这位31岁AI创业者让智能体学会应对未知

走进旧金山 SoMa 区一栋几乎空无一物的办公室，最显眼的陈设是一排排悬挂在架子上、形态各异的人形机器人。这里是 Danijar Hafner 新公司的所在地——公司尚未对外公布名称，连门牌都没有。31岁的 Hafner 从中国进口这些人形机器人，将其视为自己多年研究工作的下一个物理载体。他的核心问题始终如一：如何让 AI 在训练中从未遇到过的环境里依然能够正常运作？

Hafner 的技术路径是「基于模型的强化学习」。他构建的「世界模型」并非真实世界的镜像，而是一套让智能体可以在其中反复试验的虚拟物理模拟器。智能体在模型中积累经验后，能够对现实场景中的未来结果进行预测，这一过程被 Hafner 形象地称为「做梦」或「想象」。与传统机器人训练依赖大量真实世界试错不同，这种方法让智能体在进入现实之前就已具备应对陌生情境的能力。

Hafner 的成长轨迹颇为独特。他在德国东北部一个小镇长大，父母均为古典音乐家。他从邻居那里自学编程，高中时开始接触在线 AI 课程，并迅速将其发展为志业。2015年，还在波茨坦哈索·普拉特纳研究所读大二的他便获得了 Google Brain 学生研究员职位，此后在 Google 旗下多个部门辗转实习和任职，足迹遍及英国、加拿大和美国。

他的 Dreamer 系列模型是这套方法论的集中体现。Dreamer 2 成为首个借助世界模型在 Atari 2600 游戏中达到人类水平的智能体；Dreamer 3 首次独立完成 Minecraft 钻石挑战；Dreamer 4 则更进一步，仅凭一批离线游戏录像便学会了采矿技能，全程无需与游戏环境直接交互。他的前同事、Google DeepMind 研究员 Timothy Lillicrap 评价他「轻松跻身谷歌研究人员中最顶尖的前1%」，并指出他常常一人独立完成需要整个工程团队才能完成的工作。

从虚拟游戏到物理世界，Hafner 的 DayDreamer 项目已率先迈出这一步。该项目将 Dreamer 算法应用于真实机器人，使其能够在全新环境中自主运作，并对被推倒等突发情况作出反应，而无需针对这些场景进行专项训练。这一能力对于将机器人引入家庭场景至关重要——家庭环境的户型与家具布局千变万化，机器人必须具备举一反三的适应力。

2025年秋，Hafner 正式离开 Google DeepMind，全身心投入新公司的创建。尽管他对具体方向讳莫如深，但言语间透露出清晰的雄心：「我想解决一个能够改变世界的问题。」悬挂在办公室中央的那些人形机器人，或许正是这个答案最直观的预告。

要点

• Hafner 的「世界模型」技术让 AI 智能体通过在虚拟环境中「做梦」来积累经验，从而无需大量真实世界试错即可应对陌生场景。
• Dreamer 系列模型已在 Atari 游戏、Minecraft 钻石挑战等多个基准上创下里程碑，最新版本甚至能从离线录像中自主学习。
• Hafner 正将这套方法迁移至实体人形机器人，目标是让机器人在从未见过的家庭环境中也能自如行动。
• 他于2025年秋离开 Google DeepMind 创业，新公司仍处于隐身模式，但已开始在旧金山办公室测试进口人形机器人。
• 前同事 Timothy Lillicrap 称其为谷歌研究圈中最顶尖的人才之一，常能一人完成整个团队的工作量。