从逐帧生成转向世界状态维护，达瓦以34B激活4B实时世界模型探索可持续运行、可实时交互、可稳定推演的生成式世界。

2026 年 8 月 5 日，达瓦科技携 LiveStage 实时世界模型亮相 2026 NVIDIA 创业企业展示深圳站，本次活动由 NVIDIA 主办，聚焦物理 AI、机器人、AI 智能体、开放模型及 AI 应用等前沿方向。达瓦科技凭借在实时世界生成、世界状态管理与影视工业数据闭环上的探索，荣获优秀企业证书。

本次路演中，达瓦科技首次系统展示了 LiveStage 的技术路线：它不把世界视为一段等待生成的视频，而是把空间、人物、物体、动作、光照、物理与历史组织成可以持续更新的世界状态。模型只计算真正发生变化的部分，让其余状态保持稳定、可查询和可复用，从而为实时交互建立工程基础。

达瓦科技CPO李宗兴在大会上展示技术路线

这一路线获得认可，也意味着生成式 AI 的竞争正在进入新的阶段。过去几年，视频模型持续突破画质、时长和生成速度；下一个问题不只是“能否生成一段更好的视频”，而是“能否让一个世界持续运行，并对人的行动作出实时、可信的回应”。

从生成画面到维护世界，实时性的关键是少算、稳算

传统视频生成以帧序列为中心，每一帧都需要重新合成。随着运行时间增加，人物身份、空间关系、光照与物理误差会不断累积。对实时世界而言，真正的瓶颈也不是单独生成一帧，而是在局部变化发生时，仍能维持整个世界的一致性。

LiveStage 因此采用“世界状态维护”路线。其核心 Scene Foundation Model 规模为34B，激活4B，在统一潜空间内理解并预测空间、镜头、深度、材质、光照和角色状态。当人物移动、衣料摆动或物体被替换时，模型把计算集中到变化区域；未发生变化的背景和对象继续复用已有状态，不必被逐帧重画。

达瓦原创稀疏微扩散路线

达瓦测试场景中，每帧真正变化的区域通常约占画面的 10% 至 20%。Sparse Micro Diffusion 只对这些区域进行局部生成，Latent Cache 则复用稳定区域的中间结果。两者共同解决的不是单纯“提速”，而是让生成式模型有机会进入低延迟、长时间运行的交互链路。

在此之上，LiveStage 将动作、物理、渲染与记忆纳入同一套状态系统：动作模型理解全身、面部、手部与服装变化；神经物理与传统求解器共同处理碰撞、布料和流体反馈；对象级 Visual Matrix 记录身份、位置、材质和交互关系；World Memory 保留角色、场景与故事在更长时间尺度上的变化。最终，模型处理的不再只是“提示词到视频”，而是“意图到状态、状态到行动、行动再改变世界”。

NVIDIA 生态，为实时世界模型提供工程底座

实时世界模型需要训练、推理、显存管理、视频编解码和部署协同优化。LiveStage 从架构设计阶段就面向NVIDIA GPU 上的计算复用与分层部署：NVIDIA CUDA 支撑训练和并行计算，NVIDIA TensorRT 与 NVIDIA Triton Inference Server 用于降低推理延迟、提升服务吞吐，NVIDIA RTX GPU 为实时视觉计算与图形渲染提供硬件加速，NVENC 则承担实时画面的高效编码。

LiveStage 的稀疏更新与状态缓存机制，也与 GPU 的计算特征天然契合。稳定区域的结果可以复用，变化区域获得更高计算优先级；不同模型模块可根据任务负载部署在不同层级。达瓦已实现 25 FPS、连续 3,600 帧一致性和本地企业级 GPU 部署验证，并继续解决长时序身份、空间、物理与故事状态的一致性问题。

达瓦现场demo展示，LiveStage实时重建的世界

“视频模型回答的是下一段画面长什么样，世界模型还需要回答：什么发生了变化，什么应该被记住，这次行动将如何影响下一刻。”达瓦科技首席产品官李宗兴表示，“NVIDIA初创加速计划对 LiveStage 的认可，验证了我们从世界状态出发、以稀疏计算实现实时交互的技术方向。接下来，我们会把路线图变成更明确的基准、产品和真实生产结果。”

生成式 AI 的下一阶段，是让世界真正运行起来

视频模型让机器开始具备生成内容的能力。实时世界模型进一步要求机器理解空间、维持状态、模拟变化，并让每一次行动产生连续后果。

达瓦科技希望构建的，不是一个更大的视频模型，而是一套可持续运行、可实时交互、可稳定推演的生成式世界基础设施。此次荣获 NVIDIA 创业企业展示优秀企业称号，是 LiveStage 从技术路线走向外部验证的一步。下一步，达瓦将继续依托 GPU 原生基础设施、真实世界状态数据与可验证的行业工作流，让世界模型进入生产，也让生成内容从“一段结果”变成“一个持续发生的世界”。

关于达瓦科技

达瓦科技是一家生成式世界基础模型公司。公司依托来自真实影视生产的高质量独家过程数据集，打造 Latent Stage、CineStage 与 LiveStage 三大模型体系，形成从世界理解与构建、专业内容生成到实时交互运行的完整能力；并通过 FilmOS 与 Scenes AI 连接专业影视、短剧、直播、营销等创作与商业场景，持续推动项目交付、用户交互与训练数据回流。

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责任编辑：kj005

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