Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式

文章摘要

【关 键 词】 具身智能、世界模型、数据生成、物理仿真、学习范式

2025年秋季的具身智能领域正经历重大技术突破，特斯拉Optimus 2.0量产与英伟达物理AI全栈方案的发布，揭示了行业核心矛盾：数据问题已成为制约具身智能发展的关键瓶颈。跨维智能创始人贾奎与香港中文大学（深圳）刘桂良教授提出的Efficiency Law，颠覆了传统Scaling Law的思维框架。该定律指出，在有限时间内，具身模型性能上限取决于高质量数据生成速率（r_D），当数据生成速率不足时，模型将陷入”数据稀缺区”，导致性能停滞。这一发现推动行业从”采集数据”转向”高效生成数据”的范式转变。

针对当前基于视频生成的世界模型存在物理精确性不足的问题，研究者提出基于生成式仿真的世界模型（GS-World）。与传统视频模型追求视觉逼真不同，GS-World通过将生成模型与物理仿真引擎深度融合，在三维资产、物体材质和物理参数层面确保运动、碰撞等交互的因果合理性。刘桂良教授强调，这种模型不仅生成视觉外观，更构建可计算物理规律的虚拟环境，使智能体能在符合真实力学约束的空间中进行策略验证。

GS-World的应用价值体现在多个维度：作为强化学习的终极模型，它能实现高保真策略验证；作为数据生成引擎，可自动产生多模态训练数据；更作为通用智能引擎，驱动持续自主的具身学习。贾奎指出，这种”引擎驱动”范式相比传统”数据驱动”方法具有根本优势：智能体不再被动依赖外部数据，而是在可生成、可演化的虚拟物理世界中主动学习，形成”生成-交互-反馈-优化”的闭环系统。

在技术实现层面，GS-World展现出独特的双重属性：既能通过可控生成实现”通才化”的认知扩展，又能针对特定任务进行”专才化”的聚焦优化。这种动态平衡机制使具身智能系统兼具广度与深度的发展潜力。研究还表明，要实现产品级可靠性的具身智能，世界模型引擎驱动已成为必然选择——只有通过物理精确的仿真环境，智能体才能获得对抗真实世界扰动的鲁棒性。

GS-World更开创性地将机器人技能训练转化为内生演化过程。在虚拟物理环境中，技能通过交互自然涌现，并形成可扩展的智能基元库。这种机制不仅提升学习效率，更使机器人身体结构与控制策略能协同进化。研究者预言，GS-World将推动具身智能从”人工设计产物”向”自演化生命体”转变，为通用具身智能的终极形态奠定基础。随着该技术原型即将开源，一个以物理精确性为核心的新一代具身智能生态正在形成。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 4316字 | 18分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★★

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