這兩天，Physical Intelligence（PI）聯(lián)合創(chuàng)始人Chelsea Finn在??上，對(duì)斯坦福課題組一項(xiàng)最新世界模型工作kuakua連續(xù)點(diǎn)贊。

生成看起來(lái)不錯(cuò)的視頻很容易，難的是構(gòu)建一個(gè)真正對(duì)機(jī)器人有用的通用模型——它需要緊密跟隨動(dòng)作，還要足夠準(zhǔn)確以避免頻繁幻覺(jué)。

這項(xiàng)研究，正是她在斯坦福帶領(lǐng)的課題組與清華大學(xué)陳建宇團(tuán)隊(duì)聯(lián)合提出的可控生成世界模型Ctrl-World。

這是一個(gè)能讓機(jī)器人在“想象空間”中完成任務(wù)預(yù)演、策略評(píng)估與自我迭代的突破性方案。

核心數(shù)據(jù)顯示，該模型使用零真機(jī)數(shù)據(jù)，大幅提升策略在某些在下游任務(wù)的指令跟隨能力，成功率從38.7%提升至83.4%，平均改進(jìn)幅度達(dá)44.7%。

其相關(guān)論文《CTRL-WORLD：A CONTROLLABLE GENERATIVE WORLD MODEL FOR ROBOT MANIPULATION》已發(fā)布于arXiv平臺(tái)。

注：Ctrl-World專(zhuān)為通用機(jī)器人策略的策略在環(huán)軌跡推演而設(shè)計(jì)。它生成聯(lián)合多視角預(yù)測(cè)（包括腕部視角），通過(guò)幀級(jí)條件控制實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度動(dòng)作控制，并通過(guò)姿態(tài)條件記憶檢索維持連貫的長(zhǎng)時(shí)程動(dòng)態(tài)。這些組件實(shí)現(xiàn)了：（1）在想象中進(jìn)行精準(zhǔn)的策略評(píng)估，并與真實(shí)世界軌跡推演對(duì)齊（2）通過(guò)合成軌跡實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的策略改進(jìn)。

研究背景：機(jī)器人訓(xùn)練的“真實(shí)世界困境”與世界模型的破局價(jià)值

當(dāng)前，視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作（VLA）模型雖在多種操作任務(wù)與場(chǎng)景中展現(xiàn)出卓越性能，但在開(kāi)放世界場(chǎng)景中仍面臨兩大核心難題，這也是團(tuán)隊(duì)研發(fā)CTRL-WORLD的核心動(dòng)因：

難題一，策略評(píng)估成本高，真實(shí)測(cè)試燒錢(qián)又低效。

驗(yàn)證機(jī)器人策略性能需在不同場(chǎng)景、任務(wù)中反復(fù)試錯(cuò)。

以“抓取物體”任務(wù)為例，研究者需準(zhǔn)備大小、材質(zhì)、形狀各異的物體，搭配不同光照、桌面紋理的環(huán)境，讓機(jī)器人重復(fù)成百上千次操作。

不僅如此，測(cè)試中還可能出現(xiàn)機(jī)械臂碰撞（故障率約5%-8%）、物體損壞（損耗成本單輪測(cè)試超千元）等問(wèn)題，單策略評(píng)估周期常達(dá)數(shù)天。更關(guān)鍵的是，抽樣測(cè)試無(wú)法覆蓋所有潛在場(chǎng)景，難以全面暴露策略缺陷。

難題二，策略迭代同樣難，真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不夠用。

即便在含95k軌跡、564個(gè)場(chǎng)景的DROID數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的主流模型π?.?，面對(duì)“抓取左上角物體”“折疊帶花紋毛巾”等陌生指令或“手套、訂書(shū)機(jī)”等未見(jiàn)過(guò)的物體時(shí)，成功率僅38.7%。

傳統(tǒng)改進(jìn)方式依賴(lài)人類(lèi)專(zhuān)家標(biāo)注新數(shù)據(jù)，但標(biāo)注速度遠(yuǎn)趕不上場(chǎng)景更新速度——標(biāo)注100條高質(zhì)量折疊毛巾軌跡需資深工程師20小時(shí)，成本超萬(wàn)元，且無(wú)法覆蓋所有異形物體與指令變體。

開(kāi)放世界尚存在棘手問(wèn)題，另一邊，傳統(tǒng)世界模型目前也還面臨三大痛點(diǎn)——

為解決真實(shí)世界依賴(lài)，學(xué)界曾嘗試用世界模型（即虛擬模擬器）讓機(jī)器人在想象中訓(xùn)練。

但研究團(tuán)隊(duì)在論文《CTRL-WORLD：A CONTROLLABLE GENERATIVE WORLD MODEL FOR ROBOT MANIPULATION》中指出，現(xiàn)有世界模型多數(shù)方法聚焦于被動(dòng)視頻預(yù)測(cè)場(chǎng)景，無(wú)法與先進(jìn)通用策略進(jìn)行主動(dòng)交互。

具體來(lái)說(shuō)，存在三大關(guān)鍵局限，阻礙其支持策略在環(huán)（policy-in-the-loop）推演：

• 單視角導(dǎo)致幻覺(jué)多數(shù)模型僅模擬單一第三人稱(chēng)視角，導(dǎo)致“部分可觀測(cè)性問(wèn)題”——例如機(jī)械臂抓取物體時(shí)，模型看不到腕部與物體的接觸狀態(tài)，可能出現(xiàn)“物體無(wú)物理接觸卻瞬移到夾爪中”的幻覺(jué)；
• 動(dòng)作控制不精細(xì)傳統(tǒng)模型多依賴(lài)文本或初始圖像條件，無(wú)法綁定高頻、細(xì)微的動(dòng)作信號(hào)，例如機(jī)械臂“Z軸移動(dòng)6厘米”與“Z軸移動(dòng)4厘米”的差異無(wú)法被準(zhǔn)確反映，導(dǎo)致虛擬預(yù)演與真實(shí)動(dòng)作脫節(jié)；
• 長(zhǎng)時(shí)一致性差隨著預(yù)測(cè)時(shí)間延長(zhǎng)，微小誤差會(huì)不斷累積，導(dǎo)致“時(shí)序漂移”——論文實(shí)驗(yàn)顯示，傳統(tǒng)模型在10秒預(yù)演后，物體位置與真實(shí)物理規(guī)律的偏差，失去參考價(jià)值。

為此，清華大學(xué)陳建宇與斯坦福大學(xué)Chelsea Finn兩大團(tuán)隊(duì)聯(lián)合提出CTRL-WORLD，旨在構(gòu)建一個(gè)“能精準(zhǔn)模擬、可長(zhǎng)期穩(wěn)定、與真實(shí)對(duì)齊”的機(jī)器人虛擬訓(xùn)練空間，讓機(jī)器人通過(guò)“想象”訓(xùn)練。

三大創(chuàng)新技術(shù)，讓CTRL-WORLD突破傳統(tǒng)世界模型局限

Ctrl-World通過(guò)三項(xiàng)針對(duì)性設(shè)計(jì)，解決了傳統(tǒng)世界模型的痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)“高保真、可控制、長(zhǎng)連貫”的虛擬預(yù)演。

論文強(qiáng)調(diào)，這三大創(chuàng)新共同將“被動(dòng)視頻生成模型”轉(zhuǎn)化為“可與VLA策略閉環(huán)交互的模擬器”。

Ctrl-World基于預(yù)訓(xùn)練視頻擴(kuò)散模型初始化，并通過(guò)以下方式適配為一個(gè)可控且時(shí)間一致的世界模型：

• 多視角輸入與聯(lián)合預(yù)測(cè)
• 幀級(jí)動(dòng)作條件控制
• 姿態(tài)條件記憶檢索

第一，多視角聯(lián)合預(yù)測(cè)：解決“視野盲區(qū)”，降低幻覺(jué)率

一般來(lái)說(shuō)，以往模型靠單視圖預(yù)測(cè)，存在部分觀測(cè)問(wèn)題與幻覺(jué)。

而Ctrl-World結(jié)合第三人稱(chēng)與腕部視圖聯(lián)合預(yù)測(cè)，生成的未來(lái)軌跡精準(zhǔn)且貼合真實(shí)情況。

傳統(tǒng)世界模型僅模擬單一第三方視角，本質(zhì)是“信息不全”。

而CTRL-WORLD創(chuàng)新性地聯(lián)合生成第三方全局視角+腕部第一視角：

• 第三方視角提供環(huán)境全局信息（如物體在桌面的整體布局），腕部視角捕捉接觸細(xì)節(jié)（如機(jī)械爪與毛巾的摩擦、與抽屜的碰撞位置）；
• 模型通過(guò)空間Transformer將多視角圖像token拼接（單幀含3個(gè)192×320圖像，編碼為24×40latent特征），實(shí)現(xiàn)跨視角空間關(guān)系對(duì)齊。

論文實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一設(shè)計(jì)的價(jià)值：

在涉及機(jī)械臂與物體接觸的精細(xì)操作任務(wù)中（如抓取小型物體），腕部視角可精準(zhǔn)捕捉夾爪與物體的接觸狀態(tài)（如捏合力度、接觸位置），顯著減少“無(wú)物理接觸卻完成抓取的幻覺(jué)”。

定量數(shù)據(jù)顯示，該設(shè)計(jì)使物體交互幻覺(jué)率降低；在多視角評(píng)估中，Ctrl-World的峰值信噪比（PSNR）達(dá)23.56，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)單視角模型WPE（20.33）和IRASim（21.36），結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）0.828也顯著高于基線(xiàn)（WPE0.772、IRASim0.774），證明虛擬畫(huà)面與真實(shí)場(chǎng)景的高度契合。

第二，幀級(jí)動(dòng)作控制：綁定動(dòng)作與視覺(jué)因果，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精準(zhǔn)操控

要讓虛擬預(yù)演“可控”，必須建立“動(dòng)作-視覺(jué)”的強(qiáng)因果關(guān)系。

Ctrl-World的解決方案是“幀級(jí)動(dòng)作綁定”：

• 將機(jī)器人輸出的動(dòng)作序列（如關(guān)節(jié)速度）轉(zhuǎn)化為笛卡爾空間中的機(jī)械臂姿態(tài)參數(shù)；
• 通過(guò)幀級(jí)交叉注意力模塊，讓每一幀的視覺(jué)預(yù)測(cè)都與對(duì)應(yīng)的姿態(tài)參數(shù)嚴(yán)格對(duì)齊——就像“分鏡腳本”對(duì)應(yīng)每一幕劇情，確保“動(dòng)作A必然導(dǎo)致視覺(jué)結(jié)果B”。

注：上圖展示的是Ctrl-World的可控性及其消融實(shí)驗(yàn)。不同的動(dòng)作序列可以在Ctrl-World中以厘米級(jí)的精度產(chǎn)生不同的展開(kāi)結(jié)果。移除記憶會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)模糊（藍(lán)色），而移除幀級(jí)姿勢(shì)條件會(huì)降低控制精度（紫色）。注意力可視化（左側(cè)）在預(yù)測(cè)(t=4)秒幀時(shí)，對(duì)具有相同姿勢(shì)的(t=0)秒幀顯示出強(qiáng)烈的注意力，說(shuō)明了記憶檢索的有效性。為了清晰起見(jiàn)，每個(gè)動(dòng)作塊都用自然語(yǔ)言表達(dá)（例如，“Z軸-6厘米”）。由于空間限制，僅可視化了中間幀的腕部視角。

論文中給出了直觀案例：

當(dāng)機(jī)械臂執(zhí)行不同的空間位移或姿態(tài)調(diào)整動(dòng)作時(shí)（如沿特定軸的厘米級(jí)移動(dòng)、夾爪開(kāi)合），Ctrl-World能生成與動(dòng)作嚴(yán)格對(duì)應(yīng)的預(yù)演軌跡，即使是細(xì)微的動(dòng)作差異（如幾厘米的位移變化），也能被準(zhǔn)確區(qū)分和模擬。

定量ablation實(shí)驗(yàn)顯示，若移除“幀級(jí)動(dòng)作條件”，模型的PSNR會(huì)從23.56降至21.20，LPIPS（感知相似度，數(shù)值越低越好）從0.091升至0.109，證明該設(shè)計(jì)是精準(zhǔn)控制的核心。

第三，姿態(tài)條件記憶檢索：給長(zhǎng)時(shí)模擬“裝穩(wěn)定器”，20秒長(zhǎng)時(shí)預(yù)演不漂移

長(zhǎng)時(shí)預(yù)演的“時(shí)序漂移”，本質(zhì)是模型“忘記歷史狀態(tài)”。

Ctrl-World引入“姿態(tài)條件記憶檢索機(jī)制”，通過(guò)兩個(gè)關(guān)鍵步驟解決：

• 稀疏記憶采樣：從歷史軌跡中以固定步長(zhǎng)（如1-2秒）采樣k幀（論文中k=7），避免上下文過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致的計(jì)算負(fù)擔(dān)；
• 姿態(tài)錨定檢索：將采樣幀的機(jī)械臂姿態(tài)信息嵌入視覺(jué)token，在預(yù)測(cè)新幀時(shí)，模型會(huì)自動(dòng)檢索“與當(dāng)前姿態(tài)相似的歷史幀”，以歷史狀態(tài)校準(zhǔn)當(dāng)前預(yù)測(cè)，避免漂移。

注：上圖展示的是Ctrl-World的一致性。由于腕部攝像頭的視野在單一軌跡中會(huì)發(fā)生顯著變化，利用多視角信息和記憶檢索對(duì)于生成一致的腕部視角預(yù)測(cè)至關(guān)重要。綠色框中突出顯示的預(yù)測(cè)是從其他攝像頭視角推斷出來(lái)的，而紅色框中的預(yù)測(cè)則是從記憶中檢索得到的。

論文實(shí)驗(yàn)顯示，該機(jī)制能讓Ctrl-World穩(wěn)定生成20秒以上的連貫軌跡，時(shí)序一致性指標(biāo)FVD（視頻幀距離，數(shù)值越低越好）僅97.4，遠(yuǎn)低于WPE（156.4）和IRASim（138.1）。

ablation實(shí)驗(yàn)證明，若移除記憶模塊，模型的FVD會(huì)從97.4升至105.5，PSNR從23.56降至23.06，驗(yàn)證了記憶機(jī)制對(duì)長(zhǎng)時(shí)一致性的關(guān)鍵作用。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：從“虛擬評(píng)估”到“策略提升”的全流程實(shí)效

團(tuán)隊(duì)在DROID機(jī)器人平臺(tái)（含Panda機(jī)械臂、1個(gè)腕部相機(jī)+2個(gè)第三方相機(jī)）上開(kāi)展三輪實(shí)驗(yàn)測(cè)試，從生成質(zhì)量、評(píng)估準(zhǔn)確性、策略?xún)?yōu)化三個(gè)維度全面驗(yàn)證CTRL-WORLD的性能：

生成質(zhì)量：多指標(biāo)碾壓傳統(tǒng)模型

在10秒長(zhǎng)軌跡生成測(cè)試中（256個(gè)隨機(jī)剪輯，15步/秒動(dòng)作輸入），CTRL-WORLD在核心指標(biāo)上全面領(lǐng)先基線(xiàn)模型（WPE、IRASim）：

• PSNR：23.56（WPE為20.33，IRASim為21.36），虛擬畫(huà)面與真實(shí)場(chǎng)景的像素相似度提升15%-16%；
• SSIM：0.828（WPE為0.772，IRASim為0.774），物體形狀、位置關(guān)系的結(jié)構(gòu)一致性顯著增強(qiáng)；
• LPIPS：0.091（WPE為0.131，IRASim為0.117），從人類(lèi)視覺(jué)感知看，虛擬與真實(shí)畫(huà)面幾乎難以區(qū)分；
• FVD：97.4（WPE為156.4，IRASim為138.1），時(shí)序連貫性提升29%-38%。

更關(guān)鍵的是，面對(duì)訓(xùn)練中未見(jiàn)過(guò)的相機(jī)布局（如新增頂部視角），CTRL-WORLD能零樣本適配，生成連貫多視角軌跡，證明其場(chǎng)景泛化能力。

策略評(píng)估：虛擬打分與真實(shí)表現(xiàn)高度對(duì)齊

論文結(jié)果顯示：

虛擬預(yù)演的“指令跟隨率”與真實(shí)世界的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.87（擬合公式y(tǒng)=0.87x-0.04）。

虛擬“任務(wù)成功率”與真實(shí)世界的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.81（y=0.81x-0.11）。

這意味著，研究者無(wú)需啟動(dòng)真實(shí)機(jī)器人，僅通過(guò)Ctrl-World的虛擬預(yù)演，就能準(zhǔn)確判斷策略的真實(shí)性能，將策略評(píng)估周期從“周級(jí)”縮短至“小時(shí)級(jí)”。

策略?xún)?yōu)化：400條虛擬軌跡實(shí)現(xiàn)44.7%性能飛躍

Ctrl-World的終極價(jià)值在于用虛擬數(shù)據(jù)改進(jìn)真實(shí)策略。

團(tuán)隊(duì)以π?.?為基礎(chǔ)策略，按以下步驟進(jìn)行優(yōu)化（對(duì)應(yīng)論文Algorithm1）：

1. 虛擬探索：在Ctrl-World中，通過(guò)“指令重述”（如將“放手套進(jìn)盒子”改為“拿起布料放入盒子”）和“初始狀態(tài)隨機(jī)重置”，生成400條陌生任務(wù)的預(yù)演軌跡；
2. 篩選高質(zhì)量數(shù)據(jù)：由人類(lèi)標(biāo)注員篩選出25-50條“成功軌跡”（如準(zhǔn)確折疊指定方向的毛巾、抓取異形物體）；
3. 監(jiān)督微調(diào)：用這些虛擬成功軌跡微調(diào)π?.?策略。

論文給出的細(xì)分任務(wù)改進(jìn)數(shù)據(jù)極具說(shuō)服力：

• 空間理解任務(wù)：識(shí)別“左上角物體”、“右下角物體”等指令的成功率，從平均28.75%升至87.5%；
• 形狀理解任務(wù)：區(qū)分“大/小紅塊”、“大/小綠塊”的成功率，從43.74%升至91.25%；
• 毛巾折疊（指定方向）：按“左右折疊”、“右左折疊”等指令執(zhí)行的成功率，從57.5%升至80%；
• 新物體任務(wù)：抓取“手套”、“訂書(shū)機(jī)”等未見(jiàn)過(guò)物體的成功率，從25%升至75%。

綜合所有陌生場(chǎng)景，π?.?的任務(wù)成功率從38.7%飆升至83.4%，平均提升44.7%——更關(guān)鍵的是，整個(gè)過(guò)程未消耗任何真實(shí)物理資源，成本僅為傳統(tǒng)專(zhuān)家數(shù)據(jù)方法的1/20。

研究與未來(lái)：讓“想象”更貼近真實(shí)物理規(guī)律

盡管成果顯著，團(tuán)隊(duì)也坦言CTRL-WORLD仍有改進(jìn)空間：

首先，復(fù)雜物理場(chǎng)景適配不足。

在“液體傾倒”“高速碰撞”等任務(wù)中，虛擬模擬與真實(shí)物理規(guī)律的偏差，主要因模型對(duì)重力、摩擦力的建模精度不足。

其次，初始觀測(cè)敏感性高。

若第一幀畫(huà)面模糊（如光照過(guò)暗），后續(xù)推演誤差會(huì)快速累積。

未來(lái)，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃從兩方面突破——

一方面將視頻生成與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合，讓機(jī)器人在虛擬世界自主探索最優(yōu)策略；

另一方面擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（當(dāng)前基于DROID），加入“廚房油污環(huán)境”、“戶(hù)外光照變化”等復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)據(jù)，提升模型對(duì)極端環(huán)境的適配能力。

總的來(lái)說(shuō)，此前機(jī)器人學(xué)習(xí)依賴(lài)“真實(shí)交互-數(shù)據(jù)收集-模型訓(xùn)練”的循環(huán)，本質(zhì)是用物理資源換性能；而CTRL-WORLD構(gòu)建了“虛擬預(yù)演-評(píng)估-優(yōu)化-真實(shí)部署”的新閉環(huán)，讓機(jī)器人能通過(guò)“想象”高效迭代。

該成果的價(jià)值不僅限于實(shí)驗(yàn)室。

對(duì)工業(yè)場(chǎng)景而言，它可降低機(jī)械臂調(diào)試成本（單條生產(chǎn)線(xiàn)調(diào)試周期從1周縮至1天）。

對(duì)家庭服務(wù)機(jī)器人而言，它能快速適配“操作異形水杯”“整理不規(guī)則衣物”等個(gè)性化任務(wù)。

隨著視頻擴(kuò)散模型對(duì)物理規(guī)律建模的進(jìn)一步精準(zhǔn)，未來(lái)的CTRL-WORLD有望成為機(jī)器人“通用訓(xùn)練平臺(tái)”，推動(dòng)人形機(jī)器人更快走向開(kāi)放世界。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.10125

GitHub鏈接：https://github.com/Robert-gyj/Ctrl-World