南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述

主要观点总结

本文综述了物理模拟器与世界模型在推动机器人具身智能方面的研究进展。文章介绍了两大技术如何协同推动机器人从“会做”向“会想”演进的全貌，并探讨了外部模拟与内部建模之间的协同关系。文章还介绍了智能机器人的五级能力分级体系，以及物理模拟器仿真能力和渲染能力的对比。同时，文章回顾了世界模型的架构和应用场景，并汇总了自动驾驶和机器人领域的世界模型代表性工作。

关键观点总结

关键观点1: 业界与学界共同关注具身智能成为核心课题

随着机器人与人工智能技术的进展，具身智能成为共同关注焦点。智能体在复杂环境中自主感知、预测并执行动作是迈向通用智能的关键。

关键观点2: 物理模拟器与世界模型的融合最具潜力

物理模拟器提供安全高效的多场景试错土壤，而世界模型模拟从感知到决策的“脑内演算”过程。两者协同推动机器人从模拟训练走向真实部署。

关键观点3: 五级能力分级体系提出

文章提出了涵盖自主性、任务处理能力、环境适应能力与社会认知能力的五级能力分级体系（IR-L0至IR-L4），为评估机器人能力提供标准。

关键观点4: 技术回顾与对比分析

文章系统回顾了智能机器人在运动能力、操控能力、交互能力方面的最新技术进展，并对比了主流模拟器的物理仿真能力、渲染质量与传感器支持能力。

关键观点5: 世界模型的架构与应用被深入探讨

文章探讨了世界模型的代表性架构及其在具身智能中的应用，同时探讨了专门为自动驾驶和关节型机器人设计的最新世界模型方案。

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