智元机器人发布首个4D世界模型，赋能未来动作

好的，下面我将根据你提供的信息，结合我作为资深新闻记者和编辑的经验，撰写一篇关于智元机器人推出首个机器人4D世界模型EnerVerse的新闻稿。

标题：智元机器人发布EnerVerse：首个机器人4D世界模型，开启具身智能新纪元

引言：

在人工智能的浪潮中，具身智能正逐渐成为一个备受瞩目的焦点。它不仅仅是让机器拥有智能，更是赋予机器感知、理解和行动的能力，使其能够真正融入物理世界。近日，中国机器人公司智元机器人宣布推出其首个机器人4D世界模型EnerVerse，这一突破性进展不仅标志着具身智能领域迈出了重要一步，也为机器人动作规划带来了全新的可能性。EnerVerse的发布，无疑将引发业界对未来机器人发展方向的深入思考。

正文：

具身智能的挑战与机遇

具身智能，顾名思义，是指让智能体（如机器人）拥有身体，使其能够通过与环境的交互来学习和适应。这种智能形式与传统的纯软件智能有着本质的区别，它更加强调智能体在物理世界中的感知、决策和行动能力。然而，要实现真正的具身智能，仍然面临着诸多挑战，其中最核心的两个问题是：

1. 模态对齐： 如何让机器人理解并整合来自不同感官的信息，例如视觉、听觉、触觉以及语言指令，并在这些不同的模态之间建立精确的对应关系？
2. 数据稀缺： 如何在缺乏大规模、多模态且带有动作标签的数据集的情况下，训练出能够适应复杂环境和任务的智能体？

这些挑战不仅限制了具身智能的发展速度，也阻碍了机器人技术在更广泛领域的应用。智元机器人推出的EnerVerse模型，正是为了解决这些难题而生的。

EnerVerse：突破性的4D世界模型

EnerVerse是由智元机器人研究院具身算法团队精心打造的，其核心创新在于构建了一个能够理解和预测未来具身空间的4D世界模型。该模型采用自回归扩散模型（autoregressive diffusion）作为基础框架，并巧妙地结合了稀疏记忆机制（Sparse Memory）和自由锚定视角（Free Anchor View, FAV）等创新技术，从而在生成未来具身空间的同时，显著提升了机器人动作规划的能力。

自回归扩散模型：预测未来的基石

EnerVerse采用逐块生成的自回归扩散模型，这种方法能够逐步生成未来具身空间，从而引导机器人完成复杂任务。其关键设计包括：

• 扩散模型架构： 基于结合时空注意力的UNet结构，每个空间块内部通过卷积与双向注意力建模，块与块之间通过单向因果逻辑保持时间一致性，从而确保生成序列的逻辑合理性。
• 稀疏记忆机制： 借鉴大语言模型（LLM）的上下文记忆，EnerVerse在训练阶段对历史帧进行高比例随机掩码（mask），推理阶段以较大时间间隔更新记忆队列，有效降低计算开销，同时显著提升长程任务的生成能力。
• 任务结束逻辑： 通过特殊的结束帧（EOS frame），实现对任务结束时机的精准监督，确保生成过程在合适节点终止。

自由锚定视角（FAV）：灵活的4D空间表达

为了应对具身操作中复杂的遮挡环境和多视角需求，EnerVerse提出了自由锚定视角（FAV）方法，以灵活表达4D空间。其核心优势包括：

• 自由设定视角： FAV支持动态调整锚定视角，克服固定多视角（fixed multi-anchor view）在狭窄场景中的局限性。例如，在厨房等场景中，FAV可轻松适应动态遮挡关系。
• 跨视角空间一致性： 基于光线投射原理（ray casting），EnerVerse通过视线方向图（ray direction map）作为视角控制条件，并将2D空间注意力扩展为跨视角的3D空间注意力（cross-view spatial attention），确保生成视频的几何一致性。
• Sim2Real适配： 通过在仿真数据上训练的4D生成模型（EnerVerse-D）与4D高斯泼溅 (4D Gaussian Splatting) 交替迭代，EnerVerse构建了一个数据飞轮，为真实场景下的FAV生成提供伪真值支持。

Diffusion策略头：高效的动作规划

EnerVerse通过在生成网络下游集成Diffusion策略头（Diffusion Policy Head），打通了未来空间生成与机器人动作规划的全链条。其关键设计包括：

• 高效动作预测： 生成网络在逆扩散的第一步即可输出未来动作序列，无需等待完整的空间生成过程，确保动作预测的实时性。
• 稀疏记忆支持： 在动作预测推理中，稀疏记忆队列存储真实或重建的FAV观测结果，有效提升长程任务规划能力。

EnerVerse的卓越性能

实验结果表明，EnerVerse在多个方面都展现出了卓越的性能：

1. 视频生成性能： 在短程与长程任务视频生成中，EnerVerse均展现出卓越的性能。在短程生成任务中，EnerVerse表现优于现有微调视频生成模型，如基于DynamiCrafter与FreeNoise的扩散模型。在长程生成任务中，EnerVerse展现出更强的逻辑一致性与连续生成能力，这是现有模型无法实现的。此外，EnerVerse在LIBERO仿真场景和AgiBot World真实场景中生成的多视角视频质量也得到了充分验证。
2. 动作规划能力： 在LIBERO基准测试中，EnerVerse在机器人动作规划任务中取得了显著优势。单视角（one FAV）模型在LIBERO四类任务中的平均成功率已超过现有最佳方法。多视角（three FAV）设定进一步提升任务成功率，在每一类任务上均超越现有方法。
3. 消融与训练策略分析： 消融实验表明，稀疏记忆对长程序列生成的合理性及长程动作预测精度至关重要。二阶段训练策略，即先进行未来空间生成训练，再进行特定场景动作预测训练，可显著提升动作规划性能。
4. 注意力可视化： 通过可视化Diffusion策略头中的交叉注意力模块，研究发现EnerVerse生成的未来空间与预测的动作空间具有较强的时序一致性。这直观体现了EnerVerse在未来空间生成与动作规划任务中的相关性与优势。

专家解读：具身智能的新范式

智元机器人EnerVerse项目的核心成员，上海交通大学与上海人工智能实验室的联培博士生黄思渊表示：“EnerVerse的推出，标志着我们在具身智能领域迈出了重要一步。我们通过创新性地将自回归扩散模型、稀疏记忆机制和自由锚定视角相结合，不仅解决了模态对齐和数据稀缺等难题，还为机器人动作规划带来了全新的思路。”

智元机器人的具身算法专家陈立梁也强调：“EnerVerse不仅仅是一个模型，更是一种全新的具身智能范式。它通过未来空间生成来引导动作规划，为多模态、长程任务的研究提供了全新的方向。”

展望未来：具身智能的无限可能

EnerVerse的发布，无疑将对具身智能领域产生深远的影响。它不仅为机器人动作规划提供了更高效、更可靠的解决方案，也为未来机器人的发展指明了方向。随着技术的不断进步，我们有理由相信，具身智能将在未来扮演越来越重要的角色，它将深刻地改变我们的生活方式，并为人类社会带来无限的可能。

智元机器人表示，EnerVerse的模型和相关数据集即将开源，这将有助于推动整个具身智能领域的发展，并吸引更多研究人员和开发者加入到这个充满希望的领域中来。

结论：

智元机器人EnerVerse的发布，不仅是技术上的突破，更是对具身智能发展方向的深刻思考。它通过创新性的技术架构，解决了长期困扰业界的难题，为机器人动作规划带来了全新的解决方案。EnerVerse的成功，预示着具身智能正在加速走向成熟，未来的机器人将更加智能、更加灵活、更加贴近人类的需求。随着EnerVerse的开源，我们有理由期待，具身智能将在未来迎来更加蓬勃的发展，并为人类社会带来更加美好的未来。

参考文献：

• 智元机器人官方公众号文章：《首个机器人4D世界模型来了！》
• EnerVerse项目主页：https://sites.google.com/view/enerverse/home
• EnerVerse论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.01895

（注：以上内容为基于给定信息和写作要求进行的创作，所有技术细节和数据均来自提供的材料。如需更深入的了解，请参考官方发布的资料。）

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