北京人形機器人創(chuàng)新中心的技術(shù)突破引發(fā)全球科技界震動——全新具身世界模型WoW正式開源，這一被Huggingface官方盛贊”Excellentwork”的架構(gòu)，首次實現(xiàn)機器人對物理世界的深度理解，標(biāo)志我國在具身智能領(lǐng)域躋身世界前列。?

“讓機器人完成后空翻不難，難的是讓它理解水杯倒地會灑水。”行業(yè)專家的比喻道出核心痛點。相較于僅能”觀察”的Sora系列，WoW構(gòu)建了感知、預(yù)測、判斷、反思與行動的完整閉環(huán)，通過融合視覺、動作與物理推理的統(tǒng)一框架，實現(xiàn)從”看見”到”理解”的本質(zhì)跨越。正如技術(shù)界評價：”GPT讓機器讀懂語言，Sora讓機器看見世界，而WoW給了機器理解物理規(guī)律的’大腦'”。?

WoW的突破性源于四大核心組件的協(xié)同創(chuàng)新，共同構(gòu)筑起機器的”物理認(rèn)知體系”：
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DiT世界生成基座：機器人的”物理引擎+想象系統(tǒng)”?

基于800萬條交互軌跡篩選出的200萬條高質(zhì)量數(shù)據(jù)，該模型訓(xùn)練出1.3B至14B參數(shù)的全系列版本，能精準(zhǔn)推演物理演化規(guī)律。實測中，它可生成”機械臂依次按按鈕、收餐具、開開關(guān)”的長程任務(wù)視頻，甚至能跨場景完成”從梵高畫作中取出向日葵”的創(chuàng)意操作，證明其掌握的是物理規(guī)律的抽象本質(zhì)而非簡單場景記憶。
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SOPHIA自反范式：讓模型”自己教自己”?

業(yè)內(nèi)首創(chuàng)的”生成-批評-修正”循環(huán)機制，模擬人類認(rèn)知過程：動態(tài)評論模型先判斷生成內(nèi)容的物理合理性，優(yōu)化智能體再據(jù)此改寫指令、迭代生成。這種自我反思能力，使WoW在復(fù)雜場景中越練越精準(zhǔn)，如同機器人擁有了”試錯糾錯”的自學(xué)能力。?

FM-IDM逆動力學(xué)模型：從”想象”到”行動”的橋梁?

這一核心組件解決了”落地難題”——通過連續(xù)兩幀預(yù)測視頻，可反推出機器人末端執(zhí)行器的精確動作指令，誤差不足2°。優(yōu)必選WalkerX機器人借助該技術(shù)，將樓梯跌倒率降低63%；中小廠商只需上傳一段”咖啡拉花”視頻，就能讓機械臂自動學(xué)會對應(yīng)技能，數(shù)據(jù)成本銳減99%。?

WoWBench基準(zhǔn)：給”想象力”立規(guī)矩?

作為全球首個具身世界模型評測標(biāo)準(zhǔn)，該基準(zhǔn)從感知理解、預(yù)測推理等四大維度建立量化指標(biāo)，通過”專家模型+GPT+人類評審”的混合機制，讓機器的物理認(rèn)知能力有了可衡量的科學(xué)尺度。