现场直击：高昂真机成本锁死具身进化，Google 科学家用视频世界模型破局｜RSS 2026

Google 研究团队在 RSS 2026 会议上展示了 World Gym 项目，旨在解决具身智能发展中真机交互成本高昂的瓶颈。该项目通过构建视频世界模型，在云端模拟物理环境，使机器人能够在虚拟空间中进行大量演练。

技术实现上，该系统仅需两张 A100 显卡即可跑通云端演练流程。相比现实世界中昂贵的硬件损耗和试错时间，虚拟环境下的执行成本几乎为零，这为深度神经网络在物理世界的训练提供了高效路径。

这一进展被视为具身智能通往通用人工智能的关键一步。类似于 AlphaGo 在虚拟棋局中的自我对弈，World Gym 让机器人能够从失败中自我恢复并优化策略，加速了智能体在复杂物理场景中的进化速度。

该方案的落地可能降低具身智能的研发门槛，推动更多机构利用云端算力进行机器人训练。随着视频世界模型的成熟，物理世界与数字世界的交互边界将进一步模糊，促进 AI 应用向实体化场景深度渗透。

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