具身智能与机器人研究前沿 - 具身智能的核心在于物理模拟器与世界模型的整合，物理模拟器提供高保真训练环境，世界模型赋予机器人环境内部表征能力[4] - 智能机器人能力分级模型包含五个渐进级别（IR-L0到IR-L4），涵盖自主性、任务处理能力等关键维度[6][7] - IR-L0为完全非智能程序驱动级别，IR-L1具备有限基于规则的反应能力，IR-L2引入初步环境意识与自主能力[12][13][14] 机器人技术支撑体系 - 机器人运动控制技术包括模型预测控制（MPC）、全身控制（WBC）、强化学习（RL）和模仿学习（IL）等方法[22] - 视觉-语言-动作模型（VLA）通过预训练实现自然语言指令到机器人动作的映射，但存在未见过任务处理挑战[22] - 机器人操作技术从基于夹具操作发展到灵巧手操作，DexGraspVLA实现零样本高成功率抓取[24] 物理模拟器技术 - 主流模拟器包括Webots、Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Isaac系列等，各具特点如MuJoCo专为关节系统设计，Isaac系列支持GPU加速[29] - 模拟器物理特性对比涵盖物理引擎、特殊物理效果支持和可微物理能力等维度[30] - 高端模拟器如Isaac Sim在多物理场支持上更全面，传统模拟器在复杂物理交互上存在局限[33] 世界模型技术 - 世界模型从早期基于循环网络的潜态建模发展到结合Transformer和扩散模型的高保真生成式模拟[40] - 代表性架构包括循环状态空间模型（RSSM）、联合嵌入预测架构（JEPA）、Transformer-based模型等[41][42][44] - 扩散生成模型如Sora可预测物体物理交互，被称为"世界模拟器"[46] 行业应用与挑战 - 自动驾驶领域应用世界模型三大技术范式：神经模拟器、动态模型和奖励模型[56][57][58] - 铰接式机器人领域世界模型通过模拟物体动态与环境反馈提升操作泛化能力[60][61] - 核心挑战包括高维感知、因果推理缺失和实时性问题，未来方向聚焦3D结构化建模和多模态融合[64][65][66]