一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
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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!
【AI大模型教程】
🌏 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
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
3️⃣ 控制任务 - DMC/RLBench
- DreamerV3 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
