突破次元：揭示「4D世界模型」的具身基础与未来潜力

基于快、慢双系统的具身基础模型。

原标题：智源学者仉尚航：具身基础模型最终状态可能是「4D世界模型」丨具身先锋十人谈
文章来源：AI科技评论
内容字数：16684字

具身智能基础模型的前沿研究

近年来，具身多模态大模型逐渐成为人工智能领域的重要研究方向，尤其是在机器人智能体的泛化能力方面。随着新一代大模型的提出，研究者们希望能开发出能够跨越不同任务、场景和本体的具身智能基础模型。本文将归纳总结张进与仉尚航的对话，探讨具身智能的核心研究方向及其未来发展。

1. 具身智能的研究目标

智源具身多模态大模型研究中心的主要目标是建立具身智能的多模态大模型与大数据体系，期望通过大规模数据的收集与标注，实现具身智能领域的Scaling Law，提升机器人在开放世界中的泛化能力。

2. 开放世界泛化机器学习

研究者们致力于解决机器人在开放世界中面对新数据分布时的适应能力，尤其是在长尾任务和复杂场景下的应用。他们提出的具身基础模型能够自主发现错误，并进行自我纠正，从而提升机器人的智能水平。

3. 快、慢系统的设计

仉尚航提出了一个快、慢系统的框架，旨在模仿人类思维过程。快系统能够高效预测机器人末端执行器的位姿，而慢系统则负责深入反思和纠错，增强机器人的推理和逻辑思考能力。

4. 数据与模型的关系

具身智能大模型的成功依赖于数据的质量和数量。研究者们指出，数据采集难度较大，尤其是在视觉和动作数据的获取上，需要结合真实环境与仿真数据。数据和模型的关系如同跷跷板，二者的要求相互依赖。

5. 未来展望：4D世界模型

具身智能的最终目标可能是建立一个4D世界模型，将时间与空间结合，使机器人能够更好地理解物理规律和与环境交互。研究者们正在努力实现这一目标，期望通过不断推进技术，最终形成一个统一的智能体系。

综上所述，具身智能基础模型的研究正在朝着更加智能化和泛化的方向发展，具备快、慢系统的框架为机器人的自主学习与适应提供了新的思路，而4D世界模型的提出则为未来的智能机器人奠定了基础。

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