当前，人工智能（AI）的发展正经历一场深刻的范式转型。以大语言模型（LLM）为代表的技术浪潮，在处理海量文本数据、理解和生成语言方面取得了辉煌成就。然而，这些模型本质上是学习数据中的统计关联，缺乏对现实物理世界的真实感知、因果理解与基本常识。正如人工智能先驱Yann LeCun所指出的，一个孩童通过与环境的互动便能轻松掌握的“直觉物理学”，对于当今最先进的AI系统而言仍是难以逾越的鸿沟。为了弥补这一差距，学术界与工业界正将目光投向“物理智能”，其核心是构建能够模拟现实物理规律、整合多模态感知信息并预测未来状态的世界模型（World Model）。
在构建世界模型的众多感知模态中，视觉长期以来占据主导地位。然而，仅依赖视觉信息存在固有局限，例如在光照不足、遮挡、烟雾等环境中感知能力会急剧下降。本文认为，声学信息作为一种被低估但信息极其丰富的模态，是构建鲁棒、精确世界模型的关键维度。声音并非仅仅是听觉的刺激，更是物理事件的直接载体。声波的产生、传播、反射与衰减过程，直接编码了发声物体的材质、结构、运动状态以及周围环境的空间拓扑信息。因此，一个基于声学物理信息的世界模型，能够赋予AI一种独特的“透视”与“听诊”能力，从而在视觉受限时提供关键的物理线索，实现更深层次的环境理解。
本文旨在系统性地阐述基于声学物理信息构建世界模型的核心理念、关键技术与前沿应用，以推动AI在环境感知、物理推理与动态预测能力上的革新。首先，本文将深入分析声学信息作为物理认知源泉的独特性，阐明其如何揭示物质属性、物理交互与空间结构。其次，将重点探讨声学世界模型的具体作用与最新技术进展，包括物理信息神经网络（PINNs）、生成式声学物理模型等前沿方法如何赋能AI实现从基础感知到复杂因果预测的跃升。最后，本文将展望该模型在具身智能（如机器人、自动驾驶）与人机共生图景中的紧迫价值，并分析其在走向广泛应用时所面临的技术挑战与伦理考量，为构建真正能理解并适应物理世界的下一代人工智能系统提供理论框架与实践路径。
一、声学技术：世界模型核心维度与物理认知的源泉
声学技术以其对物理环境的独特敏感性及卓越的穿透性，被誉为物理AI世界模型构建的“听诊器”与“透视眼”。声学信号并非仅仅是“声音”本身，而是物理事件和物质属性的直接波动编码。其蕴含的物理信息远超表面听觉所及:
物理介质与结构特性： 声波在不同介质中的传播速度、衰减特性、反射与折射模式，直接揭示了介质的密度、弹性模量、内部结构（如空心、实心、多孔材料）以及几何边界。例如，敲击不同材质（木材、金属、玻璃）的物体，其发出的共振频率、谐波结构和衰减时间截然不同，这些都是由其声学阻抗、几何形状及阻尼系数等物理属性决定的。声学世界模型能够通过分析这些声学频谱特征和时域包络特征，反演物体的材质、形状甚至内部缺陷，这比单一视觉信息能够提供更为深入的物理见解。
物理事件与相互作用： 物体间的摩擦声、碰撞声、液体流动声、气体逸出声等，都是物理能量转换与动量传递的直接听觉表现。如摩擦声反映了物体间的相对运动和接触力学特性；碰撞声则编码了冲击能量、物体质量、硬度及形变信息。如液体流动声指示了流速、湍流强度和管道条件；气体泄漏声则能精确指示泄漏点和泄漏量。如雨滴击打车窗的频率和能量，能够精确揭示降雨的物理强度和水滴与表面的相互作用动力学；轮胎与路面的摩擦声和滚动噪声，不仅反映了路况纹理、车辆速度，甚至能间接推断胎压和轮胎磨损状况。这些声音的物理生成机制（如随机振动、弹性波传播、空气动力学噪声）使其成为理解环境动态、识别潜在异常并预测物理事件（如潜在的滑动、碰撞）的强大依据。
空间声学与环境拓扑： 房间的混响时间、早期反射模式、临界距离等声学参数，是其几何结构、表面吸声特性以及障碍物分布的直接空间声学表征。通过分析麦克风阵列接收到的声波到达时间差（TDOA）和相位差（PDOA），结合声波传播模型（如射线追踪或波动声学），AI系统能够构建出精细的三维环境几何模型，识别墙壁、家具等障碍物，甚至感知房间的开放性或封闭性。这种“声学空间认知”能力在视觉受限（如黑暗、遮挡、无纹理环境）的环境下，显得尤为重要和独特。
声学与生俱来的这些物理关联性，赋予了世界模型在复杂、动态和不确定环境中进行深度感知和因果推理的能力。它使得机器人和智能体能够像人类一样，通过“听”来理解物理世界的影响，预测事件的走向，从而做出更具鲁棒性、安全性和适应性的决策，这正是通往真正具身智能（Embodied AI）和未来人机共生社会的重要路径。
二、声学世界模型作用与技术进展：从感知到预测
声学世界模型的核心价值在于超越了传统的声音识别，旨在通过对声波生成、传播和交互物理机制的深入理解，实现对物理环境的精确感知、动态预测和智能决策。它将AI的“听觉”从简单的“识别是什么”提升到“理解为什么”和“预测接下来会发生什么”。例如：
非接触式的物理参数反演： 声学感知，特别是超声波的应用，能够捕获毫米级甚至微米级的微小振动、形变或流体流动。通过多普勒效应、声学共振谱分析等技术，可以非接触式地测量物体的位移、速度、材质弹性模量、甚至内部缺陷（如裂纹、气泡）。这在工业无损检测、医疗诊断（如超声成像、脉搏波监测）、机器人精细操作（如通过接触声音感知抓取力度和物体稳定性）等领域提供了超越传统传感器的独特优势。
复杂环境与隐蔽信息获取： 声波能够穿透视觉受阻的介质（如烟雾、黑暗、薄墙体、水下），揭示肉眼不可见的物理状态。例如，检测墙体后的水管漏水、机器内部轴承的异常磨损声、森林深处的非法砍伐声，甚至通过次声波监测火山活动、地震前兆。这种“透视”能力极大地扩展了AI的感知边界，尤其在恶劣环境或隐蔽监控的场景中具有不可替代性。
因果推理与物理状态预测： 声学世界模型不再仅仅识别“物体发出了声音”，而是尝试理解“是什么物理过程导致了这个声音”以及“这个声音预示着什么物理状态的改变”。例如，通过分析物体坠落的声学特征，模型不仅能识别“坠落”，还能估算出坠落高度、物体质量和碰撞地面的硬度，进而预测其可能造成的损伤。这种对物理因果链的理解，是实现真正智能决策的基础。
深度强化学习与物理建模的深度融合，正推动声学世界模型迈向更高维度，形成多学科交叉的前沿研究领域：
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）在声学中的应用： PINNs通过将声波传播的偏微分方程（如波动方程、赫姆霍兹方程）作为物理约束嵌入到神经网络的损失函数中，使得模型在学习数据的同时，也强制其遵守基本的物理定律。这极大地减少了对大规模标注数据的依赖，提高了模型在未见场景下的泛化能力和鲁棒性。例如，研究者利用PINNs对复杂室内环境的声场进行重建，或对非均匀介质中的声波传播进行预测，甚至能用于逆向声学问题，如声源定位和环境声学参数反演。
生成式物理声学模型（Generative Physics-Acoustic Models）： 受限于真实世界声学数据的采集成本和多样性，结合物理引擎进行声学仿真成为重要方向。通过模拟声波在复杂三维环境中的传播（包括反射、衍射、散射、混响），可以生成海量逼真且带有精确物理标签的合成声学数据，用于训练和验证世界模型。例如，借鉴NeRF（Neural Radiance Fields）在视觉领域的成功，正在探索“Neural Acoustic Fields”或“Neural Soundscapes”，通过隐式神经表示来建模三维空间中的声场，从而生成任意视点、任意听点的逼真声景。这不仅为AI提供了丰富的训练数据，也为虚拟现实、游戏等应用提供了前所未有的沉浸式体验。
自监督与多模态对比学习： 为了从无标注或弱标注数据中学习物理声学表征，自监督学习（Self-supervised Learning）和多模态对比学习（Multi-modal Contrastive Learning）变得日益重要。例如，通过预测声音的下一帧，或通过声-视同步信号之间的对比损失来训练模型，使其学习到音频与视觉事件的内在物理关联。这使得模型能够在没有显式标注的情况下，从海量非结构化数据中自主发现声音的物理意义，例如判断声音与物体运动、材质、碰撞的因果关系 。
生物声学与生理物理建模： 谷歌健康（Google Health）的HeAR模型是一个典型的生物声学与物理建模融合的成功案例。它通过分析咳嗽、呼吸、心跳等生物声学信号的物理特征（如频率、能量、时域包络），能够精准检测多种呼吸系统疾病和心血管异常。这本质上是将人体视为一个复杂的生物物理声学系统，通过分析声波在人体内部（如气管、肺部、心脏）传播、共振和衰减的规律，反演生理病理状态。在肺功能评估任务中实现了高达0.418的平均绝对误差（MAE），远超传统方法。这种技术为非接触式健康监测和个性化医疗提供了巨大潜力，直接服务于人类福祉。
三、声学驱动的世界模型在人机共生图景的紧迫价值
在机器人、自动驾驶、虚拟/增强现实（VR/AR）以及智能家居等具身智能前沿领域，声学世界模型的必要性正日益凸显，成为实现多模态感知与真正人机共生不可或缺的关键环节。声学世界模型不仅提升了机器的“智能”，更赋予它“体察”与“陪伴”的能力，是迈向深度共生的人机关系新范式的必要条件。
多模态协作的关键感知支柱：声学具有与视觉、触觉互补的天然优势。在遮挡、昏暗、远距等典型视觉感知受限场景下，声波仍可准确获取空间结构、动态变化与材料属性，为AI补充关键物理线索。这使得声学世界模型成为实现多模态感知统一框架的关键桥梁：在机器人领域，声学感知支持其在视觉不可用时“听出”空间结构、物体状态，提升导航鲁棒性与操作精度；在智能家居中，声学事件感知可识别用户活动、判断家庭状态，实现更自然、无缝的交互；在辅助医疗和照护场景中，声学提供非接触、持续、低功耗的健康与安全监测手段，是人机共生系统中的关键维度。
情境理解与预测行为的关键引擎：具身智能不仅要“看到”和“听到”，更要“理解”和“预判”。声学世界模型不仅提供物理事件的实时描述，更为智能体的行为规划和情感响应提供上下文依据：声音即状态变迁信号：如锅炉沸腾、门被推开、器械摩擦等声音，往往代表着某一重要状态的转变；声音即行为意图暗示：人类操作中的声学线索（如呼吸节奏、敲击频率）可提示其注意力、疲劳或情绪变化，帮助智能系统做出“预判响应”；声音即空间动态变化的指标：如远处传来的车声或脚步声，提示环境中有新物体接近，对导航和避障至关重要。从这一角度看，声学不仅是信息的输入维度，更是AI进行“内在建模”和“行为预测”的认知媒介。
人机关系范式演化的驱动力量：声学世界模型带来的不仅是认知边界的拓展，更是人机关系的质变：从“听你所言的我说你做”到“知你所想的我未说你已知”，从“被动指令”到“主动共情”。在协作机器人场景中，声学感知支持对人类操作习惯、节奏与状态的动态学习，实现默契配合；在虚拟现实与数字人交互中，声音的物理真实感和情绪传递力，提升了沉浸感和信任感；在家庭照护与个性化助手中，AI通过声音理解用户需求、判断情绪变化，并做出合适的反馈，构建了真正意义上的“情感共生”。
四、物理 AI 声学领域的挑战、伦理考量与声智的探索
尽管声学世界模型为人机共生开辟了新维度，但其发展并非坦途。核心挑战既涵盖算法与计算架构，也包含伦理治理与社会适配。只有在技术与社会机制双轮驱动下，声学世界模型的潜力才能真正释放。
作为深耕AI声学领域、致力于将物理AI技术应用于实际场景的领先企业，声智科技正积极应对这些前沿挑战，其技术理念与实践路线与物理AI世界模型的发展趋势高度契合。
技术挑战：从算法精度到系统落地
跨模态对齐的困难：声学信号具有高时间分辨率与复杂传播物理特性，如何与图像、触觉等低频或空间特征模态对齐，仍是一大难点。当前研究多集中于自监督表示学习与跨模态表征空间构建，但在实际动态环境下仍需大量优化。
实时计算与边缘推理：声学模型因其高采样率特性，对处理延迟要求极高。要在如助听器、AI耳机等资源受限终端设备中实现高效推理，需要深入融合模型压缩（如知识蒸馏、量化）与硬件加速。
泛化与鲁棒性：真实世界充满变化——声源未知、背景噪声复杂、设备位置多变，这些因素极易削弱模型稳定性。为此，必须推动跨场景、多源数据增强与物理一致性的训练框架，强化模型对“长尾事件”的识别与适应能力。
伦理与社会：从隐私保护到人机边界
听觉边界模糊带来隐私风险：声学感知的无感知性与强穿透性（如透墙听声、远距捕捉）极易被滥用。如果不加强边缘计算、联邦学习与本地化识别策略，将严重侵犯个人隐私权。
声音偏见与语境误读：声学识别系统可能因训练数据偏倚，对方言、性别、文化背景存在误判，甚至强化刻板印象，比如声音克隆。这要求在模型设计时引入公平性指标和多样性约束机制。
责任归属与决策透明性：当声学模型被用于关键决策（如车辆避障、病情预警），必须构建可解释的推理链与溯源机制，否则将难以界定事故责任或建立用户信任。
声智科技的探索与技术突破
从极限感知到语义共情：不仅准确识别低SNR环境下的声音，还能通过声学特征捕捉用户情绪与物理状态，构建情境感知闭环；
从单点识别到动态建模：不止识别某个事件，而是实时构建事件链条、状态变化与物理因果链，助力AI更好地理解和预测世界；
从大模型到边缘部署：依托深度压缩与声学硬件协同优化，实现高性能声学模型在终端设备的实时运行，让物理AI能力无处不在；
从数据采集到仿真增强：结合真实声学采集与物理仿真技术，构建多样性与真实性兼具的声学训练语料，突破数据瓶颈；
从隐私合规到伦理设计：声智在设计之初即引入隐私保护机制，确保所有声学数据处理均基于用户授权，推动行业伦理规范建设。
随着物理AI、具身智能与人机共生的浪潮推进，声学世界模型不仅将成为AI系统理解世界的“听觉系统”，更将作为智能体的“物理认知大脑”与“情感共鸣神经”，连接物理现实与数字智能、机器逻辑与人类情感。声智科技的持续创新，正为这个未来构建现实基础，推动“可感、可知、可控”的人机共生社会加速到来。
参考文献
Raissi M, Perdikaris P, Karniadakis GE. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational physics. 2019 Feb 1;378:686-707.
LeCun Y. A path towards autonomous machine intelligence version 0.9. 2, 2022-06-27. Open Review. 2022 Jun 27;62(1):1-62.
Chen X, Yu X, Chang L, Huang Y, He J, Zhang S, Li J, Lin L, Zeng Z, Tu X, Zhang S. A Synergistic Framework of Nonlinear Acoustic Computing and Reinforcement Learning for Real-World Human-Robot Interaction. arXiv preprint arXiv:2505.01998. 2025 May 4.
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