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導 言 

當前具身智能研發正面臨“雙重枷鎖”：一方面，真機驗證成本高、仿真偏差大，制約策略驗證效率；另一方面，海量真機數據尚未構建基于軌跡擴增的高效利用機制，導致數據未被充分利用，制約了模型的持續進化。為打破這一困局，智元機器人在去年發布的具身4D世界模型基礎上【點擊文字回顧相關內容】，進一步創新迭代，推出動作序列驅動的世界模型框架 EVAC（EnerVerse-AC），同時配套提出全球首個具身世界模型評測基準 EWMBench，構建從世界模型從訓練到評測的全鏈路閉環。另外，這兩大創新成果現已全面開源，EVAC也成為全球頂尖機器人賽事 AgiBot World Challenge @ IROS 2025【點擊文字跳轉相關文章】 的baseline之一。

▍核心能力：從 “物理執行” 到“像素空間”的精準映射

EVAC基于前序工作 EnerVerse 架構持續演進，創新型引入多級動作條件注入機制，實現 “物理動作 - 視覺動態” 的端到端生成，其核心能力體現在以下幾個方面：

? 機器人動作與像素的高精度對齊：將機械臂 6D 位姿（x,y,z,roll,pitch,yaw）與末端執行器行程投影為action map，確保物理動作與圖像幀的像素級對齊，精準建模 “抓取”、“放置”、“碰撞”、“推拉”、“快速拋擲”、“緩慢搖晃” 等復雜動力學行為；

? 動態多視圖建模：引入Ray Map編碼相機運動軌跡，支持頭部 、腕部等多視角協同生成一致且連貫的視覺場景，賦予機器人更全面的環境生成能力。；

? 卓越的長時序一致性：采用 Chunk-Wise 自回歸擴散架構與稀疏記憶機制（Sparse Memory），EVAC能夠實現單視圖穩定生成長達 30 個連續片段、多視圖下亦可維持 10 個連續片段的無漂移穩定輸出，保證了模擬過程在時間軸上的連貫性與真實性；

? 數據高效利用：融合 Agibot-World 數據集 + 失敗軌跡（如抓取滑脫、路徑碰撞）提升生成質量，該策略能有效抑制幻覺現象，使模型能更合理、更全面地建模機器人與環境的交互動態。

▍雙重價值：生成式仿真評估+數據引擎雙輪驅動

生成式仿真評測：

針對真機評測成本高、風險大、難以復現等痛點，EVAC開創性地提出了生成式模擬評測方案，它能與待評測的策略模型進行交替推理，構建起一套完整的交互式評測管線。實驗顯示，在多個任務中，EVAC所生成的評測結果與真機評測的成功率具有高度一致性，甚至能夠可靠地識別出性能更優的模型權重，大幅提升了策略模型的篩選效率。

數據增廣引擎：

EVAC 能夠基于極少量的專家軌跡數據，通過動作插值與高保真畫面生成技術進行大規模數據增廣。應用結果表明，采用EVAC數據增廣數據訓練的策略模型，其任務成功率提升高達29%，目標跟隨性得到顯著改善，驗證了這一方案在具身智能研究中的實用性與高性價比。

具身世界模型評測基準

EWMBench——打造具身世界模型的 

“質檢尺”

為了科學、系統地衡量具身世界模型的性能表現，智元機器人推出了全球首個具身世界模型評測基準——EWMBench，旨在填補行業空白，構建統一、可信的評測標準。

▍三維度評估體系：場景 × 動作 × 語義的立體考核

針對機器人操作場景的復雜性與特殊性，EWMBench構建了立體化的評估體系，從場景一致性、動作合理性 與 語義對齊與多樣性 三大核心指標進行分析：

場景一致性Scene Consistency：

評估生成場景中背景/物體/視角等穩固度與真實性，采用微調過的DINOv2特征進行量化。

動作合理性Motion Correctness：

利用HSD (Symmetric Hausdorff Distance), nDTW (normalized Dynamic Time Warping) 和 Dynamics Score 三重互補指標協同精確評估生成動作的合理性與動力學真實度。

語義對齊與多樣性Semantic Alignment & Diversity：
結合MLLM(多模態大模型）和CLIP從全局指令對齊度、關鍵步驟語義準確性、邏輯合理性等多個層次對生成視頻進行語義理解評估。

▍權威數據支撐與便捷開源工具

? 基準數據集：EWMBench 基于行業領先的開源百萬真機數據集 Agibot-World 構建，涵蓋了家居、工業、醫療三大場景的 10 類典型機器人操作任務和剛體 / 柔體 / 流體 / 關節物體等多種交互對象，其中包含超過 300個精心設計的測試樣本及 30% 挑戰性場景（低光照 / 部分遮擋），全面驗證模型在復雜環境下的魯棒性。

? 開源評測工具：智元機器人同步開源了全流程評測工具，支持一鍵生成標準化對比報告，大幅降低評估門檻，方便研究者快速開展模型比較與性能分析，加速實驗驗證與成果復現。

▍卓越評測性能：更貼近人類主觀感知