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]

机器之心发布 机器之心编辑部 2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK ，试 图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数 据，直指真机数据短缺痛点。 这些热点事件共同指向行业共识：曾被算法创新掩盖的数据问题，才是具身智能落地的根本症结。 针对这个问题，近日，我们与 跨维智能创始人、香港中文大学（深圳）教授 贾奎，香港中文大学（深圳）助理教授、具身决策实验室主任 刘桂良 进行了 一场深度对话与探讨，试图找到突破具身智能学习枷锁的密钥。 什么是 Efficiency law ？ 其与 Scaling law 有何区别？ 1. Scaling law 在具身智能领域碰到了什么挑战呢？ 因此， 具身智能的发展必须从"采数据"和"堆数据"转向"高效地造数据"；通过提高高质量数据的生成与利用效率，建立起支撑具身智能发展的新学习范 式。 为什么世界模型需要绝对的物理精确性？ 2. 当前基于视 ...