文章核心观点 - 跨维智能于2026年初开源了全球首个完全使用合成数据训练并能在真实世界零样本部署的具身智能工具链EmbodiChain，这标志着具身智能领域迎来了类似大语言模型ImageNet时刻的范式转变，有望开启一个数据平权的时代 [1][2][3] 具身智能的“ImageNet时刻” - 传统机器人训练面临数据稀缺、成本高昂、难以泛化的三重困境，真实数据采集耗时耗力且有安全风险，仿真数据存在“虚实鸿沟”，不同机构数据格式不一形成“数据孤岛” [4] - EmbodiChain构建了“造梦-学习-验证”的完整闭环，无需原始真机 [5] - 第一阶段（Real2Sim）支持两种数据生成路径：基于语言描述的DexGen可自动生成仿真场景，基于动作轨迹的DexDyna可将真实操作视频转化为可仿真的动作序列 [6][7] - 第二阶段（Sim Data Scaling）基于少量“种子”场景，通过生成式仿真技术实现百万级数据扩增，在任务、资产、场景、技能四个维度进行智能扩展 [9] - 第三阶段（Sim2Real）训练完成的模型可直接部署到真实机器人，实现零样本迁移，通过大规模域随机化策略使模型聚焦任务本质特征 [9] - 该范式使机器人可以完全依靠100%合成数据习得技能并在真实世界完美执行，打破了仿真数据必须与真实数据混合使用的行业潜规则 [9] 世界模型之争：从“视频生成”到“物理仿真” - 2025年，“世界模型”成为具身智能领域热门概念，技术路径出现分野 [10] - 一类是基于视频生成的世界模型（如Sora后续发展），能生成逼真视频但缺乏三维结构和物理规律支撑 [10] - 另一类是基于3DGS（三维高斯泼溅）表征的技术（如GSM），适合娱乐应用但难以实现精准的物理属性仿真 [11] - 跨维智能走第三条路：基于生成式仿真和GS-World物理模型生成的世界模型，不仅生成视觉场景，更构建严格符合牛顿力学定律的虚拟物理世界 [11] - GS-World被称为“世界模型2.0”，物体具有基于建模而来、可计算、可优化的质量、摩擦力、碰撞、形变等物理属性 [11] - 基于物理仿真的世界模型能直接输出可在工厂、仓库、家庭中实际工作的机器人策略，而视频生成的世界模型难以转化为真实技能 [12] 数据平权：打破巨头垄断的“武器” - 当前高质量机器人数据被少数巨头垄断，构建了难以逾越的数据壁垒，初创公司和小型研究机构几乎无法参与竞争 [14] - 如果模型训练仍需1%真实数据，则每个新场景都需搭建真实环境采集数据，无法解决高效低成本商业落地的核心问题 [14] - EmbodiChain的开源是一场数据平权运动，将曾经只有巨头才能负担的数据生成能力免费提供给整个行业 [14] - 这种平权可能重塑行业生态，大公司难以凭借数据积累建立护城河，小团队有机会在特定领域突破，学术界与工业界的差距可能迅速缩小 [14] - 投资于大规模真机数据采集的路线，可能在新范式面前失去优势 [14] Efficiency Law：机器人领域的新“摩尔定律” - 大语言模型的Scaling Law（规模定律）在机器人领域遭遇挑战，因为物理交互数据获取成本极高，难以实现互联网规模的数据积累 [17] - 跨维智能提出了适用于机器人的Efficiency Law（效率定律），指出在有限时间内，决定具身模型性能上限的关键变量是高质量数据的生成速率 [18] - EmbodiChain是验证Efficiency Law的首个高数据生成速率引擎，通过GPU并行与Real2Sim技术最大化数据生成效率，将行业从Data-Driven（数据驱动）推向Engine-Driven（引擎驱动）的新范式 [20] - 这种转变的意义不亚于从手工制造到自动化生产的工业革命 [20] - EmbodiChain是GS-World（生成式仿真世界模型）的底座，GS-World的终极形态是机器人的完整演化场，机器人的形态、感知系统、能源系统都可以在物理引擎中协同演化 [21] - 预测2026年世界模型，尤其是基于三维物理的世界模型会非常火爆 [22] 商业落地：从百台出货到行业赋能 - 跨维智能的人形机器人已实现批量出货，主要应用于基于上肢操作的商业服务吧台场景 [24] - 2025年8月开始批量出货，如今超过百台，营收近亿元 [24] - 公司不仅销售机器人本体，更提供从数据生成到模型训练的工具链，本质是卖给客户一个能够产生模型的能力 [24] - EmbodiChain提供的是一种元能力，即生成数据、训练模型、部署应用的全栈能力，客户可用其解决特定问题 [24] - 该模式灵活且具扩展性，可通过调整优化目标满足工业场景的高成功率、商业场景的低成本、服务场景的良好人机交互等不同需求 [25] - 开源EmbodiChain是生态建设的开始，旨在通过构建标准化、共享的基础设施来迎接具身智能的“ImageNet时刻” [26]

文章核心观点 - 具身智能行业正面临从“数据驱动”到“引擎驱动”的根本性范式转变，其核心挑战在于高质量数据的生成效率，而非单纯的算法创新[1][2] - 跨维智能与香港中文大学（深圳）联合提出的“基于生成式仿真的世界模型”（GS-World）是解决数据瓶颈、实现Efficiency Law的关键技术，它通过构建物理精确的仿真环境，为具身智能提供了可自演化、可计算的学习引擎[11][16][18] - GS-World引擎驱动的学习范式有望使具身智能从依赖人工设计转向自主演化，是实现产品级鲁棒性和通用性的必然技术路径[28][29][34] Scaling Law与Efficiency Law - Scaling Law在大语言模型中有效，但其前提是存在海量文本数据，而具身智能领域尚未建立支撑该定律的数据范式，导致其指导作用失效[5] - Efficiency Law是专为具身智能提出的新定律，指出在有限时间内，决定模型性能上限的关键因素是高质量数据的生成速率（r_D），而非单纯增加数据量[5][6] - 当数据生成速率（r_D）过低时，模型会进入“数据稀缺区”，性能无法提升；提高r_D能快速“喂饱”大模型，从而突破性能瓶颈[6] 世界模型的物理精确性挑战 - 当前基于视频生成的世界模型（如Sora）主要追求“视觉逼真”，缺乏对真实物理规律（如摩擦、质量、受力）的理解，容易产生违反物理常识的反事实场景[8] - 具身智能要求世界模型必须具备物理精确性，能够根据动力学、运动学原理预测世界状态变化，并保持时序一致性，以支撑可执行的学习与决策[9] 基于生成式仿真的世界模型（GS-World） - GS-World是一种将生成模型与物理仿真引擎深度融合的新型世界模型，其生成过程显式或隐式地引入物理仿真，确保世界的动态演化遵循真实的力学方程[11] - 该模型不仅生成视觉外观，还同时生成三维资产、物体材质、物理参数与交互规则，从源头上保证运动、碰撞等现象的因果合理性[11][12] - GS-World将视频生成视为“自然副产物”，其本质是一个能够内蕴计算完整物理因果过程的引擎，解决了纯视觉模型的物理一致性问题[13] 引擎驱动的具身智能新范式 - GS-World推动形成了“引擎驱动”的具身智能学习范式，相比被动依赖外部数据的“数据驱动”范式，它能主动生成并仿真物理精确的三维世界，形成“生成—交互—反馈—优化”的闭环[17][24] - 该范式将“世界生成、物理仿真、任务构建、反馈优化”整合为统一引擎，使智能体的训练由被动数据驱动转向主动任务生成与环境演化，是实现Efficiency Law的核心机制[20] - 引擎驱动范式是实现产品级成功率和鲁棒抗干扰性的必然选项，因为它能让智能体在仿真中经历无限真实的交互，自主习得对复杂扰动的补偿策略[27][28][29] GS-World作为技能生成与演化场 - 在GS-World中，机器人技能是通过引擎在物理世界中自然“挖掘”出来的，而非人工设计，技能能抽象、组合与迁移，形成可扩展的智能基元[31][32] - GS-World是具身智能机器人的“演化场”，它使智能体的身体结构、控制策略与环境动力学在同一物理生成机制下共同演化，促使机器人实现身体与智能的协同生长[34] - 该平台让机器人从“人工设计产物”走向“自演化生命体”，是实现通用机器人的关键跃迁平台[34]

行业背景与核心问题 - 2025年秋具身智能赛道被巨头动态点燃，特斯拉Optimus 2.0量产下线并开放开发者平台，英伟达发布物理AI全栈方案[2] - 行业共识认为数据问题而非算法创新是具身智能落地的根本症结[3] Scaling Law的挑战与Efficiency Law的提出 - Scaling Law在大语言模型中有效，但其前提是海量文本数据存在，而具身智能领域尚未建立能支撑Scaling Law的数据范式[6] - 公司提出Efficiency Law，其核心观点是在有限时间内，决定具身模型性能上限的是高质量数据的生成速率（r_D）[7] - 更高的r_D能显著提升学习效率，过低的r_D会使模型进入"数据稀缺区"，导致规律失效[7] - 具身智能的发展重点必须从"堆数据"转向"高效造数据"[7] 当前世界模型的不足与物理精确性需求 - 当前基于视频生成的世界模型（如Sora）追求视觉逼真而非物理正确，缺乏对真实物理规律的理解[9] - 对于具身智能，世界模型必须具备物理精确性，能够根据动力学、运动学原理预测世界状态变化[10] - 智能体必须遵循牛顿力学等物理法则来实现可执行的行为[10] 基于生成式仿真的世界模型（GS-World）的内涵与优势 - GS-World是一种将生成模型与物理仿真引擎深度融合的新型世界模型，从根本上改变"世界生成"的机制[13] - 该模型在生成过程中显式或隐式引入物理仿真，使世界的动态演化遵循真实的力学方程[13] - GS-World不仅生成场景视觉外观，还同时生成三维资产、物体材质、物理参数与交互规则，保证因果合理性[13] - 简而言之，GS-World把"看起来像真的世界"变成"遵循物理规律可计算的世界"[14] GS-World的潜在应用价值 - GS-World是"世界模型"的终极方向，能解决视频生成模型缺乏物理一致性的问题[15] - 它是强化学习领域中长期追求的"model-based RL的终极模型"，能在仿真空间内构建世界动力学并进行高保真策略验证[15] - 有了GS-World，VLA模型的学习将变得便利，无需依赖昂贵的真实机器人数据采集即可生成多模态训练数据[15] - 最根本地，GS-World能作为一个通用智能引擎，驱动持续、流式的具身智能学习[16] 引擎驱动的具身智能学习新范式 - GS-World推动了一个全新的"引擎驱动的具身智能学习范式"[18] - 相比基于任务开发的Sim2Real路径，GS-World能主动生成并仿真物理精确的三维世界，形成"生成—交互—反馈—优化"的闭环[18] - 这种范式使智能体的策略学习、任务构建与环境生成融为一体，实现流式、自我进化的训练体系[19] - 引擎驱动的Sim2Real VLA范式使智能体能在生成并物理自洽的世界中持续成长[19] GS-World如何实现Efficiency Law及其他属性 - GS-World是实现Efficiency Law的核心机制，将"世界生成、物理仿真、任务构建、反馈优化"整合为统一引擎[21] - 智能体的训练过程由被动的数据驱动转向主动的任务生成与环境演化，智能增长速度与生成仿真能力成正比[21] - GS-World通过可控生成能力构建无限多样的物理环境与任务空间，使智能体能同时学习多任务、多模态行为，实现"通才化"[21] - 引擎具备精细化分布调节能力，可针对特定任务自动收缩学习空间，形成"专才化"的高效学习结构[21] - GS-World提供了既能横向扩展智能广度、又能纵向精化智能深度的动态引擎[22] 数据驱动与引擎驱动的范式差异 - 数据驱动的学习以外部数据为中心，智能体被动地从过去经验分布中提取规律，缺乏对物理世界的显式建模[24] - 引擎驱动的学习以生成式仿真引擎为核心，智能体在可生成、可演化、可验证的世界中自主学习，通过闭环交互持续生成数据[24] - 从数据驱动到引擎驱动，是具身智能从"模仿现实"走向"生成现实"的根本范式转变[24] 引擎驱动范式的必要性与产品级成功率 - 在复杂真实场景中，机器人需具备物理精确性、抗环境扰动能力及泛化安全性才能实现产品级稳定性与成功率[25] - 传统数据驱动方法缺乏与现实物理一致的因果约束，在遇到扰动或未见场景时性能崩溃[26] - 基于GS-World的引擎驱动学习范式能从根本上构建物理一致的可生成世界，让智能体在仿真中经历无限真实的交互与试错[26] - 要实现真正可部署、可靠且可信赖的具身智能产品，引擎驱动的世界模型学习是必然的技术路径[27] GS-World作为技能训练场与演化场 - 在GS-World中，机器人技能通过引擎生成的物理世界中自然"挖掘"出来，而非人类手工设计的任务脚本[29] - 技能在仿真中经由交互、优化与验证逐步形成，并能抽象、组合与迁移，形成可扩展的技能生态[29] - GS-World是具身智能机器人的演化场，让智能体的身体结构、控制策略与环境动力学在同一物理生成机制下共同演化[31] - 它提供的是一个能促使机器人实现身体与智能协同生长、自组织、自适应的物理-认知生态场[31] - GS-World成为具身智能机器人从"人工设计产物"走向"自演化生命体"的关键跃迁平台[31] 行业展望与公司进展 - AGI、Physical AGI与具身智能处在高速发展阶段，行业期待基于第一性原理的新技术范式[32] - 公司提出的GS-World世界模型引擎及基于该引擎的具身智能学习新范式是这一范式的典型代表[33] - GS-World引擎原型以及基于其自动训练的VLA模型也将于近期开源[33]