具身智能行业研究核心观点 - 行业研究重点从数据收集利用转向3D/4D世界模型开发 以解决数据合理性和丰富性问题[3] - 当前技术路线分化为隐式与显式两种世界模型 均存在明显局限性且尚未找到有效解决方案[4][7] - 物理仿真与视频生成技术融合成为突破方向 但跨平台部署和大规模数据扩展仍是关键挑战[9][14] 3D物理仿真器研究现状 - 显式世界模型集中于静态3D场景构建 通过模型构建或扫描方式初始化环境 典型代表包括Hunyuanworld-1.0和Matrix-3D项目[5] - 动态物理模拟采用前景背景分离方案 使用Mujoco/Mujoco-Warp进行物理仿真结合3DGS渲染 如Discoverse和EmbodiedGen项目[5] - 高保真场景重建通过Taichi对Mujoco素材再渲染实现 代表项目Genesis追求超高画质输出[5] 3DGS技术局限与优化 - 3DGS表面建模存在明显缺陷 SuGaR和2DGS等技术尝试结构化改造但几何优化仍较粗糙[8] - GSDF和Pano2Room采用Mesh/SDF监督优化 部分解决表面平滑问题但输出质量稳定性不足[8] - 完全弃用3DGS可能导致图形学新问题 如渲染饱和度过高和光照不平衡等视觉差异[8] 跨平台部署与数据扩展 - 物理参数设计主要基于Mujoco标准 在Isaac和SAPIEN等平台存在兼容性问题[9] - Roboverse项目开发统一跨平台仿真器 旨在优化世界模型的物理表达一致性[9] - 物理微分仿真范式面临数据扩展难题 动作表达灵活性不足以满足模仿学习数据需求[9] 视频生成与多视角技术融合 - 通义万相模型证明数据规模化清洗提升运动预测能力 Feed forward 3D技术强化3D信息估计[10] - 3DGS/4DGS与世界模型结合项目涌现 如GWM和Enerverse利用3R技术增强空间理解[10] - Dust3R到VGGT技术演进实现单帧到稠密几何的一站式推理 Robot4DGen开启模仿学习3R时代[10] 4D生成技术分类与挑战 - 模板生成法使用静态网格/骨架为基础 通过LBS/BlendShapes等技术实现4D生成[13] - 生成式方法从文本/图像生成3D模型 再通过视频绑定运动内容完成4D构建[13] - 视频反演法从交互视频提取几何物理 获得可模拟4D内容但技术成熟度较低[13] 技术发展路径预测 - 未来三年将外挂或内嵌物理知识发展方向 通过物理理解能力突破打破数据瓶颈[15] - 世界模型可能演变为具身智能基模的模块化组件 功能简化但保持核心预测能力[15] - 仿真器-视频生成组合方案如RoboTransfer将成为过渡 但可能限制视频模型进化潜力[14]

具身智能与3D/4D世界模型研究现状 - 行业前三季度研究重点集中在数据收集和利用效率上 旨在通过视频示例数据训练高性能基础模型 但进展有限且未引起广泛关注[3] - 行业开始重新关注3D/4D世界模型 通过对数据合理性和丰富性进行拓展优化来突破当前瓶颈[3] 隐式与显式世界模型技术路线 - 隐式3D世界模型通过提取3D/4D内容增强视频空间理解能力[7] - 显式3D世界模型需显式提供3D Mesh或结构信息及物理规律来保证系统稳定性[7] - 两种技术路线在应用初期均暴露明显局限性 且行业尚未找到有效解决方案[6] 基于仿真器的物理差异化模拟器 - 当前显式世界模型研究集中于静态3D场景 通过模型构建场景或扫描方式初始化3D环境[8] - Hunyuanworld-1.0和Matrix-3D通过构建全景图及恢复3D Mesh场景完成环境初始化[8] - Discoverse和EmbodiedGen采用前景背景分离构建方案 背景使用全景/扫描3D 前景采用Mujoco物理仿真+3DGS渲染实现动态交互[8] - Genesis通过Taichi对Mujoco素材进行再渲染实现超高清场景重建[8] 3DGS技术挑战与优化方向 - 3DGS对物理表面建模效果存在缺陷 SuGaR和2DGS等结构化改造方案仍存在几何优化粗糙问题[9] - GSDF和Pano2Room将Mesh或SDF作为监督学习中的优化目标 部分解决表面平滑问题但无法保障生成质量[9] - 完全弃用3DGS可能导致图形学问题 如渲染饱和度过高和光照不平衡[9] - 光照优化通过De-lighting技术（如TSGS、GS-ID）推进 表面问题通过Mesh监督结合结构化处理3DGS方案改善[10] 跨平台部署与数据规模化挑战 - 现有方案物理参数基于Mujoco设定 跨平台部署至Isaac或SAPIEN存在兼容性问题[10] - Roboverse设计统一跨物理仿真器平台以优化世界模型的物理表达[10] - Phys-diff-simulator范式面临大规模数据扩展难题 当前数据量远不足支撑模仿学习需求[10] 视频生成与多视角世界模型融合 - 通义万相模型证明规模化数据清洗和标注可提升运动预测能力[11] - Feed forward 3D技术强化3D信息预测 推动3DGS/4DGS与世界模型结合（如GWM和Enerverse）[11] - Dust3R、Mono3R等技术演进至VGGT 实现单/少帧到稠密几何的一站式推理[11] - Robot4DGen开启模仿学习3R时代 通过3R/3DGS技术补足视频中无法学习的3D空间知识[11] 2D转3D技术瓶颈 - 当前技术存在遮挡像素漂移、跨视角一致性不足等核心问题[12] - 视频动作空间不同步问题通过pixel-worldmodel scaling-up思路部分弥补[12] 4D生成技术分类与应用局限 - Template-base：以静态网格/骨架等模板为基础 通过轨迹预测实现4D生成[13] - Generate-base：通过文本/图像生成3D模型 再绑定视频运动数据构建4D模型[19] - 视频反演：从交互视频反演几何与物理参数得到可模拟4D内容[19] - 4D生成技术评价指标局限于重建画质和几何一致性 缺乏物理交互状态变化的量化评估[14] - 视频生成模型难以理解物理变化规律 仅能学习轨迹变化（如篮球运球中的状态不连贯）[14] 物理规律理解与仿真器融合趋势 - 视频生成模型短期内难以从数据反演物理规律 仿真器物理驱动模拟仍不可替代[15] - 未来可能发展仿真器-视频生成组合方案（如RoboTransfer） 但会限制视频生成模型进化为世界模型的潜力[15] 3D/4D世界模型发展定位与方向 - 当前3D/4D工作重点在几何一致性与图像质量 而非世界模型核心的预测能力（对比V-JEPA 2体系）[16] - 未来三年行业将朝外挂/内嵌物理知识方向发展 通过打破数据瓶颈重塑Real2Real具身智能任务[16] - 世界模型可能演变为具身智能基模中的模块化组件 取决于功能简化与定义优化进程[16]