原型可能是 JoyAI-EchoWM 较有潜力的应用方向。创作者可以进入生成场景，尝试空间布局、路线设计与镜头体验，再决定后续制作方向。当然，一个可以探索的世界距离成熟游戏仍有距离，玩法、规则和任务设计都需要继续补齐。
另外，互动叙事、沉浸内容和虚拟游览也有机会借助 JoyAI-EchoWM 减少预制素材需求，让内容按照用户选择持续生成。数字人场景则可以探索动态环境与镜头、声音的协同生成，使人物表演与周围视听内容共同展开。
将视线拉回京东，JoyAI-EchoWM 是其基础模型矩阵升级的一部分。京东在 JDD 大会上全新展示了 JoyAI-Video 音视频基础模型，并带来了JoyAI-Echo 1.5、JoyAI-Voice 2.0 等版本迭代。结合此前发布的 JoyAI-Video-Edit 与 JoyAI-Image-Edit、JoyAI-Talker 和 JoyAI-RA，京东的布局已经全方位铺开。JoyAI-EchoWM 带来的世界模型与音视频能力，使这套体系进一步覆盖对环境的理解、生成和交互。
立足这一布局，京东正在为 AI 进入物理世界补齐相互补充的基础能力。同时，模型矩阵的长期价值取决于这些能力能否在具体任务中有效协同，并通过真实场景反馈持续改进。这呼应了京东建设「全球最大的物理世界运营中心」的战略目标。对拥有零售、物流等优势业务场景的京东来说，接下来的看点是如何将模型能力用于实际流程，并验证其可靠性、成本与效率。
JoyAI-EchoWM 的开源既为可交互视听生成提供了一套可供社区借鉴的方案，也让这条技术路径有机会接受更多真实场景的检验。
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