近日，由南京大学、香港大学等8家单位学者联合撰写的一篇综述论文《A Survey: Learning Embodied Intelligence from Physical Simulators and World Models》引发关注。该论文共计38页，引用文献超过400篇，通过25张图表和6张表格系统性地探讨了物理模拟器与世界模型如何协同推动机器人智能从单纯执行任务（“会做”）向理解任务本质（“会想”）的转变。文章内容涵盖技术原理、应用案例及未来发展方向，为相关领域研究者提供了全面的参考。
本文是一篇关于机器人具身智能的综述性文章，由南京大学、香港大学、中南大学、地平线公司、中国科学院计算所、上海交通大学、慕尼黑工业大学和清华大学等8家单位的研究人员共同撰写。文章共计38页，引用了400多篇相关文献，系统梳理了机器人具身智能的发展脉络与最新进展。文章重点探讨了物理模拟器和世界模型在驱动机器人具身智能方面的重要作用，分析了其在感知、决策与行动闭环中的具体应用。通过总结现有研究成果，文章为未来机器人智能化发展提供了理论支持和技术参考。
在智能体决策的研究中，世界模型的作用至关重要。然而，目前的世界模型存在诸多限制，例如领域适用性狭窄、泛化能力不足以及交互性缺失。文章《Critiques of World Models》深入分析了这些问题，并提出了创新的PAN架构，为未来世界模型的发展提供了新方向。
北京智源研究院与中国科学院自动化研究所合作，提出了一种名为UniVLA的新型视觉、语言和动作（VLA）模型架构。该架构采用全离散和自回归机制，能够原生地处理视觉、语言及动作信号，并在后训练阶段整合了世界模型，通过分析大规模视频数据学习时序信息和因果逻辑。这种创新设计显著提升了模型在决策任务中的表现和学习效率。
近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）、阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和加州大学圣迭戈分校（UCSD）的研究者们对当前人工智能领域的一个热门话题——世界模型（World Models）进行了深入探讨。研究团队指出了世界模型在实际应用中面临的五大局限性，并提出了一种新的研究范式，旨在克服这些关键挑战。这一新方法为未来的人工智能发展提供了重要的理论支持和技术方向。
当前，世界模型在多个领域展现出强大的潜力，但其发展仍面临诸多挑战。尽管大型语言模型（LLM）通过预测对话中的下一个单词生成输出，表现出接近人类水平的对话、推理和创作能力，但其存在五大硬伤亟需深入批判。这些问题限制了LLM的实际应用效果，并影响其进一步发展。为解决这些局限性，邢波等人提出了一种新的范式，旨在突破现有世界模型的瓶颈，推动该领域的进步。
阿里巴巴达摩院近期推出了一款名为WorldVLA的全自回归模型，这是世界模型与动作模型/VLA模型的首次融合。这一技术突破标志着人工智能在模拟复杂环境和生成精准动作指令方面迈出了重要一步。WorldVLA不仅能够理解多模态输入信息，还能根据动态环境进行自主决策，为自动驾驶、机器人控制等领域提供了全新的解决方案。达摩院的研究团队表示，该模型在多个基准测试中表现出色，展现了强大的泛化能力和应用潜力。
阿里巴巴达摩院近日推出了一项具有里程碑意义的AI技术成果——全自回归模型WorldVLA。这款创新模型首次实现了世界模型与动作模型的融合，标志着人工智能在多模态理解和生成领域迈出了关键一步。WorldVLA不仅具备文本和图像的处理能力，还引入了对动作的理解与生成，极大拓展了AI的应用边界。这一突破为未来智能系统提供了更全面的感知与交互能力，推动AI向更高层次的认知智能发展。
近年来，人工智能领域对具身智能的研究持续升温。伯克利与Meta展开合作，致力于探索一种能够通过全身动作预测未来的人工智能世界模型。这项研究的核心在于解决一个基础但关键的问题：智能体在现实世界中行动、规划和与环境互动时，需要构建怎样的世界模型？通过模拟身体与环境的交互，研究人员希望人工智能不仅能理解语言或图像，还能掌握物理世界的动态规律，从而实现更高效的决策和行为规划。这一突破或将推动人工智能从被动感知迈向主动探索的新阶段。
近年来，人工智能领域持续探索一个核心问题：智能体如何在现实环境中行动、规划并与世界互动。加州大学伯克利分校与Meta携手合作，致力于研究具身智能的世界模型，旨在使AI通过全身动作预测未来事件。这一突破性探索不仅推动了AI对环境的深度理解，还为动作规划和预测建模提供了新的方向。研究表明，通过模拟身体与环境的交互，AI能够更高效地构建动态世界模型，从而提升其决策能力。这项技术的应用潜力广泛，涵盖了机器人控制、虚拟助手以及复杂环境中的自主导航。
近日，加州大学伯克利分校与Meta联合宣布，他们正在共同开发一种面向具身智能的世界模型，旨在让人工智能通过全身动作预测未来，从而更好地进行现实世界的行动、规划和环境互动。这一研究的核心在于探索智能体如何构建对复杂环境的动态理解，并基于这种理解做出高效决策。对于具身智能而言，世界模型不仅需要捕捉环境的物理规则，还需模拟多感官输入与动作输出之间的因果关系。这项技术突破有望为AI在机器人、自动驾驶及虚拟助手等领域的应用提供全新思路。
近年来，伯克利与Meta合作，探索具身智能的世界模型，旨在解决人工智能领域的一个核心问题：智能体如何在现实世界中行动、规划并互动。通过模拟全身动作来预测未来，这一研究为构建更高效的人工智能系统提供了新思路。
近日，LeCun团队发布了一项突破性的研究成果——一种新型世界模型，首次实现了16秒的连贯场景预测，标志着具身智能在第一人称视角下的重大进展。该技术通过模拟人类的预判能力，使机器人能够在复杂环境中提前规划行动路径，例如在行走时预测脚下的路况或在伸手时判断手臂进入视野的角度。此外，研究团队还提出了一种名为PEVA的改进型变分自编码器（VAE），进一步提升了具身智能体的预测能力，为未来机器人自主学习和环境交互提供了新的技术基础。
近年来，人工智能领域正经历从感知智能向决策智能的重要转变。在这一过程中，世界模型（World Models）成为机器人研究的关键领域之一。世界模型的核心目标是使智能体能够建立对环境的内部表示，并通过模拟和预测未来可能的环境状态，实现更高效、自主的规划与决策。这种能力不仅提升了智能系统的适应性和灵活性，也为复杂任务中的自主行为提供了理论基础和技术支持。随着算法优化和计算能力的进步，世界模型的研究正在推动人工智能迈向更高层次的认知水平。
EX-4D技术作为一项突破性进展，成功实现了单目视频向自由视角内容的转化，为构建精确的世界模型奠定了基础。这一技术由字节跳动旗下Pico北美团队的高级研究员胡涛博士主导研发。胡涛博士在3D重建与4D场景生成领域深耕多年，其研究目标是开发出能够高度模拟物理世界的表示模型，推动虚拟现实与数字孪生技术的发展。
腾讯AI Lab在网页智能体研究中取得突破性进展，通过构建协同进化世界模型，提出了一种全新的框架。该框架使网页智能体具备自我演进能力，能够持续优化并突破性能极限，为人工智能技术的发展开辟了新路径。
