颠覆认知:世界模型让『机器人』️学会“思考”(2020颠覆认知)

从执行指令到预测变化,一场根本性的变革正在『机器人』️内部悄然发生

2025年世界『机器人』️大会上,北京人形『机器人』️创新中心发布了一项突破性成果——“具身世界模型体系”,这相当于为『机器人』️装上了能够理解物理规律并预测未来的“大脑和眼睛”。

这不仅仅是技术的迭代,更是根本性的变革。它意味着『机器人』️开始从被动的指令执行者,转变为能够主动理解、推理甚至预测的智能体。

01 世界模型:『机器人』️的“大脑”革命

何为“世界模型”?简而言之,它是一种能让『机器人』️像人类一样理解物理世界因果规律的系统框架。

成都人形『机器人』️创新中心相关负责人这样解释:“世界模型通过学习现实世界中的物理和因果规律,具备‘类似条件反射的物理直觉’,可在内部模拟环境变化,基于当前环境状态推演未来状态,并评估行为所产生的后果。”

这就好比人类看到乌云密布,就会自然地预判“马上就要下雨了”,因为大脑已经模拟了未来的天气变化。现在,『机器人』️也获得了这种能力。

02 具身世界模型体系:让『机器人』️“看见未来”

北京人形『机器人』️创新中心推出的“具身世界模型体系”包含两个核心部分:具备物理时空理解与推理能力的72B具身多模态大模型,以及实现神经网络驱动世界模拟器的具身智能世界基座模型

该体系中最引人注目的是基于超过5000小时视频数据训练的具身世界模型Wu。它为具身『机器人』️提供了“看见未来”的眼睛,并以未见场景下的泛化能力,解锁具身无限数据的可能性。

这意味着『机器人』️不仅能处理当前信息,还能预测下一秒、下一分钟甚至更远的未来状态,从而做出更加智能的决策。

03 从演示到实用:世界模型如何改变『机器人』️行为

世界模型的应用让『机器人』️行为发生了质的飞跃。在北京人形『机器人』️创新中心的演示中,装载世界模型的『机器人』️展现出令人惊叹的能力。

给定『机器人』️一张插有吸管的玻璃瓶图片作为目标,『机器人』️会先观察现场环境(看到一个没有吸管的玻璃瓶),然后自主规划任务并执行:抓取吸管并插入瓶中,使最终结果与目标图片完全一致。

在另一个演示中,『机器人』️接收到两个玻璃杯图片作为目标(一个宽口杯有盖,一个窄口杯无盖),它经过观察后顺利完成动作,达到与预设目标一致的效果。

这些演示展示了世界模型带来的核心优势:强大的自适应性和任务完成度,从源头上解决了人形『机器人』️不够“聪明”的问题。

04 数据驱动:世界模型背后的“燃料”

世界模型的训练需要海量高质量数据。为此,北京人形『机器人』️创新中心推出了“千台『机器人』️真实场景数据采集计划”。

该计划通过搭建远程遥操作中心,让千台『机器人』️走出实验室,深入工厂车间、物流仓储、酒店商超等真实场景。这些『机器人』️在执行实际作业任务的同时,持续采集多模态交互数据。

与实验室环境不同,真实场景的环境变化、人为扰动、突发状况等因素,为具身智能模型提供了更加丰富、真实的训练素材。这种“边作业、边采集”的模式,解决了具身智能发展面临的高质量数据稀缺难题。

05 凡拓数创:构建世界模型的数字基石

作为数字孪生领域的领先企业,凡拓数创正在为世界模型的发展提供关键技术支持。

凡拓数创的高精度三维重建技术,能够快速构建毫米级精度的数字孪生场景,为世界模型训练提供高度真实的环境。

下雨模拟

物理天气系统-模拟下雪

真实光影效果

我们的多模态数据融合平台,支持将点云、图像、声音等多源数据进行时空对齐和融合,构建统一的空间表征体系,为世界模型提供丰富的训练数据。

云层控制

此外,凡拓的物理仿真平台集成多种物理引擎,模拟重力、摩擦、碰撞等物理效应,让AI在安全可控的虚拟空间中学习世界运行规律,加速世界模型的训练与优化。

06 应用前景:从实验室到千行百业

世界模型技术的突破,为『机器人』️应用打开了全新的可能性。

智能制造领域,搭载世界模型的『机器人』️能够灵活适应产线变化,预测设备故障,实现真正的柔性生产。

智慧物流中,『机器人』️可以预测货物搬运过程中的潜在风险,优化搬运路径,提高物流效率。

家庭服务场景,『机器人』️能够理解家庭成员的行为习惯,预测需求变化,提供更加贴心的服务。

甚至在危险环境中,如核电站检修、地震救援等场景,搭载世界模型的『机器人』️能够预测危险并提前规避,保障作业安全。

世界模型的出现,标志着『机器人』️技术正式从“执行时代”迈入“认知时代”。这不仅是技术的飞跃,更是整个产业发展的里程碑。

随着北京人形『机器人』️创新中心等机构的突破性成果不断涌现,以及像凡拓数创这样的技术提供商持续夯实数字基础设施,具身智能正在从实验室快速走向产业应用。

当『机器人』️能够“看见未来”,我们与机器共处的世界将会发生怎样的根本性变化?这个问题,或许很快就会有答案。

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