世界模型与安全对齐：具身智能从概念走向闭环

智源发布全球首个通用世界基座模型「悟界·Physis-v0.1」与具身大脑「悟界·RoboBrain Orca」。该模型融合多模态感知，学习物理规律与长程推理，在真实场景中实现自主作业。团队认为视频生成不等于世界模型，必须包含物理理解、时间一致性与动作交互。

基于DROID真实观测合成的ROBOSHACKLES数据集包含10,000段机器人视频，覆盖直接与间接伤害。评估的6款具身基础模型在安全关键场景中不安全动作生成率均达100%，证明现有模型缺乏安全对齐，急需拒绝学习与危险预判机制。

幽灵吸引子网络利用盆吸引子潜空间实现相位条件动作生成与闭环控制，参数仅230万，延迟比10.7亿参数的扩散Transformer低32倍，在LIBERO-10基准成功率95.7%，较MLP基线高13.5个百分点。