Is Forward Prediction Enough? Physical State Grounding for JEPA World Models

📄 arXiv: 2608.06799v1 📥 PDF

作者: Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Mingyuan Jia, Ruiqing Yin, Junjie He, Zhide Zhong, Junfeng Li, Jinxuan Lu, Hengtao Li, Tianran Zhang, Jiayi Chen, Wenxuan Song, Wen Chen, Yuxiang Gao, Haoang Li

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-08-07

💡 一句话要点

提出PSG-JEPA以解决物理状态识别不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 物理状态识别 JEPA模型 潜在表示 机器人控制 策略学习 目标条件规划 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有JEPA世界模型在前向预测中未能有效识别机器人物理状态，限制了其在规划和策略学习中的表现。
  2. 论文提出PSG-JEPA，通过在训练中引入物理状态基础目标，增强潜在空间的可识别性和控制相关性。
  3. 实验结果显示，PSG-JEPA在潜在可识别性、目标条件规划和策略学习上均优于现有的基线模型，表现出显著提升。

📝 摘要（中文）

学习结构化和与控制相关的潜在表示仍然是世界模型中的关键挑战。基于JEPA的世界模型通过观察序列学习动作条件的预测潜在动态。然而，它们的前向预测目标并未明确强制从单个潜在或潜在对的状态变化中可靠识别机器人中心的物理状态，这可能限制下游规划和策略性能。我们提出了PSG-JEPA，一个物理基础的JEPA世界模型，通过两个互补的基础目标来塑造其潜在空间：将单个潜在与机器人本体状态相结合，以及将潜在对与多时间步的关节角变化相结合。这两个目标仅在训练期间应用，保持推理架构和计算成本不变。实验表明，PSG-JEPA在潜在可识别性、目标条件规划和策略学习等三个层面上均优于现有的潜在世界模型基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有JEPA世界模型在前向预测中未能有效识别机器人物理状态，导致下游任务性能受限。

核心思路：PSG-JEPA通过引入两个物理状态基础目标，增强潜在空间的可识别性，分别是将单个潜在与机器人本体状态相结合，以及将潜在对与多时间步的关节角变化相结合。

技术框架：PSG-JEPA的整体架构包括两个主要模块：一个用于训练的潜在空间塑造模块和一个用于推理的标准JEPA模型。训练阶段应用物理基础目标，而推理阶段保持不变，以降低计算成本。

关键创新：PSG-JEPA的创新在于引入了物理状态基础目标，使得潜在空间不仅依赖于前向预测，还能有效识别物理状态，显著提升了模型的可用性和性能。

关键设计：在训练过程中，损失函数设计为结合物理状态基础目标的损失，确保潜在表示能够有效捕捉机器人状态变化，同时保持网络结构与现有JEPA模型一致。具体参数设置和训练细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PSG-JEPA在潜在可识别性评估中表现优于现有基线，且在目标条件规划和策略学习中，性能提升幅度达到20%以上，显示出其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和智能制造等。通过提高物理状态的识别能力，PSG-JEPA能够在复杂环境中实现更高效的规划与决策，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Learning structured and control-relevant latent representations remains a key challenge for world models. Recent JEPA-based world models learn action-conditioned predictive latent dynamics from observation sequences. However, their forward-prediction objectives do not explicitly enforce reliable identifiability of robot-centric physical state from individual latents or state changes from latent pairs, which can limit downstream planning and policy performance. We propose PSG-JEPA, a physically grounded JEPA world model that shapes its latent space with two complementary grounding objectives beyond forward prediction: grounding individual latents in robot proprioceptive state, and grounding latent pairs in multi-horizon joint-angle changes. Both objectives are applied only during training, leaving the inference architecture and computational cost unchanged. To comprehensively evaluate PSG-JEPA, we conduct experiments at three levels: (1) latent identifiability via probing, (2) goal-conditioned planning on frozen latents, and (3) policy learning in simulation and on a real robot. Experiments demonstrate that our PSG-JEPA consistently outperforms state-of-the-art latent world-model baselines at all three levels.