ZPedia｜別再盯著Seedance了！國內首款「行動驅動型」世界模型落地，AI正在終結像素生成時代

Z Highlights

• 定義從「觀看」到「入戲」的新范式：當行業仍停留在單向的視頻生成階段，米樂光年（米樂光年）已跨越“像素生成”瓶頸，進入行動驅動型世界模型（Action-driven World Model）時代 。通過將3D世界轉化為可進入、可參與、可共創的沉浸式劇場，用戶從旁觀者轉為參與者，獲得真實的存在感與被需要感。

• 重構內容生產的成本結構與合規邊界：米樂光年采用獨創的“原子化參數解析”技術，繞過高昂的像素生成環節，將邊際生成成本壓縮至傳統視頻大模型的千分之一 。通過調用平臺合法的 3D 資產庫進行實時渲染，米樂光年 從底層邏輯上規避了版權黑盒（IP Black Box）帶來的侵權風險，為 UGC 資產提供了清晰可溯源的產權邊界，從而打破了 AI 內容大規模商業化的法律僵局 。

• 首個基于“行動驅動型世界模型”架構的 AI 原生 3D 互動品類實現合規落地：目前，《量子躍遷：米樂光年》正式獲得版號（ISBN 978-7-498-16442-1）。這標志著國內首個基于“行動驅動型世界模型”架構的 AI 原生 3D 互動品類，成功完成了泛娛樂場景的合規化路徑探索 。版號的落地，不僅是其作為“互動敘事應用”的準入證，更是監管層對“非像素生成”AI 渲染技術在數字資產確權方面的認可。

在泛娛樂的演進史上，2026顯然正處于一次體驗形態的轉折點。現代成年人的世界被“目的性”緊緊捆綁，遵循著“紅皇后假說”：必須不停奔跑，才能留在原地。這種追求效率的重壓扼殺了最寶貴的“有趣”，讓用戶陷入了存在感、掌控感與歸屬感的三重空洞。

傳統的視頻生成模型（如 Sora、Seedance）雖然能提供近乎完美的視覺成品，但本質上依然是單向輸出的“被動觀看”內容。由于缺乏顯式的 3D 空間結構與內生動力學約束，用戶無法在場景中進行實時物理干預。

圖表說明：對比顯示，相較于 Seedance 等視頻生成模型在版權合規性（IP Black Box）和交互實時性上的局限，以 米樂光年 為代表的“行動驅動型世界模型”在底層邏輯、合規性及商業空間上具備代差級優勢。

在宏觀經濟正向“智能經濟新形態”演進的當下，Funmangic 的判斷是，下一代互動內容將以“過程即服務（Process-as-a-Service）”為核心。在米樂光年的 3D 世界中，世界模型不再是冷冰冰的背景，而是擁有“靈性”的自定義舞臺。

目前《量子躍遷·米樂光年》正式獲得版號，這標志著國內首個‘行動驅動型世界模型’成功完成了泛娛樂場景的合規化路徑探索。版號的落地，不僅是其作為‘互動敘事應用’的準入證，更是監管層對‘非像素生成’AI 渲染技術在數字資產確權方面的一致認可已經完成核心功能開發。此外，該產品于去年完成千人規模測試。測試階段玩家反饋活躍，社區內已經出現大量自發共創內容，用戶通過角色互動與劇情演出沉淀社會關系。

從「視頻生成」到「行動驅動型世界模型」

任何內容形態的躍遷，本質上都源于生產方式的變化。傳統視頻生成模型面臨難以調和的“版權黑盒（IP Black Box）”：一方面高度依賴暴力刮取受版權保護的數據，面臨極高侵權風險；另一方面生成的視頻在法律框架下極難確權，直接切斷了大規范 UGC 商業化的可能性。

米樂光年采用的是“原子化參數解析”技術，實現了生產力的質變：

1.意圖即創世（Director AI）：系統不直接生成像素，而是將用戶意圖解析為 3D 空間內的運鏡與動作參數指令，由本地 Unity 引擎完成實時渲染。

2.視覺自治（Acting AI）：通過 Multi-LoRA 基礎模型，賦予 Agent 真正的自治力。Unity 骨架提供穩定的物理回應，而 Genie 靈魂則驅動角色的微表情與即興演出。

3.成本雪崩：這種架構將邊際生成成本壓縮至傳統路徑的約千分之一。這使得大規模 UGC 創作從昂貴的嘗試轉變為低門檻的日常互動，從而支撐起“過程即服務（PaaS）”的商業模式。

[圖表 2：米樂光年 原子化解析架構圖]圖表說明：展示 米樂光年 通過 Director AI 與原子化參數解析技術，繞過了高昂的像素生成環節，實現了云端大腦驅動端側 Unity 引擎的低成本、高實時性渲染閉環。

從「刷視頻」進入故事到通過一起「玩AI」建立關系

米樂光年以“入戲體驗”為核心，構建了一整套連貫的互動環境。實現了從「刷視頻」到「玩 AI」的跨越。

• 非指向性互動：在 米樂光年 中，每一句話都會激起漣漪。AI Proximity Core 感知引擎能讀懂用戶的潛臺詞。你在虛擬場景中隨口一句“這里有點冷”，Agent 會警惕地靠近你，世界在與你的情感共鳴。

• 共鳴檔案：依托 GraphRAG 技術，Agent 擁有關于“你們”的共同記憶。這種基于艾賓浩斯遺忘曲線構建的“類海馬體認知系統”，讓 AI 擁有了有溫度的記憶呼吸，使兩個不完美的靈魂互相成為了對方存在的意義。

在近期測試中，玩家已開始自發組織“劇組式創作”，通過邀請好友參與不同角色共同完成演出。這種“協同共創”模式使內容不再依賴單次消耗，而是在集體行動中不斷生長，形成持續擴展的共演網絡。

[圖表 3：基于 GraphRAG 的長記憶生態圖]圖表說明：基于 GraphRAG 的底層圖譜，結合艾賓浩斯遺忘曲線、OpenRank 算法與隨機游走算法，共同構建了難以復制的擬人化記憶生態，這一過程中，共同創作成為核心活動。用戶可以提出故事設想，邀請朋友參與角色，由系統完成調度與演出并生成作品。創作逐漸演變為一種集體體驗，每個人都在其中承擔角色。當參與人數不足時，AI 會自動補位，使故事持續推進。

團隊：情感設計與工程能力的交匯

Funmangic 團隊兼具深厚的情感產品經驗與工程落地能力 。創始人曾參與打造千萬級女性向頭部作品《戀與制作人》，對角色關系、情緒節奏與用戶投入機制具有深刻理解 。

同時，團隊核心成員擁有網易、字節跳動等一線大廠經驗，團隊具備清華、北大計算機系工程背景，成功實現了大語言模型（LLM）與端側 3D 引擎的底層融合。這種“情感向經驗 + 硬核技術”的組合，使 米樂光年 能將復雜的虛擬具身智能以溫暖、可感知的方式呈現 。

終局思考：從觀眾到參與者的時代

Notion 創始人 Ivan Zhao 曾預言，未來的應用都應提供 API 供 Agent 調用 。米樂光年正在實踐這一觀念：在這個互動片場中，Agent 既是演員，也是具備即興交互能力的社交實體 。

當 AI 將復雜制作流程轉化為自然語言操作后，內容生產與體驗將深度融合 。在“硅基執政，碳基造夢”的未來，用戶的“品位”（Taste）是平衡虛無的終極工具。米樂光年 所構建的共演網絡，正引領泛娛樂產業走向真正合規、可持續的空間智能時代 。

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