World Model在机器人领域的必要性
- 解决机器人评估中的挑战
性能退化：机器人在多任务训练后，可能因环境背景或光照的细微变化，导致性能在短时间内迅速下降。
实验不可重复性：不断变化的真实环境使得先前的实验难以重现，特别是在家庭或办公室等动态设置中。
- 传统模拟工具的局限性
手动资产创建：物理模拟器（如 Bullet、Mujoco、Isaac Sim、Drake）需要大量手动创建资产，尤其在涉及可变形物体或人类代理的复杂交互时。
环境简化：这些模拟器通常无法呈现现实世界的多样性和复杂性，限制了机器人评估的全面性。
- 1X World Model 的优势
数据驱动的模拟：通过直接从原始传感器数据中学习，1X World Model 捕捉了现实环境的复杂性，无需手动创建资产。
可扩展性和多样性：它能够在数百万种场景中评估机器人策略，包括各种物体交互和环境动态，从而提高机器人系统的鲁棒性和适应性。
综上所述，1X World Model 对于克服传统机器人评估方法的局限性至关重要。它提供了一种可扩展的数据驱动方法，用于模拟和评估机器人性能，促进能够在复杂现实环境中有效运行的更可靠、更智能的机器人系统的发展。