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想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。

本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision，评测显示无外部工具时，大模型与人类准确率有近 9 倍差距，用工具后虽提升但仍远不如人类，还说明了其出题与避免取巧的方式。

本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。

蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World，它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器，采用多阶段进化策略，有涌现记忆等能力，虽有不足，但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。

文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。

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。

2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力，GRASP将长时域规划并行求解，EB - JEPA把方法写成代码，为非生成式世界模型提供技术路线。

8月17日，RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1，定位“新一代具身智能生产力伙伴”。它搭载自研VLOA架构通用具身大模型Visics，适用于多场景，推动机器人承接完整任务。

大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。

7月17日，2026世界人工智能大会在上海开幕。与往届不同，今年大会更多展示具身智能在真实场景的应用。硬件迭代、软件与数据突破，让泛化能力和任务执行成功率显著加强。现场还呈现模型四条技术路线、数据基建等趋势。