迈向世界模型：机器人操作综述

arXiv 25.11 2025 57.6 survey

TLDR

综述机器人操作中的世界模型能力，分析感知、预测和控制以定义核心组件。

评分理由

Strengths: Provides a structured analysis of world model concepts in robotic manipulation, clarifying ambiguous definitions. Weaknesses: As a survey, it lacks novel experiments or real-world validation; the scope is limited to manipulation, potentially missing broader applications.

Read-first 评分解释

综合优先阅读分 57.6，由主题、引用、图谱、方法、可复现性和近期性等信号加权得到。原始总分保留为 35。

近期性 8%

86.7

使用温和的时间衰减，让近期论文更容易浮现，同时保留较早基础工作的价值。年份：2025

方法质量 25%

检查可见的摘要与分析字段，寻找实验、数据集、基线、指标和局限性等方法证据。命中信号：分析、实验、结果

主题相关性 42%

使用现有 LLM 关键词相关性评分，并归一化到 0-100。关键词：world model、world simulator、generative world model、interactive world model、video world model、world dynamics prediction、model-based reinforcement learning world model

可复现性 25%

检查链接和可见文本中的论文、代码、数据集、工件与仓库信号。论文：有；代码：无；数据：无；命中信号：代码

研究版图角色

前沿论文方法锚点

排序敏感性

稳定性：volatile；排名波动范围：309。

关键词评分

world model

world dynamics prediction

model-based reinforcement learning world model

world simulator

generative world model

interactive world model

video world model

深度分析

创新点

超越规定世界模型的固定定义，转而考察展现核心能力的方法
在机器人操作中分析感知、预测和控制层面的世界模型方法
提炼完全实现的世界模型应具备的核心组件、能力和功能

方法

本综述回顾了机器人操作中展现世界模型核心能力的方法，分析了它们在感知、预测和控制中的作用，并识别了关键挑战与解决方案。它不局限于明确标注为世界模型的方法，而是考察那些表现出世界模型类似行为的方法。

关键结果

该综述识别了机器人操作世界模型中的关键挑战与解决方案，并提炼出完全实现的世界模型应具备的核心组件、能力和功能。

局限性

范围仅限于机器人操作，未涵盖导航或决策等其他领域
未提供世界模型的固定定义，在范围和架构上留有模糊性
作为综述，未呈现新的实验结果或对提出的组件进行实证验证

技术栈

World ModelsRobotic ManipulationPerceptionPredictionControl

资源

论文