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编译/VR陀螺
11月11日，日本NTT宣布开发出一项基于物理规律的世界模型技术，能够让机器人在执行动作前，提前预测物体掉落、货物倒塌等潜在风险，并从多个候选动作中选择成功概率更高的方案，提升复杂环境下的任务执行能力。
据介绍，该技术的核心在于将NTT自主研发的「物理控制适配器」融入视频生成模型，使AI不仅能够预测未来画面，还能结合物体的位置、质量、方向和速度等物理信息，依据运动方程推演物体的状态变化。
与传统主要依靠视频数据学习物体运动规律的世界模型不同，NTT的新方案进一步引入显式物理计算，可在机器人行动前模拟不同操作产生的结果，识别可能发生的碰撞、掉落和货物倒塌等情况，从而辅助机器人优化动作决策。
在实际测试中，NTT利用小型机器人模拟货物上架任务。结果显示，引入该世界模型后，任务成功率由73.1%提升至92.3%。此外，在包含多物体碰撞的公开OBJ3D基准测试中，该模型的预测精度也优于对比方法。
据悉，该技术可与现有视觉语言动作模型及机器人运动规划系统结合，无需完全替换原有控制架构。机器人可先生成多个候选动作，再由世界模型预测执行后果并辅助筛选。
商业化方面，NTT计划率先将该技术应用于机场行李自动装卸，并与日本工业机器人企业Mujin合作推进实际场景验证，未来进一步拓展至物流仓储、制造、建筑及零售等领域。
来源：NTT
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