生产线机械臂因传感器覆盖有限无法感知设备内部磨损，无人搬运车在动态环境中需预测障碍物轨迹，化工反应器需根据局部参数推测全流程状态。这些场景都面临着一个共同的挑战：如何让人工智能系统像人类一样，在信息不全、环境多变的条件下做出可靠决策？

南栖仙策和南京大学团队提出的通用世界模型构建范式 WHALE为这类问题提供了新解法。该技术通过构建更强大的“世界模型”，显著提升了智能系统在复杂工业场景中的决策可靠性和适应性，可以为工业场景带来重大变革。

在高端装备生产制造车间，机械臂需要执行精密装配任务。传统控制系统依赖预设程序，一旦零件位置偏移或设备出现微小磨损，容易导致装配失败。WHALE算法能根据当前操作模式动态调整预测逻辑，准确预测后续动作对精度的影响，这类似于经验丰富的老师傅，能根据细微变化即时调整手法，而非刻板执行既定流程。

在化工生产中，反应器内部关键参数难以实时监测，传统模型依赖有限传感器数据进行推测，但长期运行中微小误差会累积放大，导致控制指令频繁震荡。WHALE算法引入回滚推演技术，模型能自动评估预测结果的可信度。如同资深工程师在关键决策前进行沙盘推演，优先采纳高可信度方案。

矿区无人运输车常面临扬尘、震动等干扰，导致传感器间歇失效。现有导航系统在感知中断时，往往依赖历史路径惯性推测，易引发碰撞风险。Whale算法通过大规模预训练构建了强健的环境动态知识库。即使摄像头短暂失效，模型也能基于历史感知片段预测车辆轨迹，并生成多套应急路径方案，类似于人类驾驶员在视线受阻时，仍能根据车身震动、声音反馈判断路况。

WHALE的本质是让AI学会“稳中求变”。它的核心优势在于既可以让模型像经验丰富的操作员，能识别不同操作模式的特征，动态调整预测逻辑；又可以让模型像严谨的质检员，对自身预测进行多角度交叉验证，优先采纳高置信度方案。这套算法并没有追求单一指标的极致提升，而是通过增强系统的环境适应性和决策稳健性，让工业智能化真正走出实验室，在真实复杂场景中可靠落地。