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本文对具身智能领域中核心痛点“世界模型”进行了系统性综述。世界模型作为智能体的“脑内小宇宙”，通过模拟未来来辅助当下决策，在机器人和自动驾驶等领域感知、预测、决策全链路中发挥关键作用。该2025年10月发布的综述，创新性地提出了三维分类轴（功能、时间、空间）对现有文献进行整合，如同构建了一张“具身AI地图”。文章不仅总结了当前世界模型在像素生成、场景理解和控制任务上的性能表现，还深入探讨了模型与具身智能体深度耦合时的安全隐患，通过实证分析识别并量化了场景生成和控制生成任务中的常见故障，为未来研究指明了方向。
🧩 **三维分类体系**: 论文提出了功能（决策耦合 vs. 通用）、时间（序列 vs. 全局）、空间（向量 vs. 3D高斯）三个维度对具身智能世界模型进行分类，为理解和比较不同模型提供了系统性框架。
📊 **性能评估与分析**: 综述对当前最先进的世界模型在像素生成（nuScenes视频）、场景理解（4D Occupancy预测）和控制任务（DMC/RLBench）上的性能进行了详细的评估和对比，并指出了各模型的优缺点。
🚧 **安全隐患与故障分析**: 文章重点关注了世界模型在场景生成（如模糊失真、时序不一致、违反交通规则、物理违规、条件不一致）和控制生成（如抓取姿态异常、轨迹与指令不符、产生碰撞与物理违规）任务中的安全问题，并进行了实证分析和故障归类。
🌏 **未来研究方向**: 综述强调了随着具身智能的快速发展，对更先进和一体化的世界模型的需求日益增长，这些模型需要具备感知、解读和预测环境动态的能力，同时必须确保预测结果对智能体自身及环境的安全。
2025-10-24 16:55 湖北
大家好，我是PaperAgent不是Agent今天分享2最新篇具身智能（Embodied AI）世界模型（World Model）和安全挑战的系统性综述
🌏 为什么你需要关心“世界模型”？
具身 AI （Embodied AI）的核心痛点是“我动之后，世界会变成什么样？”世界模型（World Model）就是智能体的“脑内小宇宙”——它先模拟未来，再决定当下。从 Dreamer 到 Sora，从机器人到自动驾驶，世界模型正在统一感知→预测→决策的全链路。这篇 2025 年 10 月发布的 综述，首次用三维坐标轴把散落一地的文献重新拧成一股绳，堪称“具身 AI 地图”。
Fig-1 论文整体框架图1：世界模型的三大分类轴——功能、时间、空间🧩 三轴 taxonomy：给每篇论文贴「坐标」
Table-I 机器人领域代表方法表1：机器人/通用域代表方法「坐标」一览（对应论文 Table I）维度 | 选项 | 一句话释义 |
|---|
功能 | Decision-Coupled | 为「决策」量身定做，强耦合策略 | | General-Purpose | 通用视频生成器，下游任务即插即用 | 时间 | Sequential | 自回归，一步一帧，省显存但误差会累积 | | Global | 一次预测全序列，速度快但吃算力 | 空间 | GLV / TFS / SLG / DRR | 从「一把向量」到「3D 高斯」，保真度递增、效率递减 | 
Table-II 自动驾驶代表方法表2：自动驾驶域代表方法「坐标」一览（对应论文 Table II）📊 性能擂台：像素生成、场景理解、控制任务
1️⃣ 像素生成 - nuScenes 视频表4：nuScenes 视频生成排行榜2️⃣ 场景理解 - 4D Occupancy 预测指标：mIoU↑COME（GT ego）平均 mIoU 34.23%，领先第二名 7 个点结论：给「真值轨迹」当外挂，长期预测直接起飞表5：Occ3D-nuScenes 4D Occupancy 预测（对应论文 Table V）3️⃣ 控制任务 - DMC/RLBenchDreamerV3 在 5M step 内 20 任务平均 823 分，依旧能打VidMan 在 RLBench 18 任务平均成功率 67%，把「视频扩散+IDM」玩出花
Table-VI DMC 控制得分表6：DMC 控制任务得分
Table-VII RLBench 操作成功率表7：RLBench 操作成功率
🚧 具身智能Agents安全挑战
具身人工智能的迅猛进展，凸显了对更先进、更一体化模型的迫切需求——这些模型必须能够感知、解读并预测环境动态。在此背景下，世界模型（World Models, WMs） 被提出，旨在赋予具身智能体预见未来环境状态并填补知识缺口的能力，从而增强其规划与执行行动的水平。
自动驾驶或机器人领域中世界模型的示意图。当前观测和条件被用于预测未来观测，任务包括新场景（黄色）或控制动作（蓝色）的生成。我们的病理标准使得能够对这两个任务生成的输出进行安全性评估。然而，当模型与具身智能体深度耦合时，确保预测结果对智能体自身及环境均安全便成为根本前提。本文围绕自动驾驶与机器人两大领域，对世界模型进行了全面的文献综述，并特别关注场景生成与控制生成任务的安全隐患。开展了实证分析：收集并检验当前最先进模型的预测输出，识别并归类常见故障（文中称为 pathologies），并对结果给予量化评估。图 2：当前最优（SoTA）世界模型在场景生成任务中的典型故障示例。Visual Quality：MagicDrive-DiT 生成的帧出现模糊与失真Temporal Consistency：Open-Sora 的时序不一致导致物体“闪现”Traffic Adherence：Comsos 违反交通规则（红灯通行）Physical Conformity：Vista 出现车辆漂浮的物理违规Condition Consistency：This&That 输出与文本提示不符
图 3：当前最优世界模型在控制生成任务中的典型故障示例。(a) RoboGen 抓取姿态异常(b) Octo 轨迹与指令条件不一致 (c)(d) MILE 产生碰撞与物理违规A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI https://arxiv.org/html/2510.16732https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModelshttps://arxiv.org/pdf/2510.05865The Safety Challenge of World Models for Embodied AI Agents: A Review
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