SIMA 2：能在3D虚拟世界中交互、推理与进化的Gemini驱动AI代理
2025年11月13日，DeepMind发布了SIMA 2——这一新一代AI代理标志着人工智能在3D虚拟环境中的应用迈出了关键一步。作为SIMA（可扩展可指导多世界代理）的升级版，SIMA 2不再局限于简单的指令跟随，而是通过整合Gemini模型的强大能力，成为了一个能思考、会交流、可自我提升的交互式游戏伙伴。这不仅是游戏AI的突破，更为通用人工智能（AGI）和机器人技术的发展提供了重要参考。
从指令跟随到主动推理：SIMA 2的核心突破
第一代SIMA已经展现出跨虚拟环境执行基础指令的能力。它能完成超过600种语言指令对应的动作，比如“左转”“爬梯子”“打开地图”等，并且像人类玩家一样通过“观察”屏幕、使用虚拟键盘和鼠标操作，不依赖游戏底层机制。但它的核心局限在于：只能被动响应指令，缺乏主动思考的能力。
SIMA 2的革命性变化，源于将Gemini模型作为核心嵌入其架构。这让它从“执行者”变成了“思考者”——它能理解用户的高阶目标，围绕目标进行复杂推理，再通过熟练的动作在游戏中推进任务。
举个例子，当用户说“我们需要建造一个安全的避难所”，第一代SIMA可能会困惑于“安全”“避难所”这些抽象概念，而SIMA 2会先分析：“安全意味着需要防御外敌，可能需要高墙；避难所需要封闭空间，得先找材料，比如木材或石头。”然后它会一步步规划：先收集材料，再搭建框架，最后加固结构，甚至会边做边跟用户解释：“我现在去砍树，因为木材轻便，适合先搭框架，之后我们再找石头加固外墙。”
这种推理能力的实现，源于独特的训练方式：结合人类演示视频及对应的语言标签，再加上Gemini生成的标签。这让SIMA 2不仅能做事，还能“说清楚”自己在做什么、为什么这么做。很多测试者反馈，与SIMA 2互动时，更像在和一个能共同思考的伙伴合作，而不是对着机器发号施令。
[此处可插入SIMA 2在游戏中分析任务并解释步骤的截图]
泛化能力的飞跃：跨游戏甚至未知世界的适应力
“泛化能力”指的是AI将在一种场景中学会的能力迁移到新场景的本事——这是衡量智能的关键指标。SIMA 2在这方面的进步尤为显著，而这同样得益于Gemini的整合。
处理复杂指令和多模态提示
第一代SIMA擅长简单指令，而SIMA 2能理解更长、更复杂的任务。比如“先去东边的山顶找到红色旗帜，记下旗帜旁边石碑上的符号，再回到营地用这些符号打开宝箱”，这样包含多个步骤和空间关系的指令，它能拆解成清晰的行动序列。
更重要的是，它能理解“多模态提示”——也就是说，指令不一定只用文字。比如用户发一张地图截图，圈出目标位置，再配上一句“去这里拿钥匙”，SIMA 2能结合图像和文字信息行动；甚至发一个“🌾🔨”（谷物和锤子的 emoji），它也能理解是“去收割谷物，然后用锤子修理工具”。
跨语言与跨游戏迁移
SIMA 2支持多种语言交互，无论用户用英语、中文还是其他语言下达指令，它都能准确理解。更令人惊讶的是它对“概念迁移”的掌握：比如在A游戏中学会了“采矿”（用工具挖取地下资源），在B游戏中遇到“收割”（用工具获取植物资源）时，能快速理解两者的共通点——“用特定工具获取环境中的目标资源”，从而快速上手。
这种能力让它在从未训练过的游戏中表现出色。比如在维京生存新游《ASKA》中，它能快速理解北欧风格的建筑逻辑；在《MineDojo》（《我的世界》的研究版）里，它能把其他沙盒游戏中学会的“建造”“合成”技能迁移过来，完成搭建房屋、制作工具等任务。
在“想象世界”中验证极限
为了测试SIMA 2的泛化天花板，研究团队将它与另一个突破性项目——Genie 3结合。Genie 3能根据一张图片或一段文字描述，实时生成全新的3D虚拟世界。比如输入“漂浮在云端的水晶城堡”，Genie 3就能生成一个对应的可交互世界。
在这些完全陌生的“想象世界”里，SIMA 2依然能做到：
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快速定位自身位置（“我现在在城堡门口，面前有一座吊桥”）； -
理解用户指令（“去城堡顶层找发光的宝石”）； -
采取合理行动（“吊桥是放下的，我先过去，然后找楼梯上楼”）。
这种对未知环境的适应力，已经非常接近人类玩家面对新游戏时的学习过程。
[此处可插入SIMA 2在Genie 3生成的虚拟世界中行动的演示图]
自我改进：从“教”到“学”的进化循环
SIMA 2最令人兴奋的能力，是它能通过自我学习不断提升——这让AI从“被动接受训练”走向“主动成长”。
自我改进的完整循环
这个过程像一个“学习-实践-反馈-再学习”的闭环：
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初始任务与奖励估计：Gemini先给SIMA 2设定一个任务（比如“在《Valheim》中建造一个能抵御怪物的木屋”），并预估完成任务能获得的“奖励”（比如“木屋结构完整度80%以上”）； -
自主尝试与数据积累：SIMA 2在游戏中自主尝试完成任务，过程中产生的所有行为数据（成功的步骤、失败的尝试）都会被记录下来，成为“自我生成经验库”； -
用自身经验训练：这些经验数据会被用来训练下一个版本的SIMA 2，让它从自己的成功中学习技巧，从失败中总结教训； -
迭代提升：新的版本会再次挑战任务，通常表现更好，产生更优质的经验数据，形成循环。
比如，最初SIMA 2在《Satisfactory》中可能不知道如何高效运输资源，经过几次尝试后，它会记录下“用传送带比手动搬运快”“传送带需要按坡度摆放才不会卡住”等经验，下次就能直接应用，甚至优化出更复杂的运输网络。
无需人类数据也能进步
更关键的是，这个循环可以完全脱离人类数据。在初始阶段学习人类演示后，SIMA 2能在全新的游戏中仅通过“自我玩耍”提升技能。比如在从未接触过的《Goat Simulator 3》中，它能自己摸索出“用头撞开特定障碍物”“利用环境物理效果移动物体”等独特玩法，不需要人类再提供演示视频。
甚至在Genie 3生成的全新世界里，它也能启动自我改进循环——这为未来在无限多样的虚拟环境中训练通用AI奠定了基础。
未来展望：从虚拟到现实的具身智能之路
SIMA 2在游戏环境中的进步，远不止于让游戏更好玩。3D虚拟世界是训练通用智能的理想“训练场”——这里有复杂的物理规则、多样的任务目标、丰富的互动对象，能让AI在安全、可控的环境中练习核心技能。
当前的局限
尽管进步显著，SIMA 2仍有需要突破的瓶颈：
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长周期任务挑战：对于需要数十步甚至上百步推理的超复杂任务（比如“在《No Man’s Sky》中建造跨星球贸易网络”），它可能会在中间步骤迷失方向； -
记忆限制：它对过往交互的记忆依赖有限的“上下文窗口”，太久之前的对话或操作可能会被遗忘； -
精细操作与视觉理解：通过键盘鼠标执行高精度动作（比如在《Teardown》中精准切割物体）仍有难度；对复杂3D场景的视觉理解（比如快速识别混乱环境中的关键物品）也需提升。
这些局限不仅是SIMA 2的问题，也是整个具身AI领域需要共同解决的挑战。
对机器人技术的启示
SIMA 2学到的技能——导航、工具使用、协作执行任务等，正是物理世界中机器人需要的核心能力。比如，它在虚拟环境中学会“用扳手拧紧螺丝”的逻辑（“找到螺丝位置→握住扳手→对准→旋转”），未来有望迁移到真实机器人身上，帮助它们在家庭或工厂中完成类似任务。
可以说，SIMA 2的探索，正在搭建从“虚拟智能”到“现实智能”的桥梁。
负责任的发展：技术进步与风险管控并行
作为一款能交互、会自我改进的AI，SIMA 2的发展始终伴随着对责任与安全的考量。DeepMind在开发过程中，与“负责任发展与创新团队”密切合作，确保技术进步不脱离管控。
目前，SIMA 2处于“有限研究预览”阶段，仅向小范围的学者和游戏开发者开放早期访问权限。这样做的目的是：
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收集多领域反馈，评估技术在不同场景中的表现； -
识别潜在风险（比如在开放世界中可能出现的不当行为）； -
探索合理的风险 mitigation措施。
这种“小步快跑、多方协作”的模式，旨在让技术在可控范围内发展，最终实现对社会的积极价值。
常见问题（FAQ）
SIMA 2和第一代SIMA有什么本质区别？
第一代SIMA是“指令执行者”，只能根据明确指令完成动作；SIMA 2是“推理合作者”，能理解抽象目标、主动规划步骤、解释自身行为，还能通过自我学习提升能力，核心差异在于加入了Gemini的推理能力和自我改进机制。
SIMA 2能玩哪些游戏？
它在多款商业游戏中经过训练和测试，包括《Valheim》《Satisfactory》《Goat Simulator 3》《Hydroneer》《No Man’s Sky》《Space Engineers》《Wobbly Life》《Eco》《ASKA》《The Gunk》《Steamworld Build》《Road 96》《Teardown》等，还能适应《MineDojo》等研究性游戏，甚至Genie 3生成的全新虚拟世界。
它的“自我改进”会不会导致失控？
目前不会。其自我改进过程有明确的任务框架和奖励机制，且处于有限预览阶段，会持续接受人工监督和风险评估。开发者也在设计更完善的管控机制，确保技术发展的安全性。
SIMA 2离“通用人工智能（AGI）”还有多远？
它是向AGI迈进的重要一步，但仍有差距。AGI需要在更广泛的物理和虚拟环境中具备全面的理解、推理和学习能力，而SIMA 2目前主要聚焦于3D虚拟世界，在长周期任务、跨领域知识迁移等方面仍需突破。
普通玩家什么时候能体验到SIMA 2？
目前它还处于研究阶段，主要面向学术界和开发者开放。未来随着技术成熟和风险评估完成，可能会逐步扩展应用范围，但具体时间尚未确定。
结语
SIMA 2的出现，展示了AI在3D虚拟世界中从“工具”到“伙伴”的转变。它不仅能听懂指令，还能思考、交流、进步——这种能力的背后，是Gemini模型的推理力与具身智能研究的结合。
尽管还有局限，但它验证了一条重要路径：通过整合强大的语言模型与多环境训练数据，能打造出兼具广度和深度的通用智能代理。从游戏中的协作，到未来机器人在现实世界中的服务，SIMA 2的探索正在为人工智能的“具身化”铺平道路。而这种探索，始终以负责任的态度推进，确保技术进步真正服务于人类。
