生成一个世界，不等于理解一个世界。
今天的 AI 已经可以生成逼真的视频，也可以用代码搭建复杂的 3D 场景。但无论是像素还是场景，都只是世界的 “表象”。真正的物理智能，需要进一步回答：这个世界由什么构成、处于什么状态、又遵循什么规律？
换句话说，AI 的下一步，不只是预测世界会 “看起来怎样”，而是恢复为什么世界会这样运行 —— 从描述现象，走向发现机制。
近日，MirroS 提出 Code-as-World：让 AI 将观测到的现实主动重建为可执行、可验证、可推理的代码世界，并以此作为理解物理世界的表征。在这套框架下，对象、状态、物理参数与演化规律被显式写入代码，一个关于世界的解释由此不再只是语言描述或隐式特征，而成为一个可以查询、执行、干预和验证的世界假设。
如果说从观测直接预测未来，回答的是：接下来会看到什么？
那么 Code-as-World 进一步追问：什么样的世界，能够产生这些观测，并在干预之后继续演化？
Code-as-World 将物理组成、动态演化与视觉外观显式写入可执行代码，并让智能体围绕观测不断提出、运行、检验和修正世界假设。这些经过验证的可执行世界可以转化为可规模化的物理监督，推动视觉语言模型学习物理推理。
- 项目主页：https://mirros-lab.github.io/code-as-world
- 论文：https://mirros.ai/report/code-as-world.pdf
- 代码：https://github.com/mirros-lab/code-as-world
- 全文 Blog : https://mirros.ai/blog/representing-physical-world
01｜生成得像，不等于理解得对
人类理解物理世界，并不是记住每一次具体观测。
面对不同大小的球、不同角度的斜坡和不同材质的地面，人类仍然会使用物体、质量、速度、重力、摩擦等概念进行思考。真正能够迁移的知识，存在于这些紧凑的抽象之中，而不是某一段视频的全部像素。
这也意味着，复现观测，并不等于形成了对世界的理解。只要生成出的未来在视觉上足够合理，像素预测本身并不要求模型显式回答：世界中存在什么、状态如何变化，又是什么机制支配着这些变化。
问题因此进一步落到：什么样的表征，才能真正支撑对物理世界的理解与推理？
现有的几类世界表征，各自保留了世界的一部分信息。
像素保留丰富细节，却把原因隐藏在结果之中；3D 重建恢复几何、深度和视角，却不自动解释物体为何下落、碰撞或停止；自然语言能够紧凑地表达实体、动作和关系，却难以精确承载连续轨迹、接触关系与物理参数。
Code-as-World 希望找到一个新的结合点：
像语言一样具有语义，像 3D 一样具有结构，又像视频一样能够表达连续演化。
代码恰好提供了这样一种形式。对象、状态、参数与规则可以被显式写出；世界不仅能够被描述，还能够被执行、干预和检验。Code-as-World 因而不追求每一个像素的完全复制，而是优先保持世界组成、约束与演化机制的一致。
真正重要的，不再只是把世界复现得更像，而是找到一种能够显式承载世界结构与机制的表征。
02｜不是更真实的像素，而是一套可执行世界
如果要用代码来抽象一个物理世界，究竟需要写下什么？
Code-as-World 将一个世界拆解为三个相互关联的方面：
- Composition：世界中有什么，描述物体、几何结构与质量、摩擦、重力等基本物理属性。
- Evolution：世界如何变化，描述物体的状态、运动、交互与关键事件，以及世界随时间的演化过程。
- Appearance：世界如何被观测，描述相机、背景、材质、光照等视觉呈现条件。
三者结合起来，Code-as-World 表达的就不再是一张场景图，也不只是一段轨迹，而是一个可以真正运行起来的世界。
不同组件还可以被独立查看和修改：改变一个物体的速度、质量、运动方向或相机位置，其他结构仍然可以保持不变，世界随后重新执行。这也让 “世界编辑” 从像素层面的重新生成，变成了对底层机制的直接干预。
代码在这里不是最终答案。
它更像一个能够被运行和证伪的世界假设。
03｜让 Agent 在模拟与验证中发现世界
从一段视频或文字中恢复底层物理世界，本质上是一个复杂的逆问题。
因此，Code-as-World 没有把世界表征视为一次性的代码生成任务，而是将其构造为一个agentic discovery loop：让 Agent 在不断提出假设、模拟与验证的过程中，逐步逼近能够解释观测的世界。
这一过程借鉴了科学发现中的溯因推理：从不完整、带噪声的证据出发，不断寻找能够最好解释观测、同时保持简洁的机制假设。
首先，不同形式的输入会被转换为相应的证据。
对于文本，系统提取实体、空间关系、物理事件和预期结果；对于真实视频，则进一步提取深度、实例分割、物体轨迹与三维几何，共同约束可执行世界表征。
随后，Agent 进入五个连续阶段：
- Propose｜提出世界假设：根据当前证据和反馈，生成或修改世界表征。
- Instantiate｜实例化：将抽象世界假设编译为可执行程序。
- Execute｜执行：运行模拟，得到完整的世界状态轨迹。
- Render｜渲染：把状态轨迹转换成可观测视频
- Verify｜验证：把模拟结果与输入证据逐项比较，将差异整理成反馈。
于是，世界表征不再依赖 “一次猜中”，而成为一个持续循环：
提出 → 实例化 → 执行 → 渲染 → 验证 → 修正。
每一轮执行都让世界假设产生可观测的后果；每一处差异都在告诉 Agent，究竟是世界组成、动力学过程，还是相机与外观设置出现了问题，把上一轮暴露的问题，转化为下一轮有方向的修改。
它不是重复抽样，而是在利用错误。
04｜世界一旦可执行，物理监督就能规模化
让世界变得可执行，价值并不止于更可控的模拟和生成。
它还解决了物理智能训练中一个长期存在的问题：
真实视频很多，但隐藏在视频背后的物理标签极少。
互联网中存在海量运动、碰撞与交互视频，但它们通常不会告诉模型：物体的真实尺寸是多少，某一时刻速度是多少，运动过程中的加速度如何变化，更不会提供完整的三维状态轨迹和接触事件。
可执行世界则天然拥有这些信息：
- 一段可观察的视频；
- 一条精确的模拟状态轨迹；
- 物体尺寸、相机参数与时间戳；
- 位移、速度、加速度等世界尺度标签。
Code-as-World 从原始视觉观测出发，恢复其背后的结构化世界，使原本隐藏在像素中的状态与动力学变成可直接使用的训练监督。
基于这些可执行世界，MirroS 训练了 Code-as-World-VL 系列模型。
在李飞飞提出的首个 VLM 物理推理量化评估基准 QuantiPhy 上：
Code-as-World-VL-9B 模型超过 Gemini-3.1 Flash 的 54.8；
Code-as-World-VL-27B Reasoning 模型进一步提升至 58.6。
这意味着，可执行世界不仅是一种外部模拟工具，也可以成为一种新的训练数据形态：
把无法直接标注的物理机制，转化为能够规模化学习的监督。
05｜代码只是第一步，结构化语言才是更大的命题
Code-as-World 的技术实现以代码为核心。
但在更大的愿景中，MirroS 提出的并不只是 “用代码代替像素”，而是一类更广义的世界表征：
结构化语言，Structured Language。
代码与自然语言，是其中两种有力而互补的形式。
代码是一种精确、可执行的形式语言。它能够把变量、状态、约束和规则显式写出，并支持严格计算、模拟执行和证据验证。当一个物理过程能够被明确建模时，代码可以沿着机制精确地推演世界如何变化。
自然语言则提供更广泛的语义与因果抽象。它承载着人类长期积累下来的实体、事件、关系、因果直觉与科学知识，也能够对难以被代码精确模拟的复杂现象，进行定性和更长时间尺度上的推理与预测。
二者因此覆盖了不同但互补的抽象层级：
代码让世界可以被精确执行，自然语言让世界可以被广泛理解与推演。
由更重要的是，它们都与人类已有的知识体系相连。物理智能不必只从感知数据中重新发现一切，而可以继承人类已经形成的概念、规律与推理方式，并在新的物理经验中不断扩展它们。
06｜统一的世界表征，重塑物理智能
Code-as-World 的意义，也并不是孤立服务于一项任务的技术。
它试图为物理推理、视频生成和具身交互建立同一个世界底座。
- Physical Reasoning｜在世界中查询与推演
推理不再只是从画面直接输出答案，而是先恢复实体、状态、关系与动力学，在结构化世界中计算，并对结论进行验证。
- Video Generation｜先演化世界，再渲染像素
视频生成不再需要完全依赖跨帧的隐式记忆。模型可以先推进一个持续存在的世界状态，再把它渲染为像素，从而更稳定地保持物体身份、几何关系和历史信息。
- Embodied Interaction｜先推演未来，再采取行动
具身智能也不必只对当前刺激作出即时反应。Agent 可以先构建内部世界，模拟多种可能结果，再选择行动；同一套抽象还可以连接真实观测、模拟环境和现实交互，使物理知识更容易跨环境迁移。
换句话说，推理、生成与行动，不再是三个彼此独立的模块。
它们可以被看作围绕同一个世界表征展开的不同操作：
查询世界、演化世界、渲染世界，以及干预世界。
结语｜Physical RSI，从可积累的物理经验开始
Code-as-World 更深层的意义，也正在于此：它为Physical RSI提供了一种可操作、可积累的经验载体。真实世界中的发现可以被编码、复现、验证和修正，并持续回流，驱动 World Model 与 Agent 协同进化。
当每一次理解世界，都能成为下一次进化的起点，Physical RSI 才真正成立。
语言模型的 Scaling 已经全面展开，而物理智能的 Scaling 才刚刚开始。真正需要被扩展的，不只是更多像素与轨迹，而是可积累、可执行、可修正的结构化物理经验。
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