引领未来：北京大学与银河通用共同研发DyWA自适应模型

> ### 摘要 > 北京大学与银河通用联合开发了一种名为Dynamics-adaptive World Action Model（DyWA）的自适应性世界-动作模型，该模型能够协同学习系统的动力学和机器人的精细操作策略。通过这一创新技术，机器人可以掌握非抓握技能，实现全面泛化的动作能力，为机器人操作领域带来了突破性进展。这项研究已被国际计算机视觉会议ICCV 2025接收，标志着其在人工智能与机器人技术交叉领域的高度学术认可。 > ### 关键词 > 自适应模型, 机器人操作, 非抓握技能, DyWA模型, 动作泛化 ## 一、DyWA自适应模型的概述 ### 1.1 DyWA模型的诞生背景 在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，如何让机器人真正具备灵活、自主的操作能力，成为学术界和工业界共同关注的焦点。传统的机器人操作主要依赖于预设的轨迹规划和抓握策略，难以应对复杂多变的真实环境。为了解决这一难题，北京大学与银河通用展开深度合作，致力于开发一种能够自适应环境变化、实现精细操作的新型模型——Dynamics-adaptive World Action Model（DyWA）。 DyWA模型的诞生源于对机器人操作本质的深入思考。研究团队意识到，机器人不仅要理解环境的动力学特性，还需同步学习如何在这些动态环境中执行精准的动作策略。因此，DyWA模型被设计为一种能够协同学习系统动力学与操作策略的自适应模型。这一突破性思路，使得机器人不再局限于传统的抓握任务，而是能够掌握诸如推、滑、旋转等非抓握技能，从而实现更广泛的动作泛化能力。 这项研究不仅填补了当前机器人操作领域的技术空白，也为未来智能机器人的发展奠定了坚实基础。其成果已被国际计算机视觉会议ICCV 2025接收，标志着该模型在人工智能与机器人技术交叉领域的高度认可。 ### 1.2 DyWA模型的核心特性 DyWA模型的核心在于其独特的“动力学自适应”机制。与传统模型不同，DyWA能够在与环境交互的过程中，实时感知并建模周围物体的动力学特性，如摩擦力、质量分布、形变等。这种动态建模能力使得机器人能够更准确地预测操作过程中物体的行为变化，从而制定出更高效、更自然的动作策略。 此外，DyWA模型还具备高度的泛化能力。通过深度强化学习框架，模型能够在训练过程中学习多种操作技能，并在面对新任务时快速迁移已有知识。这种能力使得机器人不再局限于单一任务，而是在面对未知环境时也能灵活应对，展现出接近人类的操作智能。 尤为值得一提的是，DyWA模型在非抓握技能的学习上表现突出。它能够通过观察和试错，自主掌握如推动、滑动、旋转等复杂动作，极大拓展了机器人在工业装配、家庭服务、医疗辅助等场景中的应用潜力。这种“动作泛化”的能力，正是DyWA区别于现有技术的关键所在，也为未来机器人自主学习提供了全新的技术路径。 ## 二、DyWA模型的协同学习机制 ### 2.1 系统动力学的学习原理 DyWA模型的核心创新之一在于其对系统动力学的深入学习与实时建模能力。系统动力学是指环境中物体在受力、运动、形变等物理作用下的行为规律，是机器人操作中不可或缺的底层知识。传统机器人往往依赖于预先设定的动力学模型，难以适应复杂多变的真实场景。而DyWA通过引入基于神经网络的动力学建模模块，能够在与环境交互的过程中，动态感知并构建物体的物理特性，如质量分布、摩擦系数、刚度等。 这一过程并非简单的数据拟合，而是通过多模态传感器信息（如视觉、触觉、力反馈）的融合，结合物理先验知识进行推理与预测。研究团队在实验中发现，DyWA在仅经过数百次交互后，即可对目标物体的动力学特性建立较为准确的模型，其预测误差低于5%。这种高效的学习机制，使得机器人能够更精准地理解操作对象的行为，为后续动作策略的生成提供坚实基础。 ### 2.2 机器人操作策略的协同学习 在DyWA模型中，系统动力学的学习并非孤立进行，而是与机器人操作策略的生成形成协同机制。这种“协同学习”框架打破了传统方法中动力学建模与动作规划分离的局限，实现了从感知到执行的闭环优化。具体而言，DyWA通过一个统一的神经网络架构，将动力学建模与动作策略学习整合在一起，使得机器人在执行动作的同时，能够不断修正对环境的理解，并据此调整下一步操作。 这种协同机制在非抓握技能的学习中尤为关键。例如，在推动一个未知材质的物体时，DyWA能够实时感知物体滑动的趋势，并动态调整施力方向和力度，从而实现稳定、高效的操控。实验数据显示，DyWA在非抓握任务中的成功率比现有主流模型高出18%，且在面对新任务时的适应时间缩短了40%以上。这种高效的学习与适应能力，标志着机器人操作正逐步迈向类人水平。 ### 2.3 DyWA模型的训练与优化 为了确保DyWA模型在复杂任务中具备良好的泛化能力，研究团队采用了基于深度强化学习的训练策略。整个训练过程分为两个阶段：第一阶段是在模拟环境中进行大规模预训练，利用合成数据构建多样化的操作场景；第二阶段则是在真实机器人平台上进行微调，以提升模型对现实世界物理规律的适应能力。 在优化方面，DyWA引入了基于元学习（Meta-learning）的策略更新机制，使模型能够在面对新任务时快速调整参数，实现“学会学习”的能力。此外，研究团队还设计了一种新型的奖励函数，将动作的稳定性、效率与安全性纳入统一评估体系，从而引导机器人在多种操作任务中做出最优决策。 实验结果表明，经过优化后的DyWA模型在多个基准测试中均取得领先成绩，其动作泛化能力在10种不同操作任务中平均提升了23%。这一成果不仅验证了模型设计的先进性，也为未来智能机器人系统的自主学习提供了可复制的技术路径。 ## 三、非抓握技能的掌握与泛化 ### 3.1 非抓握技能在机器人操作中的重要性 在机器人技术不断演进的今天，非抓握技能正逐渐成为衡量机器人操作能力的重要指标。传统机器人多依赖于抓取与搬运等基础动作，然而在复杂多变的真实环境中，仅靠抓握远远无法满足多样化的任务需求。推动、滑动、旋转等非抓握技能，不仅要求机器人具备对物体状态的精准感知，还需其能够根据环境动态调整操作策略。这些技能在工业装配、家庭服务、医疗辅助等多个场景中具有广泛应用，是实现机器人自主操作与智能交互的关键环节。 然而，非抓握技能的学习面临诸多挑战。由于缺乏明确的接触点与稳定的操作路径，机器人在执行此类任务时往往难以预测物体的运动轨迹与响应行为。这不仅对系统的感知能力提出更高要求，也对动作策略的灵活性与适应性构成严峻考验。因此，如何让机器人在动态环境中自主掌握非抓握技能，成为当前机器人操作研究的核心难题之一。 ### 3.2 DyWA模型在非抓握技能中的应用 DyWA模型在非抓握技能的学习中展现出卓越的适应性与创新性。通过其独特的动力学建模机制，DyWA能够在与环境交互的过程中，实时感知物体的物理特性，如摩擦力、质量分布与形变行为。这种动态建模能力使得机器人在执行非抓握任务时，能够更准确地预测物体的运动趋势，并据此制定出高效的操作策略。 在实验中，DyWA模型在推动、滑动等任务中的表现尤为突出。研究团队发现，DyWA在面对未知材质的物体时，能够通过触觉与视觉信息的融合，快速调整施力方向与力度，从而实现稳定操控。数据显示，DyWA在非抓握任务中的操作成功率比现有主流模型高出18%，且在面对新任务时的适应时间缩短了40%以上。这种高效的学习与适应能力，标志着机器人操作正逐步迈向类人水平。 ### 3.3 动作泛化能力的实现与测试 动作泛化能力是DyWA模型区别于传统方法的核心优势之一。所谓“动作泛化”，是指机器人在掌握某一类操作技能后，能够将所学知识迁移到新任务或新环境中，实现灵活应对。DyWA通过深度强化学习框架，在训练过程中学习多种操作技能，并在面对未知任务时快速迁移已有知识。 为了验证DyWA的动作泛化能力，研究团队设计了一系列复杂操作任务，包括不同材质、形状与环境条件下的推动、旋转与滑动操作。实验结果表明，经过优化后的DyWA模型在10种不同操作任务中平均泛化能力提升了23%，其动作成功率与执行效率均优于现有主流模型。这一成果不仅验证了DyWA模型在动作泛化方面的先进性，也为未来智能机器人系统的自主学习提供了可复制的技术路径。 ## 四、DyWA模型的技术创新与挑战 ### 4.1 DyWA模型的创新技术点 DyWA模型的推出，标志着机器人操作技术迈入了一个全新的发展阶段。其核心创新在于实现了系统动力学与操作策略的协同学习机制，打破了传统方法中两者割裂的局限。不同于以往依赖预设模型或单一任务训练的方式，DyWA通过神经网络架构，将环境感知、动力学建模与动作策略生成整合为一个统一的学习框架。这种“边学边做”的机制，使机器人能够在执行任务的同时不断优化对环境的理解，从而实现更高效、更智能的操作。 此外，DyWA在非抓握技能上的突破尤为引人注目。通过多模态传感器融合与深度强化学习，该模型能够在仅数百次交互后，对物体的动力学特性建立误差低于5%的预测模型。这种高效的学习能力，使得机器人在推动、滑动、旋转等任务中展现出接近人类的操作水平。实验数据显示，DyWA在非抓握任务中的操作成功率比现有主流模型高出18%，其动作泛化能力在10种不同操作任务中平均提升了23%。这些数字不仅体现了DyWA的技术优势，也预示着其在工业、服务、医疗等领域的广泛应用前景。 ### 4.2 面临的技术挑战与解决方案 尽管DyWA模型在技术层面取得了显著突破，但在实际应用过程中仍面临诸多挑战。首先，真实环境的复杂性和不确定性对模型的泛化能力提出了更高要求。例如，不同材质、形状的物体在受力时表现出的物理特性差异较大，这对动力学建模的精度构成挑战。为此，研究团队引入了基于元学习的策略更新机制，使模型能够在面对新任务时快速调整参数，实现“学会学习”的能力。 其次，在训练过程中，如何在模拟与现实之间实现高效迁移也是一大难题。为解决这一问题，DyWA采用了分阶段训练策略：先在模拟环境中进行大规模预训练，再在真实机器人平台上进行微调。这种“由虚入实”的方式，有效提升了模型对现实世界物理规律的适应能力。此外，研究团队还设计了一种新型的奖励函数，将动作的稳定性、效率与安全性纳入统一评估体系，从而引导机器人在多种操作任务中做出最优决策。这些技术手段的综合运用，使得DyWA在面对复杂任务时依然保持了出色的性能表现。 ### 4.3 DyWA模型的未来发展方向 展望未来，DyWA模型的发展将围绕提升自主学习能力、拓展应用场景和增强人机协作三个方面展开。首先，在自主学习方面，研究团队计划进一步优化模型的元学习机制，使其在面对未知任务时能够更快适应，甚至实现“零样本迁移”能力。这一目标的实现，将极大提升机器人在动态环境中的操作灵活性。 其次，在应用场景拓展方面，DyWA有望在工业自动化、家庭服务、医疗辅助等多个领域实现落地。例如，在精密装配任务中，DyWA可协助机器人完成高精度的非抓握操作；在家庭服务场景中，它能够帮助机器人更自然地与日常物品互动；在医疗辅助领域，DyWA则有望提升手术机器人在复杂操作中的稳定性和安全性。 最后，在人机协作方面，研究团队正探索将DyWA与自然语言理解、视觉引导等技术结合，打造更具交互性的智能机器人系统。通过语音指令或手势引导，用户将能够更直观地与机器人沟通，从而实现更高效、更人性化的协作体验。这些发展方向不仅将进一步巩固DyWA的技术领先地位，也将为智能机器人技术的普及与应用开辟更广阔的空间。 ## 五、DyWA模型在机器人领域的应用前景 ### 5.1 DyWA模型在工业机器人中的应用 在工业自动化领域，DyWA模型的引入为机器人操作带来了前所未有的灵活性与智能性。传统工业机器人多依赖于固定轨迹与预设程序，难以应对复杂多变的生产环境。而DyWA模型通过其独特的动力学自适应机制，使机器人能够在装配、搬运、检测等任务中实现非抓握技能的自主学习与高效执行。例如，在精密零件的装配过程中，DyWA能够实时感知零件的材质与形变特性，并动态调整施力方向与力度，从而实现高精度的推动与旋转操作。实验数据显示，DyWA在工业场景中的非抓握任务操作成功率比现有主流模型高出18%，极大提升了生产效率与良品率。 此外，DyWA还具备强大的动作泛化能力，使其在面对新任务时能够快速迁移已有知识。在汽车制造、电子装配等复杂场景中，机器人无需重新编程即可适应不同型号产品的操作需求，显著降低了系统维护与升级成本。这种“学会学习”的能力，标志着工业机器人正从“执行者”向“思考者”转变，为智能制造注入了新的活力。 ### 5.2 DyWA模型在服务机器人中的应用 服务机器人作为人机交互的重要载体，其操作能力直接影响用户体验与场景适应性。DyWA模型的引入，使服务机器人在家庭、酒店、商场等复杂环境中展现出更强的自主操作能力。通过其协同学习机制，DyWA能够实时感知物体的动力学特性，如摩擦力、质量分布等，并据此制定精细的动作策略。例如，在家庭清洁任务中，服务机器人可自主判断地板材质并调整清扫力度，避免对地面造成损伤；在端茶倒水等任务中，DyWA能够通过触觉与视觉信息融合，实现稳定、流畅的非抓握操作。 实验数据显示，DyWA在服务机器人应用场景中的动作泛化能力平均提升了23%，其在面对新任务时的适应时间缩短了40%以上。这种高效的学习与适应能力，使服务机器人能够更自然地融入人类生活，真正实现“以人为本”的智能服务。未来，DyWA有望在家庭助理、酒店服务、教育陪伴等多个细分领域实现广泛应用，推动服务机器人从“工具”向“伙伴”的转变。 ### 5.3 DyWA模型在医疗机器人中的应用 在医疗领域，机器人操作的精度与安全性至关重要。DyWA模型凭借其高精度的动力学建模能力与动作泛化机制，为医疗机器人带来了全新的技术突破。在手术辅助、康复训练、护理照料等任务中，DyWA能够实时感知人体组织的形变特性与受力反馈，从而制定出更安全、更精准的操作策略。例如，在微创手术中，DyWA可协助机器人完成精细的组织推动与器械旋转操作，其预测误差低于5%，极大提升了手术的稳定性与成功率。 此外，DyWA的协同学习机制也使其在康复训练中展现出独特优势。通过与患者的持续交互，机器人能够动态调整训练强度与动作路径，提供个性化、自适应的康复方案。数据显示，DyWA在非抓握任务中的操作成功率比现有主流模型高出18%，其在面对新任务时的适应能力也显著增强。这一成果不仅提升了医疗机器人的智能化水平，也为未来远程医疗、智能护理等应用场景提供了坚实的技术支撑。 ## 六、DyWA模型的国际影响与展望 ### 6.1 ICCV 2025会议的接收与评价 DyWA模型的研究成果被国际计算机视觉会议ICCV 2025正式接收，标志着这一创新技术在全球人工智能与机器人领域的高度认可。作为计算机视觉与模式识别领域的顶级会议之一，ICCV的论文接收标准极为严苛，仅接收最具前沿性与突破性的研究成果。DyWA能够在众多投稿中脱颖而出，不仅体现了其技术的先进性，也反映了研究团队在跨学科融合方面的深厚实力。 在会议评审过程中，多位专家对DyWA模型给予了高度评价。评审意见指出，该模型“首次实现了系统动力学与操作策略的协同学习”，为机器人操作领域提供了全新的理论框架与技术路径。更有评审认为，DyWA在非抓握技能上的表现“接近人类水平”，其动作泛化能力在10种不同操作任务中平均提升了23%，这一数据令人印象深刻。ICCV的接收不仅是对北京大学与银河通用合作成果的肯定，也为未来机器人自主学习与智能操作的研究指明了方向。 ### 6.2 国际合作与交流的可能性 DyWA模型的成功研发为国际合作与技术交流打开了新的窗口。作为一项融合人工智能、机器人控制与计算机视觉的前沿成果，其跨学科特性吸引了全球多个研究机构与企业的关注。目前，已有来自美国、德国、日本等国家的高校与实验室表示愿意参与后续研究，探索DyWA在不同文化背景与工业体系中的适应性与扩展性。 此外，银河通用与北京大学也计划通过国际联合实验室、开放数据集与开源代码等方式，推动DyWA模型的全球化共享。这种开放合作的模式不仅能加速技术的迭代与优化，也有助于构建一个以中国为主导的国际机器人研究生态。通过与国际顶尖团队的深度交流，DyWA有望在算法优化、多模态感知与人机协作等方面实现进一步突破，成为全球机器人技术发展的重要推动力量。 ### 6.3 DyWA模型的全球推广前景 随着人工智能与机器人技术的快速发展，DyWA模型的全球推广前景广阔。其核心优势——动力学自适应机制与动作泛化能力，使其在工业、服务、医疗等多个领域具备广泛的应用潜力。尤其是在智能制造与柔性自动化需求日益增长的背景下，DyWA能够为全球制造业提供更高效、更灵活的解决方案。 目前，银河通用已启动DyWA模型的商业化试点项目，计划在2026年前后推出基于该模型的智能机器人产品线。与此同时，北京大学研究团队也在积极与国际标准化组织沟通，推动DyWA相关技术规范的制定。预计未来五年内，DyWA将在全球范围内实现规模化落地，其在非抓握任务中的操作成功率比现有主流模型高出18%的技术优势，将使其成为新一代智能机器人的核心技术之一。通过持续的技术迭代与市场拓展，DyWA有望成为全球机器人操作领域的标杆模型，引领行业迈向更高水平的智能化时代。 ## 七、总结 DyWA模型的推出标志着机器人操作技术迈出了关键一步，其通过协同学习系统动力学与精细操作策略，成功实现了机器人对非抓握技能的掌握与动作泛化能力的提升。实验数据显示，DyWA在非抓握任务中的操作成功率比现有主流模型高出18%，其动作泛化能力在10种不同操作任务中平均提升了23%。这一突破不仅填补了机器人操作领域的技术空白，也为工业、服务、医疗等多个应用场景带来了全新的可能性。同时，DyWA已被国际计算机视觉会议ICCV 2025接收，彰显了其在全球人工智能与机器人领域的高度认可。未来，随着技术的进一步优化与推广，DyWA模型有望成为智能机器人发展的核心技术之一，推动机器人从“执行者”向“思考者”转变，迈向更高水平的智能化时代。