本报告导读：
　　世界模型正成为主权AI时代大国竞争的新制高点，中国的政策和竞争优势不在于复刻美国模式，而在于依托制造业场景、工业数据与开源成本优势，重构"物理AI效率函数"，以体系化闭环弥补算力短板，在全球竞赛中走出一条"非对称加速"路径。
　　报告摘要：
　　本报告系统梳理了全球主要经济体围绕世界模型（World Model）展开的政策竞争格局，深入分析了中国从中央到地方的差异化实践，并提出"以体系换速度、以场景补算力"的战略判断。
　　全球格局方面，AI竞争重心正从"大语言模型"转向"物理AI"，世界模型作为机器人与物理世界交互的"认知引擎"，已成为全球政策新焦点。美国依托Stargate等计划以前沿能力和算力壁垒定义上限；欧盟以AI法案和主权AI工厂布局可信合规路径；海湾国家凭借主权资本与能源优势打造算力枢纽；日韩印则以本土平台建设为核心追求最低可行主权能力。各国在算力、数据、主权、监管四条主线上形成政策共识，但路径分化明显。
　　中国路径方面，与美国"前沿能力驱动"不同，中国采用"隐性嵌入+场景牵引"策略，通过"人工智能+"顶层战略、部委专项（人形机器人、AI+制造等）及地方实践（北京仿真平台、上海虚实融合实训场、深圳工程化验证、江苏工业语料库等）推动世界模型与实体经济融合。当前，中美顶级模型性能差距已缩至2.7%，中国在全球APIToken中的份额快速上升，印证了"便宜且足够好"的替代性竞争优势。
　　世界模型的竞争本质是"下一代智能基础设施"定义权之争。中国的战略重心不应是复制美国的单点技术突破，而应聚焦于构建"国产算力—行业数据—仿真平台—实体终端"的系统闭环，围绕五大抓手构建体系化能力：①建立国家级世界模型算力共享池；②强制开放公共领域高保真物理语料；③支持国产物理引擎与工业软件AI化改造；④在机器人政策中引入“仿真里程”考核指标；⑤建设国家级世界模型能力验证场。这些举措将帮助中国在主权AI时代获得定义“物理智能基础设施”的主动权。
　　地方政府方面，建议将世界模型视为"新型AI基础设施"的上层应用，围绕算力层、数据层、平台层、场景层四类核心要素构建承接能力，通过场景密度、数据矿藏和生态厚度的乘数效应，形成可持续的商业闭环。
　　风险提示：中美科技脱钩持续升级风险，世界模型高责任场景落地不及预期风险，地方政府同质化竞争与产能过剩风险，算力—能源约束加剧风险，仿真—现实差距（sim-to-real gap）引致的系统性风险。