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南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述

当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。

Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。

清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。

松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达，四年达其主流能力，产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版，降低具身智能研发门槛。其采用开放生态，构建数据策略，目标培养物理 AI 人才，推进自主创新。

传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。

InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。

NVIDIA开源ProtoMotions3框架，用经典自回归预测和物理仿真，让高级行为涌现。它能助力机器人多方面学习，有望降低人形机器人开发门槛，虽处研究阶段，但提出新思路。

英伟达发布世界动作模型 DreamZero，通过耦合视频生成与动作预测，让机器人有物理直觉，能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习，适配不同机体，还经优化实现高速推理。

8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。

2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。