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Li Chen
Li Chen
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具身AI专家在RSS研讨会上辩论模型集成、数据源
2026年RSS会议的一个研讨会上有五位专家就具身AI和世界模型的未来展开了热烈辩论。讨论的重点是是将世界模型和策略模型集成到一个统一的系统中，还是为了效率和更清晰的调试而将它们分开。专家们还辩论了视觉真实感或精确动作控制对于训练世界模型哪个更重要，以及是优先选择海量的互联网视频数据还是特定的机器人交互数据用于模型训练。最终，共识倾向于分离模型、结合视觉和基于动作的学习，以及需要互联网和机器人特定数据来构建强大的具身AI。
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OpenDriveLab的陈立提出可组合世界模型以实现更安全的AI策略
在RSS 2026上，OpenDriveLab的陈立提出了一种可组合世界模型方法，将具身AI策略的预测和评估组件分开。这种解耦旨在通过允许AI在真实世界执行前，在受控环境中“想象犯错”来提高安全性和可检查性。该工作涵盖了四个渐进式系统：用于可靠仿真的ReSim，用于操作任务的Generation-then-Revise，用于自动驾驶训练后部署的World Engine，以及通过想象进行机器人强化学习的RISE。