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世界模型新突破！智元機(jī)器人開源EVAC框架與EWMBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn) 發(fā)布時(shí)間：2025-05-22 17:09:39

導(dǎo) 言

當(dāng)前具身智能研發(fā)正面臨“雙重枷鎖”：一方面，真機(jī)驗(yàn)證成本高、仿真偏差大，制約策略驗(yàn)證效率；另一方面，海量真機(jī)數(shù)據(jù)尚未構(gòu)建基于軌跡擴(kuò)增的高效利用機(jī)制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)未被充分利用，制約了模型的持續(xù)進(jìn)化。為打破這一困局，智元機(jī)器人在去年發(fā)布的具身4D世界模型基礎(chǔ)上【點(diǎn)擊文字回顧相關(guān)內(nèi)容】，進(jìn)一步創(chuàng)新迭代，推出動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)的世界模型框架 EVAC（EnerVerse-AC），同時(shí)配套提出全球首個(gè)具身世界模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn) EWMBench，構(gòu)建從世界模型從訓(xùn)練到評(píng)測(cè)的全鏈路閉環(huán)。另外，這兩大創(chuàng)新成果現(xiàn)已全面開源，EVAC也成為全球頂尖機(jī)器人賽事 AgiBot World Challenge @ IROS 2025【點(diǎn)擊文字跳轉(zhuǎn)相關(guān)文章】的baseline之一。

近日，智元機(jī)器人重磅發(fā)布具身智能領(lǐng)域雙重里程碑式突破：全球首個(gè)基于機(jī)器人動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)的具身世界模型EVAC (EnerVerse-AC)，以及具身世界模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)EWMBench。這兩大創(chuàng)新成果現(xiàn)已全面開源，旨在構(gòu)建“低成本模擬 - 標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)測(cè) - 高效迭代”的全新開發(fā)范式，持續(xù)賦能全球具身智能研究，加速技術(shù)落地與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

? EVAC arxiv：

https://arxiv.org/abs/2505.09723

?EVAC 開源代碼：

https://github.com/AgibotTech/EnerVerse-AC

? EWMBench arxiv:

https://arxiv.org/abs/2505.09694

?EWMBench 開源代碼：

https://github.com/AgibotTech/EWMBench

直面行業(yè)瓶頸

破解具身智能研發(fā)的 “雙重枷鎖”

當(dāng)前具身智能演進(jìn)面臨兩大關(guān)鍵制約：在測(cè)試階段，真機(jī)驗(yàn)證代價(jià)大、風(fēng)險(xiǎn)高，仿真系統(tǒng)又受制于虛實(shí)偏差；在數(shù)據(jù)層面，海量真機(jī)數(shù)據(jù)尚未構(gòu)建基于軌跡擴(kuò)增的高效利用機(jī)制，限制了多樣性生成與泛化訓(xùn)練。為打破困局，智元機(jī)器人依托深厚的技術(shù)積累，精準(zhǔn)洞察行業(yè)痛點(diǎn)，在去年發(fā)布的世界模型架構(gòu)EnerVerse基礎(chǔ)上推出創(chuàng)新成果：基于動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)的世界模型 EVAC與具身世界模型評(píng)測(cè)榜單 EWMBench，構(gòu)建從訓(xùn)練到評(píng)測(cè)全鏈路技術(shù)閉環(huán)，重新定義具身智能研發(fā)范式。

技術(shù)突破：EVAC——

全球首個(gè)機(jī)器人動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)的世界模型

EVAC 是一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)復(fù)現(xiàn)機(jī)器人與環(huán)境復(fù)雜交互的世界模型，標(biāo)志著從傳統(tǒng)仿真到生成式模擬的躍遷。

▍核心能力：從 “物理執(zhí)行” 到“像素空間”的精準(zhǔn)映射

EVAC基于前序工作 EnerVerse 架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)，創(chuàng)新型引入多級(jí)動(dòng)作條件注入機(jī)制，實(shí)現(xiàn) “物理動(dòng)作 - 視覺動(dòng)態(tài)” 的端到端生成，其核心能力體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

? 機(jī)器人動(dòng)作與像素的高精度對(duì)齊：將機(jī)械臂 6D 位姿（x,y,z,roll,pitch,yaw）與末端執(zhí)行器行程投影為action map，確保物理動(dòng)作與圖像幀的像素級(jí)對(duì)齊，精準(zhǔn)建模 “抓取”、“放置”、“碰撞”、“推拉”、“快速拋擲”、“緩慢搖晃” 等復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為；

? 動(dòng)態(tài)多視圖建模：引入Ray Map編碼相機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡，支持頭部、腕部等多視角協(xié)同生成一致且連貫的視覺場(chǎng)景，賦予機(jī)器人更全面的環(huán)境生成能力。；

? 卓越的長時(shí)序一致性：采用 Chunk-Wise 自回歸擴(kuò)散架構(gòu)與稀疏記憶機(jī)制（Sparse Memory），EVAC能夠?qū)崿F(xiàn)單視圖穩(wěn)定生成長達(dá) 30 個(gè)連續(xù)片段、多視圖下亦可維持 10 個(gè)連續(xù)片段的無漂移穩(wěn)定輸出，保證了模擬過程在時(shí)間軸上的連貫性與真實(shí)性；

? 數(shù)據(jù)高效利用：融合 Agibot-World 數(shù)據(jù)集 + 失敗軌跡（如抓取滑脫、路徑碰撞）提升生成質(zhì)量，該策略能有效抑制幻覺現(xiàn)象，使模型能更合理、更全面地建模機(jī)器人與環(huán)境的交互動(dòng)態(tài)。

▍雙重價(jià)值：生成式仿真評(píng)估+數(shù)據(jù)引擎雙輪驅(qū)動(dòng)

生成式仿真評(píng)測(cè)：

針對(duì)真機(jī)評(píng)測(cè)成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、難以復(fù)現(xiàn)等痛點(diǎn)，EVAC開創(chuàng)性地提出了生成式模擬評(píng)測(cè)方案，它能與待評(píng)測(cè)的策略模型進(jìn)行交替推理，構(gòu)建起一套完整的交互式評(píng)測(cè)管線。實(shí)驗(yàn)顯示，在多個(gè)任務(wù)中，EVAC所生成的評(píng)測(cè)結(jié)果與真機(jī)評(píng)測(cè)的成功率具有高度一致性，甚至能夠可靠地識(shí)別出性能更優(yōu)的模型權(quán)重，大幅提升了策略模型的篩選效率。

數(shù)據(jù)增廣引擎：

EVAC 能夠基于極少量的專家軌跡數(shù)據(jù)，通過動(dòng)作插值與高保真畫面生成技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)增廣。應(yīng)用結(jié)果表明，采用EVAC數(shù)據(jù)增廣數(shù)據(jù)訓(xùn)練的策略模型，其任務(wù)成功率提升高達(dá)29%，目標(biāo)跟隨性得到顯著改善，驗(yàn)證了這一方案在具身智能研究中的實(shí)用性與高性價(jià)比。

具身世界模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

EWMBench——打造具身世界模型的

“質(zhì)檢尺”

為了科學(xué)、系統(tǒng)地衡量具身世界模型的性能表現(xiàn)，智元機(jī)器人推出了全球首個(gè)具身世界模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)——EWMBench，旨在填補(bǔ)行業(yè)空白，構(gòu)建統(tǒng)一、可信的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。

▍三維度評(píng)估體系：場(chǎng)景 × 動(dòng)作 × 語義的立體考核

針對(duì)機(jī)器人操作場(chǎng)景的復(fù)雜性與特殊性，EWMBench構(gòu)建了立體化的評(píng)估體系，從場(chǎng)景一致性、動(dòng)作合理性與語義對(duì)齊與多樣性三大核心指標(biāo)進(jìn)行分析：

場(chǎng)景一致性Scene Consistency：

評(píng)估生成場(chǎng)景中背景/物體/視角等穩(wěn)固度與真實(shí)性，采用微調(diào)過的DINOv2特征進(jìn)行量化。

動(dòng)作合理性Motion Correctness：

利用HSD (Symmetric Hausdorff Distance), nDTW (normalized Dynamic Time Warping) 和 Dynamics Score 三重互補(bǔ)指標(biāo)協(xié)同精確評(píng)估生成動(dòng)作的合理性與動(dòng)力學(xué)真實(shí)度。

語義對(duì)齊與多樣性Semantic Alignment & Diversity：
結(jié)合MLLM(多模態(tài)大模型）和CLIP從全局指令對(duì)齊度、關(guān)鍵步驟語義準(zhǔn)確性、邏輯合理性等多個(gè)層次對(duì)生成視頻進(jìn)行語義理解評(píng)估。

▍權(quán)威數(shù)據(jù)支撐與便捷開源工具

? 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集：EWMBench 基于行業(yè)領(lǐng)先的開源百萬真機(jī)數(shù)據(jù)集 Agibot-World 構(gòu)建，涵蓋了家居、工業(yè)、醫(yī)療三大場(chǎng)景的 10 類典型機(jī)器人操作任務(wù)和剛體 / 柔體 / 流體 / 關(guān)節(jié)物體等多種交互對(duì)象，其中包含超過 300個(gè)精心設(shè)計(jì)的測(cè)試樣本及 30% 挑戰(zhàn)性場(chǎng)景（低光照 / 部分遮擋），全面驗(yàn)證模型在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。

? 開源評(píng)測(cè)工具：智元機(jī)器人同步開源了全流程評(píng)測(cè)工具，支持一鍵生成標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)比報(bào)告，大幅降低評(píng)估門檻，方便研究者快速開展模型比較與性能分析，加速實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果復(fù)現(xiàn)。

▍卓越評(píng)測(cè)性能：更貼近人類主觀感知

相較于當(dāng)前主流視頻生成評(píng)測(cè)基準(zhǔn) VBench，EWMBench 在評(píng)測(cè)結(jié)果與人類主觀判斷的一致性方面表現(xiàn)更優(yōu)，能夠更真實(shí)、細(xì)致地反映具身世界模型在交互理解、動(dòng)作還原與視覺一致性等核心維度的實(shí)際能力。

協(xié)同效應(yīng)：

EnerVerse X EVAC × EWMBench 的

“螺旋進(jìn)化”

EnerVerse 作為強(qiáng)大的世界模型基礎(chǔ)架構(gòu)，為 EVAC 提供可靠的基礎(chǔ)框架與預(yù)訓(xùn)練能力，而 EVAC 生成的多樣化高質(zhì)量數(shù)據(jù)又能反哺 EnerVerse 模型的持續(xù)優(yōu)化，二者形成 “訓(xùn)練 - 驗(yàn)證” 技術(shù)閉環(huán)，不斷推動(dòng)模型性能突破。通過 EWMBench 提供的精細(xì)化、多維度量化分析，研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以精準(zhǔn)定位 EVAC 在處理如 “多物體交互”“動(dòng)態(tài)環(huán)境避障” 等復(fù)雜場(chǎng)景的潛在不足，從而進(jìn)行更具針對(duì)性的優(yōu)化。

EVAC 與 EWMBench 組合方案，已正式入選 AgiBot World Challenge @ IROS 2025 – World Model賽道的官方基線系統(tǒng)與評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于致力于具身智能世界模型研究的開發(fā)者和團(tuán)隊(duì)而言，提供了一個(gè)寶貴的實(shí)踐與驗(yàn)證平臺(tái)。我們鼓勵(lì)有興趣的同行關(guān)注并參與此項(xiàng)挑戰(zhàn)賽。參賽者將有機(jī)會(huì)：利用EVAC開源代碼與模型權(quán)重，訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)具身世界模型；通過EWMBench全面的評(píng)測(cè)維度和標(biāo)準(zhǔn)化工具，客觀評(píng)估其世界模型的性能；在統(tǒng)一的基準(zhǔn)下與全球研究者交流、比較和迭代各自的創(chuàng)新方法。AgiBot World Challenge @IROS 2025旨在促進(jìn)具身智能領(lǐng)域的前沿探索與技術(shù)交流，期待通過這一平臺(tái)見證更多富有創(chuàng)造力的成果。

具身世界模型 EVAC和具身世界模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn) EWMBench的發(fā)布和開源，將全面破解模型評(píng)測(cè)成本高和數(shù)據(jù)價(jià)值未充分挖掘利用的行業(yè)痛點(diǎn)，標(biāo)志著具身智能進(jìn)入“算法 - 評(píng)測(cè)” 協(xié)同進(jìn)化時(shí)代。智元機(jī)器人也將持續(xù)踐行具身智能生態(tài)發(fā)展的創(chuàng)新和協(xié)作，持續(xù)推動(dòng)前沿技術(shù)開源，引領(lǐng)具身智能邁向更高效、更普適的未來。

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