2026双重突破：世界模型构建×具身智能实践

要说2025年AI圈最火的是什么，智能体（Agent）当仁不让。从AutoGPT到各类AI助理，Agent几乎成了AI落地的代名词。

2026，新风向，似乎是——世界模型（World Models） × 具身智能（Embodied AI），将Agentic AI落地推向物理世界，成为新商业变量。

过去这一年，具身智能已在发力，

国内顶尖高校密集出手：清华大学11月30日揭牌“具身智能与机器人研究院”，由自动化系主任张涛教授领衔；复旦大学早在今年1月就成立了“可信具身智能研究院”；北航、北大也纷纷跟进，成立相关研究中心或挂靠实验室。
AI顶会NeurIPS 2025：录用5,984篇文章得出的技术热点，Agent 与具身智能

学术界如此高调布局，背后指向一个共识：具身智能，而它的下一站，必须拥有“世界模型”。

那么，什么是“世界模型”？简单说，就是AI对物理环境的内部模拟与预测能力——它不只是“看到”现在，更要能“想象”未来。将世界模型融入视觉-语言-行动（VLA）与导航（VLN）系统，已成为提升机器人长程推理、样本效率与安全性的关键路径。

2026，也许我们会见证：

机器人不再只是“执行者”，而是“想象者+规划者”
模型不只学习数据，更学习物理规律与因果逻辑
Agent智能体在虚拟世界中“预演”成功，再到现实世界中精准落地

基于世界模型的具身智能体框架示例：展示了近期在操控（VLA）与导航（VLN）研究中的应用。

传统 VLA/VLN 把感知-语言-动作当“端到端黑箱”训练，存在两大硬伤：

短视：缺乏显式未来状态预测，长程规划吃力。
脆弱：换环境/物体分布就崩，泛化差。
世界模型带来 4 把斧头：
① 样本效率：想象 rollout 替代昂贵真机交互
② 长程推理：显式状态转移，支持 MPC/MCTS
③ 安全：先“脑内试玩”再真机执行
④ 主动规划：从“被动反应”到“预见未来”

三大架构范式全景

具身智能中世界模型的架构三大范式：

模块化架构——世界模型与策略为相互独立的模块；
顺序化架构——世界模型先生成高层计划，再指导独立的策略执行；
统一化架构——将世界预测与动作生成融合于一个端到端网络，并联合训练。

模块化：WM 与 Policy 做“分工”

图 4 左右两侧分别对应 Type A/B 流程

角色分配
– WM = 环境模拟器（像素或隐空间）
– Policy = 策略优化器（RL/Planner）
两种玩法

迭代模拟器（Type A）：闭环梯度优化，如 DayDreamer 用 RSSM 想象 rollout 更新 Actor-Critic。
候选评估器（Type B）：开环一次性打分，如 NWM 生成 100 条轨迹视频，用价值函数排序选最优。

表 2 20+ 模块化论文。

Tips 总结
✅ 可解释、模块复用、易调试
❌ WM 一旦预测不准，Policy 会被带偏；信息瓶颈明显。

顺序化：先“想”后“干”的两级流水线

核心思想

WM 先自回归地生成“未来目标”——可以是图像、点云或语言坐标。
下游轻量级策略（IDM、Diffusion Policy）再条件于该目标生成低层动作。

图 5 一目了然三条路线差异。

三条技术路线

Neural Future States：从视频生成模型中间层抽特征，如 VPP 取 U-Net 上采样块。
Explicit Latent States：自监督预训练离散/连续潜码，如 LAPA、UniVLA。
Pixel-level States：直接合成未来帧，再用 IDM 反推动作，如 UniPi、RoboDreamer。

表 3 按输出模态分类列出 30+ 工作

Tips 总结
✅ 天然支持“跨本体迁移”——同样目标图像，不同机械臂都能学；长程规划友好。
❌开环脆弱：一旦想象目标物理不可达，后续全崩；需要“可行性检查器”辅助。

统一化：把“预测”和“控制”揉成一个大网络

图 6 展示统一架构“一边做梦一边出招”的端到端循环。

形式化
同一组参数 γ 同时输出未来状态 ŝ 和动作 â：
(ŝ, â) = M_γ(s_, l)
** backbone 家族**
–自回归 Transformer：GR-1、GR-2、CoT-VLA 把图像 token、动作 token、文本 token 放同一词表做 next-token prediction。
–扩散模型：UWM、PAD 把状态&动作拼接成噪声向量联合去噪，一步出图像+动作。
–语言即状态：NavCoT、EO-1 只输出文本坐标或房间标签，轻量化适合导航。

表 4 汇总 30+ 统一化工作，标注是否依赖未来状态生成动作。

Tips 总结
✅ 梯度直接回传，任务性能通常最高；隐式动力学建模更准。
❌ 黑箱、可解释性差；图像 token 序列超长，推理开销大；训练不稳定（梯度尺度差异）。

最后

世界模型正在把“感知-语言-行动”这条单向链升级为“感知-语言-想象-行动”的闭环认知。先选型、再落地：

要白盒 → 模块化
要迁移 → 顺序化
要性能 → 统一化

Integrating World Models into Vision Language Action and Navigation: A Comprehensive Surveyhttps://doi.org/10.36227/techrxiv.176531987.77979037/v1

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