Toyota Research Institute

哥伦比亚大学教授提出用于机器人AI训练的“结构化世界模型”

哥伦比亚大学助理教授李昀竹在ICRA 2026上提出了一种新颖的方法，提出了“结构化世界模型”（Structured World Models）作为机器人策略训练和评估的可扩展数据引擎。该方法旨在通过整合3D物理先验知识和广泛的2D数据学习，来弥合纯粹数据驱动的端到端模型与基于物理的模拟器之间的差距。提出的数字孪生框架能够高效、高保真地模拟机器人与环境的交互，与真实世界的机器人试验相比，显著加快了AI策略的测试和优化。