在机器人智能领域，“世界模型（World Models）” 正成为连接感知、推理与行动的核心桥梁 —— 它让机器人不再仅依赖预设指令，而是像人类一样 “脑补” 环境变化、预判行动后果。今天这篇分享，我们基于论文《A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation》，从概念、范式、能力到挑战，全方位拆解机器人世界模型的研究脉络。

01  为什么机器人需要 “世界模型”？

机器人的具身智能（Embodied Intelligence）依赖于与物理世界的直接交互，但传感器只能捕捉到部分、带噪声的环境信息，隐藏的因果关系和动态规律无法直接感知。而世界模型作为机器人的 “内部大脑”，能够捕捉环境动态和常识性规律，通过模拟潜在结果帮助机器人预判行动后果、规划复杂行为，大幅减少真实世界中高成本、高风险的试错（Fig.1）。

论文中世界模型综述的概念流程图（核心回答 “什么是世界 / 为什么重要 / 如何建模 / 离通用模型还有多远”）

02  拆解世界模型：从 “世界” 的定义到核心共识

论文中对 “世界” 的定义清晰且具象：它是一组包含属性（形状、尺寸、材质等）的实体，以及实体间的空间、因果、时间等关系 —— 这些实体（物体、智能体）并非静态，而是随时间演化、相互影响。

而关于 “世界模型”，学界虽有不同定义（如 NVIDIA 将其定义为从多模态数据学习环境动态并生成视频的系统，Sudhakar 等强调其 “动作条件视频生成” 特性），但核心共识一致：构建捕捉环境动态和行动后果的内部表征，实现对未来状态的预测（Fig.2）。

论文中智能体通过世界模型预测未来世界状态的可视化图（基于想象的动作序列预测未来状态）

03  世界模型的三大核心范式

当前捕捉世界动态的架构可分为三类，各有侧重：

隐式世界建模：以 LLM、VLM、VLA 为代表，无需显式建模环境动态，直接将视觉 / 语言输入映射到行动，优势在于语义落地和泛化性；

潜态动力学建模：通过 VAE / 编码器将高维观测编码为紧凑潜态，再用 RSSM、JEPA 等模块预测潜态的时间演化，无需像素级重构，适合长程学习；

视频生成范式：直接对 RGB 图像、深度图等原始观测建模，生成未来视觉序列，支持仿真、动作预测等场景，但计算成本更高（Fig.3）。

论文中世界模型概览图（展示隐式、潜态动力学、视频生成三类范式的核心架构）

04  世界模型的核心能力：机器人 “智能” 的关键维度

论文总结了通用世界模型需具备的核心能力，这些能力共同构成机器人理解和交互世界的基础：多模态感知（整合视觉、语言、触觉等）、交互性（建模行动对未来状态的影响）、想象力（模拟未来场景）、长程推理（预判远期行动后果）、时空一致性（保证预测的物理合理性）、因果推理（区分相关与因果）等

从功能上，世界模型主要支撑两大场景：一是决策支持（动作预测、规划），二是训练辅助（生成合成数据、评估政策效果），成为机器人学习的 “双引擎”。

论文中世界模型的核心组件与能力可视化图

论文出处

·  标题：《A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation》

· 作者：Peng-Fei Zhang, Ying Cheng, Xiaofan Sun, Shijie Wang, Fengling Li, Lei Zhu, Heng Tao Shen

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来源：具身智能制造