A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2511.02097v2 📥 PDF

作者: Peng-Fei Zhang, Ying Cheng, Xiaofan Sun, Shijie Wang, Fengling Li, Lei Zhu, Heng Tao Shen

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-10-31 (更新: 2025-11-10)

备注: 24 pages, 5 figures

💡 一句话要点

针对机器人操作，综述了迈向世界模型的关键技术与方法。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人操作 世界模型 自主智能体 环境建模 预测控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法难以应对复杂动态环境，缺乏对环境内在机制的理解和预测能力。
  2. 本综述通过分析机器人操作中的方法，考察了表现出世界模型核心能力的方法，并提炼了世界模型应具备的关键要素。
  3. 旨在推动机器人领域中世界模型的发展，使其更具通用性和实用性，从而提升机器人在复杂环境中的自主操作能力。

📝 摘要（中文）

自主智能体越来越多地需要在复杂、动态和不确定的环境中运行，执行诸如操作、导航和决策等任务。实现这些能力要求智能体理解世界的潜在机制和动态，超越反应式控制或简单地复制观察到的状态。这推动了世界模型的发展，世界模型作为内部表征，编码环境状态，捕获动态，并支持预测、规划和推理。尽管人们对世界模型的兴趣日益浓厚，但其定义、范围、架构和基本能力仍然模糊。在本综述中，我们超越了规定固定定义并将范围限制于明确标记为世界模型的方法。相反，我们通过回顾机器人操作中的方法，考察了表现出世界模型核心能力的方法。我们分析了它们在感知、预测和控制中的作用，识别了关键挑战和解决方案，并提炼了完全实现的世界模型应具备的核心组件、能力和功能。基于此分析，我们旨在推动进一步发展，以实现机器人技术中可泛化和实用的世界模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法通常依赖于反应式控制或简单状态复制，难以适应复杂、动态和不确定的环境。这些方法缺乏对环境内在机制的理解，无法进行有效的预测、规划和推理，从而限制了机器人在复杂任务中的自主性。因此，如何构建能够编码环境状态、捕获动态并支持预测和规划的世界模型，是当前机器人操作领域面临的关键问题。

核心思路：本综述的核心思路是通过分析机器人操作领域中已有的方法，提取出这些方法中体现世界模型核心能力的要素。作者并没有局限于那些明确声明为“世界模型”的方法，而是更广泛地考察了在感知、预测和控制等方面表现出类似能力的方法。通过这种方式，可以更全面地理解世界模型的潜在架构和功能，并为未来的研究提供更丰富的灵感。

技术框架：本综述的技术框架主要围绕机器人操作中的感知、预测和控制三个方面展开。首先，分析了各种感知方法如何用于获取环境状态信息。然后，考察了不同的预测模型如何用于预测环境的未来状态。最后，研究了如何利用这些预测信息进行控制决策。通过对这三个方面的深入分析，作者试图提炼出世界模型应具备的核心组件、能力和功能。

关键创新：本综述的关键创新在于其分析方法的独特性。作者并没有预先设定世界模型的定义，而是通过对现有机器人操作方法的分析，自底向上地提炼出世界模型的本质特征。这种方法避免了先入为主的偏见，能够更客观地反映当前研究的现状和未来的发展方向。

关键设计：本综述并没有提出具体的技术设计，而是侧重于对现有方法的分析和总结。然而，通过对这些方法的分析，作者提炼出了一些关键的设计原则，例如，世界模型应该能够编码环境状态、捕获动态、支持预测和规划等。这些原则可以为未来的世界模型设计提供指导。

📊 实验亮点

该综述通过分析机器人操作领域中现有的方法，提炼出了世界模型应具备的核心组件、能力和功能。它没有局限于那些明确声明为“世界模型”的方法，而是更广泛地考察了在感知、预测和控制等方面表现出类似能力的方法。这种分析方法能够更全面地理解世界模型的潜在架构和功能，并为未来的研究提供更丰富的灵感。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主操作的场景，例如智能制造、物流仓储、家庭服务、医疗康复等。通过构建更强大的世界模型，机器人可以更好地理解和适应复杂环境，从而实现更高效、更安全、更可靠的操作。

📄 摘要（原文）

Autonomous agents are increasingly expected to operate in complex, dynamic, and uncertain environments, performing tasks such as manipulation, navigation, and decision-making. Achieving these capabilities requires agents to understand the underlying mechanisms and dynamics of the world, moving beyond reactive control or simple replication of observed states. This motivates the development of world models as internal representations that encode environmental states, capture dynamics, and support prediction, planning, and reasoning. Despite growing interest, the definition, scope, architectures, and essential capabilities of world models remain ambiguous. In this survey, we go beyond prescribing a fixed definition and limiting our scope to methods explicitly labeled as world models. Instead, we examine approaches that exhibit the core capabilities of world models through a review of methods in robotic manipulation. We analyze their roles across perception, prediction, and control, identify key challenges and solutions, and distill the core components, capabilities, and functions that a fully realized world model should possess. Building on this analysis, we aim to motivate further development toward generalizable and practical world models for robotics.