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source: arxiv
url: https://arxiv.org/abs/2607.00836v2
published_at: '2026-07-01T11:56:54'
authors:
- Xiaoxiong Zhang
- Xiong Zeng
- Wei Zhang
topics:
- world-models
- world-action-models
- robotics
- vision-language-action
- policy-learning
- embodied-ai
relevance_score: 0.93
run_id: materialize-outputs
language_code: zh-CN
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# From World Models to World Action Models: A Concise Tutorial for Robotics

## Summary
## 摘要
这篇教程主张，机器人世界模型应定义为以动作为条件、预测未来观测或状态的模型。它还提出了世界动作模型的概念，即把预测出的未来与机器人可执行动作连接起来。

## 问题
- 机器人学论文用“世界模型”指代许多不同系统，包括潜在动力学模型、视频预测器、物理模拟器和以动作为条件的生成模型，这使得比较变得困难。
- 只展示某个可能未来的预测器，本身不会告诉机器人该执行哪个动作，因此视觉预测需要连接到控制。
- 预测目标、观测类型和动作类型的选择，会影响视觉保真度、空间结构、物理含义和控制用途。

## 方法
- 论文将世界定义为与任务相关的机器人、物体和环境，并将世界模型定义为一种模型：它基于观测历史和动作来预测未来观测或状态。
- 它把世界模型分为 2 个主要类别：预测未来观测的观测空间模型，以及预测紧凑或结构化状态的状态空间模型。
- 它用 2 个轴来组织观测空间模型：观测的空间显式性，例如 RGB、RGB-D 和点云；以及动作抽象层级，例如低层机器人指令、潜在动作和语言指令。
- 它按状态类型来组织状态空间模型：潜在向量、点轨迹、神经符号谓词和物理变量。
- 它将世界动作模型定义为同时建模未来观测和动作序列的策略，然后把它们分为 4 种范式：先想象再执行、以视频特征为条件的动作预测、联合视频-动作建模，以及用于策略学习的辅助视频预测。

## 结果
- 摘录没有提供新的定量基准结果、准确率数值、成功率或数据集规模测量。
- 主要的具体产出是一个由 2 部分组成的世界模型分类法：观测空间预测和状态空间预测。
- 观测空间分类法使用 4 个观测层级：RGB、多视角 RGB、RGB-D 和点云。
- 动作条件分类法使用 4 个动作层级：低层机器人动作、接口动作、潜在动作和语言指令。
- 状态空间分类法列出 4 种状态选择：潜在状态、点轨迹、神经符号谓词和物理状态。
- 世界动作模型分类法列出 4 种把预测未来连接到机器人动作的方式：两阶段视觉子目标执行、以特征为条件的动作预测、联合视频-动作生成，以及策略训练期间的辅助视频预测。

## Problem

## Approach

## Results

## Link
- [https://arxiv.org/abs/2607.00836v2](https://arxiv.org/abs/2607.00836v2)