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世界模型新突破!智元機器人開源EVAC框架與EWMBench評測基準 發(fā)布時間:2025-05-22 17:09:39

導 言 

當前具身智能研發(fā)正面臨“雙重枷鎖”:一方面,真機驗證成本高、仿真偏差大,制約策略驗證效率;另一方面,海量真機數據尚未構建基于軌跡擴增的高效利用機制,導致數據未被充分利用,制約了模型的持續(xù)進化。為打破這一困局,智元機器人在去年發(fā)布的具身4D世界模型基礎上【點擊文字回顧相關內容】,進一步創(chuàng)新迭代,推出動作序列驅動的世界模型框架 EVAC(EnerVerse-AC),同時配套提出全球首個具身世界模型評測基準 EWMBench,構建從世界模型從訓練到評測的全鏈路閉環(huán)。另外,這兩大創(chuàng)新成果現已全面開源,EVAC也成為全球頂尖機器人賽事 AgiBot World Challenge @ IROS 2025【點擊文字跳轉相關文章】 的baseline之一。


近日,智元機器人重磅發(fā)布具身智能領域雙重里程碑式突破:全球首個基于機器人動作序列驅動的具身世界模型EVAC (EnerVerse-AC),以及具身世界模型評測基準EWMBench。這兩大創(chuàng)新成果現已全面開源,旨在構建“低成本模擬 - 標準化評測 - 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,加速技術落地與產業(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”


當前具身智能演進面臨兩大關鍵制約:在測試階段,真機驗證代價大、風險高,仿真系統(tǒng)又受制于虛實偏差;在數據層面,海量真機數據尚未構建基于軌跡擴增的高效利用機制,限制了多樣性生成與泛化訓練。為打破困局,智元機器人依托深厚的技術積累,精準洞察行業(yè)痛點,在去年發(fā)布的世界模型架構EnerVerse基礎上推出創(chuàng)新成果:基于動作序列驅動的世界模型 EVAC與具身世界模型評測榜單 EWMBench,構建從訓練到評測全鏈路技術閉環(huán),重新定義具身智能研發(fā)范式。


技術突破:EVAC—— 

全球首個機器人動作序列驅動的世界模型


EVAC 是一個能夠動態(tài)復現機器人與環(huán)境復雜交互的世界模型,標志著從傳統(tǒng)仿真到生成式模擬的躍遷。

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▍核心能力:從 “物理執(zhí)行” 到“像素空間”的精準映射

EVAC基于前序工作 EnerVerse 架構持續(xù)演進,創(chuàng)新型引入多級動作條件注入機制,實現 “物理動作 - 視覺動態(tài)” 的端到端生成,其核心能力體現在以下幾個方面:


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? 機器人動作與像素的高精度對齊:將機械臂 6D 位姿(x,y,z,roll,pitch,yaw)與末端執(zhí)行器行程投影為action map,確保物理動作與圖像幀的像素級對齊,精準建模 “抓取”、“放置”、“碰撞”、“推拉”、“快速拋擲”、“緩慢搖晃” 等復雜動力學行為;

? 動態(tài)多視圖建模:引入Ray Map編碼相機運動軌跡,支持頭部 、腕部等多視角協同生成一致且連貫的視覺場景,賦予機器人更全面的環(huán)境生成能力。;

? 卓越的長時序一致性:采用 Chunk-Wise 自回歸擴散架構與稀疏記憶機制(Sparse Memory),EVAC能夠實現單視圖穩(wěn)定生成長達 30 個連續(xù)片段、多視圖下亦可維持 10 個連續(xù)片段的無漂移穩(wěn)定輸出,保證了模擬過程在時間軸上的連貫性與真實性;

? 數據高效利用:融合 Agibot-World 數據集 + 失敗軌跡(如抓取滑脫、路徑碰撞)提升生成質量,該策略能有效抑制幻覺現象,使模型能更合理、更全面地建模機器人與環(huán)境的交互動態(tài)。



▍雙重價值:生成式仿真評估+數據引擎雙輪驅動

生成式仿真評測:

針對真機評測成本高、風險大、難以復現等痛點,EVAC開創(chuàng)性地提出了生成式模擬評測方案,它能與待評測的策略模型進行交替推理,構建起一套完整的交互式評測管線。實驗顯示,在多個任務中,EVAC所生成的評測結果與真機評測的成功率具有高度一致性,甚至能夠可靠地識別出性能更優(yōu)的模型權重,大幅提升了策略模型的篩選效率。


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數據增廣引擎:

EVAC 能夠基于極少量的專家軌跡數據,通過動作插值與高保真畫面生成技術進行大規(guī)模數據增廣。應用結果表明,采用EVAC數據增廣數據訓練的策略模型,其任務成功率提升高達29%,目標跟隨性得到顯著改善,驗證了這一方案在具身智能研究中的實用性與高性價比。


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具身世界模型評測基準

EWMBench——打造具身世界模型的 

“質檢尺”

為了科學、系統(tǒng)地衡量具身世界模型的性能表現,智元機器人推出了全球首個具身世界模型評測基準——EWMBench,旨在填補行業(yè)空白,構建統(tǒng)一、可信的評測標準。


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▍三維度評估體系:場景 × 動作 × 語義的立體考核

針對機器人操作場景的復雜性與特殊性,EWMBench構建了立體化的評估體系,從場景一致性、動作合理性 與 語義對齊與多樣性 三大核心指標進行分析:

場景一致性Scene Consistency:

評估生成場景中背景/物體/視角等穩(wěn)固度與真實性,采用微調過的DINOv2特征進行量化。

動作合理性Motion Correctness:

利用HSD (Symmetric Hausdorff Distance), nDTW (normalized Dynamic Time Warping) 和 Dynamics Score 三重互補指標協同精確評估生成動作的合理性與動力學真實度。

語義對齊與多樣性Semantic Alignment & Diversity:
結合MLLM(多模態(tài)大模型)和CLIP從全局指令對齊度、關鍵步驟語義準確性、邏輯合理性等多個層次對生成視頻進行語義理解評估。


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▍權威數據支撐與便捷開源工具

? 基準數據集:EWMBench 基于行業(yè)領先的開源百萬真機數據集 Agibot-World 構建,涵蓋了家居、工業(yè)、醫(yī)療三大場景的 10 類典型機器人操作任務和剛體 / 柔體 / 流體 / 關節(jié)物體等多種交互對象,其中包含超過 300個精心設計的測試樣本及 30% 挑戰(zhàn)性場景(低光照 / 部分遮擋),全面驗證模型在復雜環(huán)境下的魯棒性。

? 開源評測工具:智元機器人同步開源了全流程評測工具,支持一鍵生成標準化對比報告,大幅降低評估門檻,方便研究者快速開展模型比較與性能分析,加速實驗驗證與成果復現。


▍卓越評測性能:更貼近人類主觀感知


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相較于當前主流視頻生成評測基準 VBench,EWMBench 在評測結果與人類主觀判斷的一致性方面表現更優(yōu),能夠更真實、細致地反映具身世界模型在交互理解、動作還原與視覺一致性等核心維度的實際能力。


協同效應:

EnerVerse X EVAC × EWMBench 的

 “螺旋進化”


EnerVerse 作為強大的世界模型基礎架構,為 EVAC 提供可靠的基礎框架與預訓練能力,而 EVAC 生成的多樣化高質量數據又能反哺 EnerVerse 模型的持續(xù)優(yōu)化,二者形成 “訓練 - 驗證” 技術閉環(huán),不斷推動模型性能突破。通過 EWMBench 提供的精細化、多維度量化分析,研發(fā)團隊可以精準定位 EVAC 在處理如 “多物體交互”“動態(tài)環(huán)境避障” 等復雜場景的潛在不足,從而進行更具針對性的優(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)與評測標準。對于致力于具身智能世界模型研究的開發(fā)者和團隊而言,提供了一個寶貴的實踐與驗證平臺。我們鼓勵有興趣的同行關注并參與此項挑戰(zhàn)賽。參賽者將有機會:利用EVAC開源代碼與模型權重,訓練、調優(yōu)具身世界模型;通過EWMBench全面的評測維度和標準化工具,客觀評估其世界模型的性能;在統(tǒng)一的基準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旨在促進具身智能領域的前沿探索與技術交流,期待通過這一平臺見證更多富有創(chuàng)造力的成果。


具身世界模型 EVAC和具身世界模型評測基準 EWMBench的發(fā)布和開源,將全面破解模型評測成本高和數據價值未充分挖掘利用的行業(yè)痛點,標志著具身智能進入“算法 - 評測” 協同進化時代。智元機器人也將持續(xù)踐行具身智能生態(tài)發(fā)展的創(chuàng)新和協作,持續(xù)推動前沿技術開源,引領具身智能邁向更高效、更普適的未來。

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