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【导语】近年来AI进化迅猛，但要真正走进物理世界，具身智能面临“物理鸿沟”。近日北京人形机器人创新中心开源具身世界模型WoW，它以高质量交互数据为基，通过独特构建思路与“自学方法”，实现从想象到执行的跨越，具备强大泛化能力，有望让机器人成为人类探索、建设世界的伙伴。

近年来，AI的进化让人目不暇接。从GPT系列“读懂语言”，到Sora系列“看世界”，我们一次次被AI惊人的能力所震撼。但一个更深刻的问题随之而来：如果AI要真正走进物理世界，成为能洗衣、做饭、装配的机器(qì)人，它需要什么？

波士顿动力的机器人可以后空翻，北京人形机器人创新中心（以下简称“北京人形”）的“具身天工Ultra”也能跑完半程马拉松。这些“体能”上的飞跃肉眼可见。然而，让机器人完成一个后空翻很难，但让它“理解”面前的水杯为什么倒下后水会洒出来，或许更难。这，就是具身智能面临的“物理鸿沟”。

近日，“北京人形”开源了其全新的具身世界模型——WoW（World-Omniscient World Model）。“WoW就是为了让机器人‘理解物理世界’，并且给到算法触摸世界的双手。”北京人形相关技术人员说。

为什么“以假乱真”还不够？

Sora 2的出现，确实让AI成了个出色的“电影导演”，它拍出的“大片”逼真到让人惊叹。但在具身智能领域，一个机器人不能只当“观众”或“导演”，它还要当“物理学家”，因为“看起来真实”和“物理上正确”是两码事。

**机器人需要的，是对“时序一致性”和“物理因果链”的统一。**比如一个东西被推了，它应该往哪儿倒；一个杯子倒了，水必须洒出来。Sora 2或许能生成一个“看起来”很酷的机器人动作，但WoW要确保这个动作符合牛顿的规矩。

“相较于Sora 2，WoW具身世界模型在模拟机器人操作的时空一致性、物理推理能力表现更为出色。”北京人形相关技术人员表示。

在素材的对比测试中，无论是让模型模拟“依次抓取火方块、柔性方块、水方块”，还是“打开一本图书”，WoW生成的模拟结果在物理交互的准确性上，都显现出优势。

这种差异的背后，源于WoW不同的构建思路。它不是一个单纯的视频生成器，而是一个被设计为“物理引擎+想象系统”的DiT（Diffusion Transformer）世界生成基座模型。**它的核心任务是根据环境状态与历史帧，预测未来场景、推演物理演化，并还原动态的因果链。要实现这一点，数据是关键。**WoW的学习材料并非来自互联网上的海量视频，而是来自一个更专注的数据库。“北京人形”相关技术人员表示，他们从800万条海量的“机器人与物理世界交互轨迹”中，通过自建的数据优化精炼管线，筛选出了200万条高质量的训练集。这种“交互数据”而非“观察数据”，可能是WoW理解物理的关键。

此外，该团队还验证了模型规模与性能的“幂律增长”关系。他们训练了从1.3B（“B”代表十亿）、2B、7B到14B参数的全系(xì)列(liè)模(mó)型(xíng)。研(yán)究(jiū)结(jié)果(guǒ)证(zhèng)明(míng)：“随(suí)着(zhe)模(mó)型(xíng)规(guī)模(mó)提(tí)升(shēng)，物(wù)理(lǐ)一(yī)致(zhì)性(xìng)与(yǔ)生(shēng)成(chéng)稳(wěn)定(dìng)性(xìng)以(yǐ)及(jí)泛(fàn)化(huà)性(xìng)呈(chéng)显(xiǎn)著(zhe)上(shàng)升(shēng)趋(qū)势(shì)。”

如(rú)何(hé)让(ràng)模(mó)型(xíng)“自(zì)己(jǐ)教(jiào)自(zì)己(jǐ)”？

如(rú)果(guǒ)说(shuō)庞(páng)大且高质量的交互数据是“教材”，那么WoW的核心创新之一，就是一套名为SOPHIA（Solver-Critic-Refiner）的“自学方法”。“北京人形”在其研究中称，这是“业内首次提出SOPHIA框架，让世界模型‘自己教自己’。”

这套机制，试图模拟人类“想象－验证－修正－再想象”的核心智能特征。它由两个关键部分组成，形成了一个“生成－批评－改进”的闭环优化过程。

但光会“想”还不行，机器人必须能“做”。WoW系统的另一大支柱，是FM-IDM逆动力学模型（Flow-Mask Inverse Dynamics）。这正是那双“触摸世界的双手”。**它的作用，是将在“想象”中生成的视频翻译成真实世界中可执行的机器人指令。**通过给定连续两帧预测(cè)视(shì)频(pín)，FM-IDM能(néng)够(gòu)计(jì)算(suàn)出(chū)机(jī)器(qì)人(rén)末(mò)端(duān)执(zhí)行(xíng)器(qì)的(de)动(dòng)作(zuò)变(biàn)化(huà)量(liàng)，类(lèi)似(shì)AI在(zài)脑(nǎo)子(zi)里(lǐ)想(xiǎng)好(hǎo)了(le)“手(shǒu)从(cóng)A点(diǎn)移(yí)动(dòng)到(dào)B点(diǎn)”的(de)画(huà)面，FM-IDM就能反推出“机械臂关节需要旋转X度、Y度”的具体指令。技术人员解释说，“这标志着真正实现从生成到执行的跨越。”

开源一个“具身大脑”意味着什么？

一个模型是否真正理解了规律，最好的检验标准是“泛化能力”。“WoW不是在记忆训练场景，而是在学习‘物理规律的抽象本质’。”“北京人形”在报告中强调，模型具备“跨机器人形态泛化、任务泛化、场景泛化全方位能力”。

“北京人形”相关技术人员表示，WoW的泛化能力体现在多个层面。**在“域内”，它可以生成长程、复杂的任务视频，例如“打(dǎ)开(kāi)洗(xǐ)碗(wǎn)机(jī)”，乃(nǎi)至(zhì)“依(yī)次(cì)按(àn)下(xià)红(hóng)色(sè)按(àn)钮(niǔ)，收(shōu)拾(shi)餐(cān)具(jù)，按(àn)下(xià)绿(lǜ)色(sè)开(kāi)关”这(zhè)样(yàng)的(de)多(duō)步(bù)任(rèn)务(wu)。在(zài)“域外(wài)”，它(tā)能(néng)将(jiāng)其(qí)学(xué)到(dào)的(de)知(zhī)识(shi)，应(yīng)用(yòng)到(dào)未(wèi)曾(céng)见(jiàn)过(guò)的(de)机(jī)器人本体和场景上。**例如，生成“具身天工2.0”机器人（未用于训练）执行“把橙子放进盘子里”“倒酒”等任务的视频。

“我们希望WoW能(néng)成为世界模型的研究基础设施。”“北京人形”技术人员展望道。在他们看来，WoW一方面可以实现“自我造数”（AI拥有“自我造数”能力），解决数据稀缺问题；另一方面，它打通了“从视觉‘想象’中反推真实可执行的动作指令”的通路，使机器人在抓取、装配等任务上的自主能力有望大幅提升。

“WoW通过系统性结合完成了‘想象世界→理解物理→生成视频→执行动作→再学习’的逻辑闭环。”“北京人形”技术人员说。此前，该中心已经展示了其在“能跑”和“好用”方面的实力，而WoW的开源，则补全了“大脑”层面的关键拼图。通过此次研究，也相信北京人形机器人将持续开源开放，助力行业打造最能跑最好用的具身智能机器人。或许在不远的将来，AI不再只是“模拟人”，而是与人类共同探索世界、建设世界的伙伴。

撰文：记者 段大卫

编辑：段大卫