行业背景与核心瓶颈 - 大语言模型遵循Scaling Law，但该定律在机器人/具身智能领域失效，核心瓶颈在于高质量交互数据的极度稀缺与昂贵[1] - 行业数据采集范式正朝着更低成本、更便捷的方向演进，从昂贵遥操设备发展到无需佩戴手套、仅凭双手演示的方案[2] - 然而，即使是最极致的物理采集效率，仍受限于物理时间和人力成本，无法匹配大语言模型训练所需的“互联网级”数据规模，这成为具身智能发展的最大桎梏[3] 核心理论：效率定律 - 跨维智能团队提出，在具身智能中，一个被忽视的关键变量是数据生成的速率，智能的进化存在一个“逃逸速度”[5][6] - 在大语言模型时代，数据是“存量”，重在清洗；在具身智能时代，数据必须是“增量”，必须具备“创造”数据的能力[7] - 当数据生成速率太慢时，模型参数再大也无济于事；只有当数据生成速率超过临界值，数据像自来水一样源源不断时，模型性能才会随参数量增加而线性释放[8] - 突破瓶颈的关键在于构建一个能够超高速、自动化生成物理现实的数字世界，即生成式仿真世界模型[9] 解决方案：EmbodiChain平台 - 跨维智能开源了EmbodiChain，作为通往生成式仿真世界模型的基石，它旨在重构具身智能的学习范式[13] - EmbodiChain的核心假设是：仅凭100%的生成式仿真数据，只要生成速率突破临界点，机器人就能在真实世界中涌现出超越当前最优水平的泛化能力[13] - EmbodiChain的本质是一台将数据生成速率拉满的数据和模型制造引擎，开启了具有物理真实性的数据的批量制造，不再依赖对真实世界的有限采样[15] 三大核心科学难题与攻克 - 难题一：数据生产自动化。需解决如何仅凭少量先验就在数字世界中自动重建、生成海量且物理一致的场景与任务[16] - 难题二：打破“虚实鸿沟”。需解决如何在不依赖或尽量少依赖真实数据微调的情况下，让模型习得适应真实世界噪声与动态变化的鲁棒策略[16] - 难题三：突破数据生成的“IO墙”。训练需要亿级甚至十亿级的交互步数，需构建极致高效的数据流转机制，实现“在线数据流”，摒弃传统的“生成-存储-读取-训练”低效模式[16][18] - EmbodiChain作为去存储化的数字化流水线，通过在线数据流和模型自动生产线，让数据在生成的同时即被消费，无需落地存储，只在GPU内部高速运转，训练完即销毁[19][20][22] 技术路线对比与优势 - 当前存在两条路线：视频生成路线与基于生成式仿真的世界模型路线[24] - 视频生成路线存在“幻觉”问题，生成的画面缺乏长程时空一致性，且难以精确遵循动力学方程，不适合用于训练机器人[24] - EmbodiChain选择的是基于生成式仿真的世界模型路线，其理念是对世界状态进行预测与规划，符合物理规律[25][26] - 该路线的关键优势包括：物理先验（坚持3D、交互式、物理严谨的世界模型）和特权信息（通过让模型预测真实世界中不可见的精确掩码、空间关系等信息，迫使模型理解场景的几何本质）[30] 验证结果与核心能力 - 跨维智能进行了极端测试：不使用任何真实数据训练模型[27] - 训练出的Sim2Real-VLA模型在真实世界任务的操作成功率上，大幅领先ACT、Diffusion Policy等主流方法，展现了惊人的鲁棒性[28][38] - 即使更换桌布、移动物体、改变光照，模型依然表现稳定，甚至在某些任务中，由于去除了真实数据中易过拟合的背景噪声，表现比用真实数据训练更好[31] - EmbodiChain平台的核心能力体现在：世界生成（从极少真实样本提取先验，自动构建符合物理规律的3D场景）、数据扩增（自动进行视觉增强、物理参数随机化，并剔除无效采样）、自我修复（当仿真中失败时，系统自动生成修正轨迹，形成“失败-修正”的闭环学习）[29] 未来愿景 - EmbodiChain的开源只是一个开始，其愿景是成为每一位具身智能研究者的基础设施，让研究者无需再为采集几千条数据而进行繁重的遥操作，也无需为几十TB的硬盘存储发愁[34] - 未来的GS-World蓝图是一个引擎驱动的闭环路径，不仅环境与任务是生成的，机器人的策略和身体结构也会随着任务需求协同进化[39] - 最终目标是推动具身智能抵达“效率奇点”，让智能的未来不再受困于数据的匮乏[35][36]