世界模型在机器人领域有哪些应用？

机器人是世界模型需求最迫切的领域之一，其核心痛点是真实数据匮乏，世界模型恰好提供了低成本、可重复的虚拟训练环境。

1. 虚拟环境中反复演练

世界模型让机器人能够在"想象"的虚拟环境中反复演练技能，再用少量真实数据微调，从而大幅降低试错成本。例如机器人可以在仿真仓库中学习应对不可预测场景，而无需在现实中反复摔倒。

2. 策略训练与安全测试

在具体应用上，世界模型可用于机器人策略训练、技能预演与安全测试。英伟达 Cosmos 平台将世界基础模型作为机器人策略学习的骨架网络，通过物理精准的闭环仿真让机器人在可见与不可见条件下运行。

3. 具身智能的预训练阶段

谷歌 DeepMind 的 Genie 3 则为具身智能体提供多样化的可导航训练环境。业界普遍将世界模型视为具身智能的"预训练"阶段，即先在大规模虚拟世界中习得通用能力，再迁移到真实机器人本体。