世界模型

ACE-Data-0: Human-Centric Ambient Capture as Embodied Data Engine

ACE-Data-0：以人为中心的环境捕获作为具身数据引擎

Yukang Cao, Haozhe Xie, Beichen Wen, Runmao Yao, Yinghao Liu, Yue Huang, Zhichao Liao, Yunxiang Wang, Haiheng Liu, Xingshun Tian, Dawei Su, Long Zhuo, Dacheng Tao, Xiaogang Wang, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本研究提出以人为中心的具身数据引擎ACE，构建含150小时数据的ACE-Data-0数据集，引入分层基准，暴露现有方法缺陷，为具身AI等领域提供基础。

Comments Project Page: https://ace-data-engine.github.io/ACE-Data-0/

ArmnetBench v0.1: Parallel Real-World Evaluation of Manipulation Policies on a Low-Cost Arm Farm

ArmnetBench v0.1：在低成本机械臂集群上对操作策略进行并行实际评估

Praveen Selvaraj, Lorenzo Uttini, Ville Kuosmanen

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究针对通用机器人操作策略开发中实际评估的瓶颈问题，引入ArmnetBench v0.1基准测试，在低成本机械臂集群上对7种策略进行评估，涵盖12项任务，通过大量演示训练策略，发布核心情节数据，支持下游学习并给出排行榜比较结果。

Comments 11 pages, 6 tables, 3 figures. data available at https://huggingface.co/collections/armnet/armnetbench-v01

Hypothesis-driven Model Expansion under Uncertainty for Open-World Robot Planning

不确定性下用于开放世界机器人规划的假设驱动模型扩展

Anxing Xiao, Hanbo Zhang, Tianrun Hu, David Hsu

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 针对开放世界机器人规划中传统方法失效的问题，提出假设驱动模型扩展框架，利用基础模型生成假设，结合自动规划与验证反馈进行迭代优化，实现自主知识扩展，推动家用服务机器人实际部署。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Embodied Operators and Benchmarking: Toward Reusable and Deployable Embodied Intelligence Systems

具身算子与基准测试：迈向可复用和可部署的具身智能系统

Junwu Xiong, Jiaxuan Gao, Wei Chai, Renxing Chen, Yuzhen Li, Yu Guo, Yucheng Guo, Mingxi Luo, Wenyang Ma, Yiyun Mou, Yifei Zhang, Chen Zhou, Yongjian Guo

机构 * JDT ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究具身智能系统中可复用功能模块即具身算子，明确其定义边界、构建分类法，提出多维度基准框架，探讨加速及挑战，为具身智能系统提供基础。

KRVF: A Source-Aware Semantic Voxel World Representation for Edge Mobile Manipulation

KRVF：面向边缘移动操作的源感知语义体素世界表示

Runfeng Ling

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出KRVF，一种源感知语义体素表示，用于边缘移动操作，通过任务导向体素编码占用、语义、时间新鲜度和证据源，实现深度故障感知推理和映射-感知闭环。

Comments Technical report, 9 pages, 3 figures

World Value Models for Robotic Manipulation

机器人操作的世界价值模型

Zhihao Wang, Jianxiong Li, Yu Cui, Yuan Gao, Xianyuan Zhan, Junzhi Yu, Xiao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。

Comments preprint

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

MotionWAM: Towards Foundation World Action Models for Real-Time Humanoid Loco-Manipulation

MotionWAM：迈向实时人形机器人全身操作的基础世界动作模型

Jia Zheng, Teli Ma, Yudong Fan, Zifan Wang, Shuo Yang, Junwei Liang

机构 * Mondo Robotics ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；video world model(abstract)；world model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 提出MotionWAM，一种实时世界动作模型，通过统一运动潜变量和全身动作令牌，实现单目相机驱动的自主人形机器人全身操作，在真实任务上成功率比VLA基线高30%以上。

Dream-Tac: A Unified Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Manipulation

Dream-Tac: 用于接触丰富机器人操作任务的统一触觉世界动作模型

Yunfan Lou, Yifan Ye, Yankai Fu, Jun Cen, Xiaowei Chi, Yaoxu Lyu, Peidong Jia, Sirui Han, Zhihe Lu, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出Dream-Tac统一触觉世界动作模型，通过接触门控视觉-触觉融合和接触感知注意力偏置，联合建模动作、未来视觉观察和触觉动态，在六项接触丰富操作任务中平均动作准确率提升31.7%。

Comments 16 pages,13 figures

GE-Sim 2.0: A Roadmap Towards Comprehensive Closed-loop Video World Simulators for Robotic Manipulation

GE-Sim 2.0：迈向机器人操作综合闭环视频世界模拟器的路线图

Boxiang Qiu, Liliang Chen, Yue Liao, Nan Wang, Lintao Wang, Jiayi Luo, Wenzhi Zhao, Shengcong Chen, Di Chen, Ye Li, Chen Gao, Shuicheng Yan, Si Liu, Maoqing Yao, Guanghui Ren

机构 * AgiBot ； BUAA（北京航空航天大学） ； LV-NUS Lab（国立大学理工学院实验室） ； TJU（天津大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出GE-Sim 2.0，一种基于动作条件视频生成的闭环视频世界模拟器，通过重新训练数千小时真实机器人数据并新增状态专家、世界裁判和加速框架三个模块，实现高保真动作跟随和轨迹覆盖，在WorldArena排行榜上以2B参数超越专用模型和通用视频生成器，并验证了基于其生成轨迹和奖励训练的策略在真实世界中的有效性。

Vision-and-Language Navigation for UAVs: Progress, Challenges, and a Research Roadmap

面向无人机的视觉与语言导航：进展、挑战与研究路线图

Hanxuan Chen, Jie Zheng, Siqi Yang, Tianle Zeng, Siwei Feng, Songsheng Cheng, Ruilong Ren, Hanzhong Guo, Shuai Yuan, Xiangyue Wang, Kangli Wang, Ji Pei

机构 * Autel Robotics, Shenzhen, China（大疆创新，深圳，中国） ； School of Intelligent Software and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学智能软件与工程学院，南京，中国） ； School of Computer, Data & Information Sciences, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院，麦迪逊，WI，美国） ； Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学，深圳，中国） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港大学，香港特别行政区，中国） ； School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, China（北京大学软件与微电子学院，北京，中国） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文综述了无人机视觉与语言导航领域，分析了从早期模块化方法到基于大模型的智能系统的发展，探讨了现实部署中的挑战，并提出了未来研究方向。

Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment

水下具身智能：一种约束耦合视角下的规划、控制与部署

Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Jiwei Tang, Shuai Zhang, Xiaofan Li

机构 * Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生学院） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出一种约束耦合视角下的水下具身智能方法，探讨了规划、控制与部署中的紧密耦合约束，旨在实现更可靠和可扩展的自主性。

Comments This article is currently under review

InternVLA-A1: Unifying Understanding, Generation and Action for Robotic Manipulation

InternVLA-A1：统一理解、生成和行动以实现机器人操作

Junhao Cai, Zetao Cai, Jiafei Cao, Yilun Chen, Zeyu He, Lei Jiang, Hang Li, Hengjie Li, Yang Li, Yufei Liu, Yanan Lu, Qi Lv, Haoxiang Ma, Jiangmiao Pang, Yu Qiao, Zherui Qiu, Yanqing Shen, Xu Shi, Yang Tian, Bolun Wang, Hanqing Wang, Jiaheng Wang, Tai Wang, Xueyuan Wei, Chao Wu, Yiman Xie, Boyang Xing, Yuqiang Yang, Yuyin Yang, Qiaojun Yu, Feng Yuan, Jia Zeng, Jingjing Zhang, Shenghan Zhang, Shi Zhang, Zhuoma Zhaxi, Bowen Zhou, Yuanzhen Zhou, Yunsong Zhou, Hongrui Zhu, Yangkun Zhu, Yuchen Zhu

机构 * InternVLA-A1 Team（InternVLA-A1团队） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 InternVLA-A1通过统一的Transformer架构，结合语义理解和动态预测能力，提升了机器人操作任务的性能。

Comments Homepage: https://internrobotics.github.io/internvla-a1.github.io/

Modeling the Mental World for Embodied AI: A Comprehensive Review

构建具身AI的内心世界：全面综述

Biyuan Liu, Daigang Xu, Lei Jiang, Wenjun Guo, Ping Chen

机构 * ZTE Corporation（中兴通讯公司） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文综述了具身AI中内心世界模型的研究，构建了理论框架，定义了关键组件，并分析了两种核心理论思维推理范式，以促进人机协作发展。

AdaPower: Specializing World Foundation Models for Predictive Manipulation

AdaPower: 为预测操纵专门化世界基础模型

Yuhang Huang, Shilong Zou, Jiazhao Zhang, Xinwang Liu, Ruizhen Hu, Kai Xu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 AdaPower通过时空测试时间训练和记忆持久性机制，将通用世界基础模型转化为专门模型，提升机器人任务成功率41%

FLEET: Formal Language-Grounded Scheduling for Heterogeneous Robot Teams

Corban Rivera, Grayson Byrd, Meghan Booker, Bethany Kemp, Allison Gaines, Emma Holmes, James Uplinger, Celso M de Melo, David Handelman

机构 * JHU APL（约翰霍普金斯大学应用物理实验室） ； JHU（约翰霍普金斯大学） ； DEVCOM ARL（国防高级研究计划局） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Large Model Empowered Embodied AI: A Survey on Decision-Making and Embodied Learning

Wenlong Liang, Rui Zhou, Yang Ma, Bing Zhang, Songlin Li, Yijia Liao, Ping Kuang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Embodied AI Agents: Modeling the World

Pascale Fung, Yoram Bachrach, Asli Celikyilmaz, Kamalika Chaudhuri, Delong Chen, Willy Chung, Emmanuel Dupoux, Hongyu Gong, Hervé Jégou, Alessandro Lazaric, Arjun Majumdar, Andrea Madotto, Franziska Meier, Florian Metze, Louis-Philippe Morency, Théo Moutakanni, Juan Pino, Basile Terver, Joseph Tighe, Paden Tomasello, Jitendra Malik

机构 * Meta AI Research（Meta AI 研究） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AetherVision-Bench: An Open-Vocabulary RGB-Infrared Benchmark for Multi-Angle Segmentation across Aerial and Ground Perspectives

Aniruddh Sikdar, Aditya Gandhamal, Suresh Sundaram

机构 * Robert Bosch Centre for Cyber Physical Systems, Indian Institute of Science, Bengaluru, India（罗伯特·博世协同物理系统中心，印度科学研究院，班加罗尔） ； Kotak IISc AI-ML Centre, Indian Institute of Science, Bengaluru, India（Kotak IISc AI-ML 中心，印度科学研究院，班加罗尔） ； Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, India（航空航天工程系，印度科学研究院，班加罗尔） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Accepted at Workshop on Foundation Models Meet Embodied Agents at CVPR 2025 (Non-archival Track)

From Screens to Scenes: A Survey of Embodied AI in Healthcare

Yihao Liu, Xu Cao, Tingting Chen, Yankai Jiang, Junjie You, Minghua Wu, Xiaosong Wang, Mengling Feng, Yaochu Jin, Jintai Chen

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments 56 pages, 11 figures, manuscript accepted by Information Fusion

Visual Imitation Learning of Non-Prehensile Manipulation Tasks with Dynamics-Supervised Models

Abdullah Mustafa, Ryo Hanai, Ixchel Ramirez, Floris Erich, Ryoichi Nakajo, Yukiyasu Domae, Tetsuya Ogata

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Comments Accepted to IEEE CASE 2024

Real-Time RGBD Odometry for Fused-State Navigation Systems

Andrew R. Willis, Kevin M. Brink

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

LDA-1B: Scaling Latent Dynamics Action Model via Universal Embodied Data Ingestion

LDA-1B：通过通用具身数据摄取扩展潜动力学动作模型

Jiangran Lyu, Kai Liu, Xuheng Zhang, Haoran Liao, Yusen Feng, Wenxuan Zhu, Tingrui Shen, Jiayi Chen, Jiazhao Zhang, Yifei Dong, Wenbo Cui, Senmao Qi, Shuo Wang, Yixin Zheng, Mi Yan, Xuesong Shi, Haoran Li, Dongbin Zhao, Ming-Yu Liu, Zhizheng Zhang, Li Yi, Yizhou Wang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； BAAI（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； NVIDIA 纠错

专题命中 具身与机器人 ：latent dynamics(title)；world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出LDA-1B机器人基础模型，通过统一格式的具身交互数据集EI-30k和结构化DINO潜空间中的动力学学习，联合建模动力学、策略和视觉预测，在接触丰富、灵巧和长时任务上分别提升高达21%、48%和23%。

Comments Accepted at RSS 2026, Project Page:https://pku-epic.github.io/LDA

Look Before You Leap: Bridging Model-Free and Model-Based Reinforcement Learning for Planned-Ahead Vision-and-Language Navigation

Xin Wang, Wenhan Xiong, Hongmin Wang, William Yang Wang

专题命中 具身与机器人 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；environment model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.RO

Comments 21 pages, 7 figures, with supplementary material

Embodied Intelligent Wireless (EIW): Synesthesia of Machines Empowered Wireless Communications

具身智能无线通信（EIW）：由机器的通感能力赋能的无线通信

Xiang Cheng, Weibo Wen, Haotian Zhang, Boxun Liu, Zonghui Yang, Jianan Zhang, Xuesong Cai

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出EIW范式，通过具身智能理念重新定义无线通信节点，实现环境感知、决策与行动的闭环，提升无线通信系统的适应性和智能性。

Engineered Self-Organization for Resilient Robot Self-Assembly with Minimal Surprise

Tanja Katharina Kaiser, Heiko Hamann

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

Continual Model-Based Reinforcement Learning with Hypernetworks

基于超网络的连续模型强化学习

Yizhou Huang, Kevin Xie, Homanga Bharadhwaj, Florian Shkurti

机构 * Division of Engineering Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学工程科学系） ； Department of Computer Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学计算机科学系） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 提出HyperCRL方法，利用任务条件超网络在序列任务中持续学习动力学模型，避免重新训练并固定存储开销，在机器人 locomotion 和 manipulation 任务中优于现有持续学习方法。

Comments Updated link to project website in the abstract. 7 pages (+2 pages in appendix), 8 figures. In proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation

LUCID: Latent-Skill Unified Control via Imagined Dynamics for Long-Horizon Humanoid Loco-Manipulation

LUCID：基于想象动力学的潜在技能统一控制用于长程人形机器人移动操作

Cheng Guo, Mingzhe Ni, Angelo Cangelosi, Arash Ajoudani

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG、cs.RO

AI总结 该研究针对人形机器人长程移动操作的复杂序列任务，提出分层基于模型的强化学习框架LUCID，经模拟多物体重排实验验证，其任务成功率优于现有基线方法。

Latent Perspective-Taking via a Schrödinger Bridge in Influence-Augmented Local Models

通过影响增强的局部模型实现潜在的视角转换

Kevin Alcedo, Pedro U. Lima, Rachid Alami

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所） ； Universidade de Lisboa（里斯本大学） ； LAAS-CNRS（拉沙尔国家研究中心） ； Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute (ANITI)（图卢兹人工智能与自然智能研究所） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract,comments)；world model(abstract,comments)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于影响增强的局部模型和施罗德桥的神经符号框架，用于实现机器人在社交交互中的心理状态推断和决策规划。

Comments Extended Abstract & Poster, Presented at World Modeling Workshop 2026

MILD: Multimodal Interactive Latent Dynamics for Learning Human-Robot Interaction

Vignesh Prasad, Dorothea Koert, Ruth Stock-Homburg, Jan Peters, Georgia Chalvatzaki

专题命中 具身与机器人 ：latent dynamics(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

Comments Accepted at the IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) 2022