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在2025年的RSS会议上，一种名为PIN-WM的物理驱动世界模型被提出。该模型能够直接从视觉观测中估计物体的物理属性，如摩擦和碰撞特性，这对于机器人操作策略的学习至关重要。通过精确描述这些属性，PIN-WM可以更准确地预测物体运动结果，从而显著提升机器人在操作技能学习中的表现。

在2025年，国防科技大学、深圳大学与武汉大学的研究人员联合提出了一种名为PIN-WM（Physics-INformed World Models）的物理驱动型世界模型。该模型能够通过视觉观测直接估计物体的物理属性，为操作策略学习领域提供了重要支持。PIN-WM的核心优势在于将物理规律融入世界模型构建中，从而显著提升对现实世界的理解与预测能力。