概述
物理信息世界模型（Physics-Informed World Models）是一类将物理先验知识嵌入世界模型训练过程的技术，旨在生成具有物理一致性和合理动力学预测的虚拟环境。与传统世界模型仅依赖数据驱动学习不同，物理信息世界模型显式编码物理守恒律、接触力学和物体动力学等约束，使模型能够：
- 生成物理合理的状态序列和视频
- 在少样本条件下快速学习新任务
- 实现零样本迁移，从仿真到真实场景
- 支持长时域规划和预测
物理信息世界模型与PINNs的核心思想一脉相承——将物理方程约束编码为损失函数，但扩展到了更复杂的视觉-动作预测场景。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 物理信息世界模型 vs 传统世界模型 │
│ │
│ 传统世界模型 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 输入: 观测序列 o_t, 动作 a_t │ │
│ │ 输出: p(ô_{t+1} | o_t, a_t) │ │
│ │ 学习: 数据驱动的隐式动态建模 │ │
│ │ 问题: 违反物理守恒律、接触不一致、视觉伪影 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 物理信息世界模型 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 输入: 观测 o_t, 动作 a_t, 物理参数 θ │ │
│ │ 输出: p(ô_{t+1} | o_t, a_t, θ) │ │
│ │ 学习: 数据驱动 + 物理约束 L_physics │ │
│ │ 优势: 能量守恒、碰撞一致、摩擦合理 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心方法论
物理约束注入方式
物理信息世界模型通过多种方式将物理知识注入学习过程：
| 方式 | 描述 | 优点 | 挑战 |
|---|---|---|---|
| 软约束损失 | 将物理方程残差加入训练损失 | 灵活、可微分 | 权重调优困难 |
| 可微物理 | 端到端可微的物理仿真器 | 精确物理建模 | 计算开销大 |
| 数字孪生 | 学习物理参数的隐式表示 | 高保真 | 需要精确标定 |
| 物理感知表示 | 学习满足物理对称性的状态表示 | 泛化强 | 表示学习难 |
损失函数设计
典型物理信息世界模型的损失函数包含：
其中：
- ：重构损失（观测预测误差）
- ：动态损失（状态转移一致性）
- ：物理约束损失（能量守恒、碰撞检测）
- ：正则化项
1. PhysWorld：可变形物体世界模型
1.1 核心思想
PhysWorld1是由清华大学提出的物理一致世界模型框架，专注于可变形物体的动力学学习。其核心创新在于结合物理感知数字孪生与图神经网络预测，实现从真实视频到世界模型的迁移。
1.2 技术架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PhysWorld 架构流程 │
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 真实视频 │ │
│ │ (Deformable)│ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MPM 物理仿真器（物质点法） │ │
│ │ │ │
│ │ • 本构模型选择 (Constitutive Model) │ │
│ │ • 物理参数优化 │ │
│ │ • 生成物理感知数字孪生 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 部分感知扰动 + 演示合成 │ │
│ │ │ │
│ │ • 多样化物性扰动 │ │
│ │ • 扩展运动模式 │ │
│ │ • 丰富训练数据 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ GNN-based 世界模型 │ │
│ │ │ │
│ │ • 嵌入物理属性 │ │
│ │ • 快速未来状态预测 │ │
│ │ • 高效推理（比PhysTwin快47倍） │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1.3 关键技术
MPM 物理仿真器
PhysWorld使用物质点法（Material Point Method, MPM）作为可变形物体的物理仿真引擎：
class MPMPhysicsSimulator:
"""
MPM物理仿真器
用于可变形物体的物理感知数字孪生构建
"""
def __init__(self):
self.constitutive_models = {
'elastic': ElasticModel(),
'plastic': PlasticModel(),
'viscoelastic': ViscoelasticModel()
}
def select_constitutive_model(self, material_type):
"""
根据材质类型选择本构模型
"""
return self.constitutive_models.get(
material_type,
self.constitutive_models['elastic']
)
def optimize_parameters(self, target_video, initial_params):
"""
优化物理参数以匹配真实视频
"""
# 逆向物理参数估计
optimized_params = self.optimize(
objective=self.video_alignment_loss,
initial=initial_params,
video=target_video
)
return optimized_params
def forward_simulate(self, state, params, forces):
"""
前向仿真：给定状态、参数和外力，预测下一状态
"""
# MPM更新步骤
# 1. 粒子状态更新
particle_state = self.update_particles(state, forces, params)
# 2. 网格插值
grid_state = self.interpolate_to_grid(particle_state)
# 3. 网格求解
grid_state = self.solve_grid(grid_state, params)
# 4. 回插到粒子
next_state = self.interpolate_to_particles(grid_state)
return next_stateGNN 世界模型
PhysWorld使用轻量级图神经网络编码物理动态：
class PhysWorldGNN:
"""
PhysWorld GNN世界模型
嵌入物理属性进行快速状态预测
"""
def __init__(self, node_dim=64, edge_dim=32, num_layers=4):
self.node_encoder = NodeEncoder(node_dim)
self.edge_encoder = EdgeEncoder(edge_dim)
# 物理属性嵌入
self.physics_embed = PhysicsPropertyEmbedding(node_dim)
# 消息传递层
self.message_passing = nn.ModuleList([
MessagePassingLayer(node_dim, edge_dim)
for _ in range(num_layers)
])
self.state_predictor = StatePredictor(node_dim)
def predict_next_state(self, graph, action, physics_params):
"""
预测下一状态
"""
# 编码物理属性
node_features = self.physics_embed(
self.node_encoder(graph.x),
physics_params
)
edge_features = self.edge_encoder(graph.edge_attr)
# 消息传递
for layer in self.message_passing:
node_features = layer(node_features, edge_features)
# 状态预测
next_state = self.state_predictor(node_features, action)
return next_state1.4 性能对比
| 方法 | 推理速度 | 泛化能力 | 物理一致性 |
|---|---|---|---|
| PhysTwin | 基准 | 良好 | 高 |
| PhysWorld | 快47倍 | 优秀 | 高 |
Website: https://physworld.github.io
2. PIN-WM：物理信息神经世界模型
2.1 核心思想
PIN-WM（Physics-INformed World Model）2专注于非握持式操作（Non-Prehensile Manipulation），如推、戳等基础机器人技能。这类操作的特点是：
- 对摩擦和恢复系数高度敏感
- 涉及复杂的3D刚体动力学
- 难以从视觉观测中直接学习
PIN-WM的核心创新在于结合可微物理仿真与高斯泼溅，实现端到端的物理系统识别。
2.2 架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PIN-WM 架构 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 可微物理仿真模块 │ │
│ │ │ │
│ │ 刚体动力学: │ │
│ │ M_{q,q} q̈ + C(q,q̇)q̇ + g(q) = τ │ │
│ │ │ │
│ │ 接触力模型: │ │
│ │ f_c = k·δ^n - d·δ̇^n (Hertz接触) │ │
│ │ │ │
│ │ 摩擦模型: │ │
│ │ |f_t| ≤ μ|f_n| (Coulomb摩擦) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 高斯泼溅观测损失 │ │
│ │ │ │
│ │ 无需显式状态估计，直接从图像学习 │ │
│ │ L_obs = ||I_pred - I_obs||² │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Digital Cousins │ │
│ │ │ │
│ │ 物理感知随机化: │ │
│ │ • 摩擦系数 μ ∈ [μ_min, μ_max] │ │
│ │ • 恢复系数 e ∈ [e_min, e_max] │ │
│ │ • 渲染参数扰动 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
2.3 关键技术
可微物理仿真
class DifferentiablePhysicsSimulation:
"""
可微物理仿真器
端到端可微的3D刚体动力学
"""
def __init__(self):
self.rigid_body = RigidBodyDynamics()
self.contact = ContactModel()
self.friction = CoulombFriction()
def forward(self, state, action, physics_params):
"""
前向仿真（可微）
"""
# 刚体动力学
acceleration = self.rigid_body.compute_acceleration(
state, action, physics_params
)
# 接触力计算
contact_forces = self.contact.compute(
state, physics_params
)
# 摩擦力
friction_forces = self.friction.compute(
contact_forces, physics_params
)
# 积分
next_state = self.rigid_body.integrate(
state, acceleration, contact_forces, friction_forces
)
return next_state
def compute_physics_loss(self, state_sequence, physics_params):
"""
物理一致性损失
惩罚违反物理规律的状态序列
"""
loss = 0.0
for t in range(len(state_sequence) - 1):
# 能量守恒检查
energy_current = self.compute_energy(state_sequence[t])
energy_next = self.compute_energy(state_sequence[t + 1])
# 非弹性碰撞能量损失
energy_dissipation = energy_current - energy_next
expected_dissipation = self.compute_collision_dissipation(
state_sequence[t], physics_params
)
loss += (energy_dissipation - expected_dissipation) ** 2
return loss高斯泼溅观测损失
class GaussianSplattingObserver:
"""
高斯泼溅观测模型
无需显式状态估计的端到端学习
"""
def __init__(self):
self.gs_renderer = GaussianRenderer()
self.pose_estimator = CameraPoseEstimator()
def compute_observation_loss(self, predicted_state, target_image):
"""
计算观测损失
通过可微渲染直接比较图像
"""
# 渲染预测状态的图像
predicted_image = self.gs_renderer.render(
predicted_state,
camera_pose=self.pose_estimator(target_image)
)
# 像素级损失
return F.mse_loss(predicted_image, target_image)Digital Cousins
class DigitalCousinsGenerator:
"""
Digital Cousins 生成器
通过物理感知随机化增强泛化
"""
def __init__(self):
self.physics_ranges = {
'friction': (0.1, 0.8),
'restitution': (0.2, 0.9),
'mass': (0.5, 2.0),
'stiffness': (100, 1000)
}
def generate_digital_cousins(self, base_world_model, num_variants=8):
"""
生成多个数字孪生变体
"""
cousins = []
for _ in range(num_variants):
# 随机采样物理参数
perturbed_params = {
param: random.uniform(*ranges)
for param, ranges in self.physics_ranges.items()
}
# 创建变体世界模型
cousin = copy.deepcopy(base_world_model)
cousin.update_physics_params(perturbed_params)
cousins.append(cousin)
return cousins2.4 关键特性
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 少样本学习 | 仅需少量任务无关的物理交互轨迹即可学习 |
| 端到端识别 | 从视觉观测直接识别3D刚体动力学系统 |
| 高斯泼溅损失 | 无需显式状态估计 |
| Digital Cousins | 通过物理感知随机化桥接Sim2Real差距 |
Paper: arXiv:2504.16693
3. FOLIAGE：无界表面演化世界模型
3.1 核心思想
FOLIAGE（Towards Physical Intelligence World Models Via Unbounded Surface Evolution）3提出了一种面向无界附生表面演化的几何中心潜在世界模型。其核心挑战是：
- 预测无限增长的表面几何
- 处理异构传感器输入（图像、网格、点云）
- 编码动态连接关系的变化
3.2 架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FOLIAGE 架构 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 统一上下文编码器 │ │
│ │ │ │
│ │ 图像 ──┐ │ │
│ │ 网格 ──┼──▶ 共享潜在状态空间 ──▶ MAGE │ │
│ │ 点云 ──┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 物理感知预测器 │ │
│ │ │ │
│ │ 条件于物理控制动作 a_phys │ │
│ │ 预测潜在状态的时间演化 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Accretive Graph Network (AGN) │ │
│ │ │ │
│ │ • Age Positional Encoding │ │
│ │ • Energy-Gated Message-Passing │ │
│ │ • 动态连接建模 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3.3 关键技术
Accretive Graph Network
class AccretiveGraphNetwork:
"""
AGN: 附生图网络
建模动态连接关系
"""
def __init__(self, node_dim=128, edge_dim=64):
self.age_encoder = AgePositionalEncoding(node_dim)
self.energy_gate = EnergyGatedMessagePassing(node_dim, edge_dim)
self.graph_update = GraphUpdateModule(node_dim)
def forward(self, graph, actions, age_features):
"""
前向传播
"""
# Age Positional Encoding
# 对新生成的节点给予不同的位置编码
age_encoding = self.age_encoder(age_features)
# Energy-Gated Message Passing
# 能量门控控制信息传递强度
messages = self.energy_gate(
graph.nodes,
graph.edges,
age_encoding
)
# 图更新
updated_graph = self.graph_update(graph, messages)
return updated_graphSURF-GARDEN 平台
FOLIAGE构建了完整的表面演化世界模型学习平台：
class SURFGARDEN:
"""
SURF-GARDEN: 表面演化世界模型学习平台
"""
def __init__(self):
self.counterfactual_simulator = CounterfactualPhysicsSimulator()
self.correspondence_extractor = MultimodalCorrespondenceExtractor()
self.evolution_tracer = EvolutionTracer()
# 数据统计
self.num_sequences = 7200
self.sequence_types = ['growth', 'shrink', 'branch', 'merge']
def generate_training_data(self, num_sequences=7200):
"""
生成多样化的表面生长序列
"""
sequences = []
for _ in range(num_sequences):
# 随机选择生长类型
growth_type = random.choice(self.sequence_types)
# 生成反事实物理模拟
sim_result = self.counterfactual_simulator.simulate(
growth_type=growth_type,
initial_conditions=self.sample_initial_conditions()
)
# 提取多模态对应关系
correspondences = self.correspondence_extractor.extract(
sim_result
)
# 追踪演化轨迹
evolution = self.evolution_tracer.trace(
sim_result
)
sequences.append({
'simulation': sim_result,
'correspondences': correspondences,
'evolution': evolution
})
return sequences3.4 SURF-BENCH 评估
| 任务类型 | 描述 | 评估指标 |
|---|---|---|
| 拓扑识别 | 分类表面拓扑类型 | 准确率 |
| 逆向材质估计 | 从观测反推材质参数 | MAE |
| 生长阶段分类 | 识别表面生长阶段 | F1 |
| 潜在 rollout | 预测未来状态 | FID |
| 跨模态检索 | 跨模态对应查询 | Recall@K |
| 稠密对应 | 像素级对应预测 | PCK |
压力测试：
- 传感器缺失鲁棒性
- 零样本模态迁移
- 长时域预测
- 物理消融实验
Paper: arXiv:2506.03173
4. RoboScape：接触富机器人物理信息世界模型
4.1 核心思想
RoboScape4由清华大学提出，专门解决接触富机器人场景下的物理感知不足问题。当前世界模型在以下方面表现欠佳：
- 3D几何一致性
- 运动动力学建模
- 接触力与摩擦
RoboScape的核心创新是将RGB视频生成与物理感知联合训练相结合。
4.2 架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RoboScape 架构 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 多模态感知编码器 │ │
│ │ │ │
│ │ RGB图像 ──▶ 视觉特征 │ │
│ │ 深度图 ──▶ 几何特征 │ │
│ │ 本体感受 ──▶ 状态特征 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 物理感知联合训练任务 │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │
│ │ │ 时间深度预测 │ │ 关键点动态学习 │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ • 3D几何一致性 │ │ • 物体形状隐编码 │ │ │
│ │ │ • 深度平滑 │ │ • 材质特性隐编码 │ │ │
│ │ │ • 时序连贯 │ │ • 运动建模 │ │ │
│ │ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 物理一致视频生成 │ │
│ │ │ │
│ │ 高视觉保真度 + 物理合理性 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4.3 关键技术
时间深度预测
class TemporalDepthPrediction:
"""
时间深度预测任务
增强3D几何一致性
"""
def __init__(self):
self.depth_encoder = DepthEncoder()
self.temporal_model = TemporalModel()
self.consistency_loss = TemporalConsistencyLoss()
def predict_depth_sequence(self, video_frames):
"""
预测深度序列
保持时间一致性
"""
# 编码当前帧
features = self.depth_encoder(video_frames)
# 时间建模
temporal_features = self.temporal_model(features)
# 深度预测
depth_sequence = self.depth_predictor(temporal_features)
return depth_sequence
def compute_consistency_loss(self, pred_depth, gt_depth):
"""
计算时间一致性损失
"""
# 逐像素损失
pixel_loss = F.mse_loss(pred_depth, gt_depth)
# 时间平滑损失
# 相邻帧深度应该平滑变化
temporal_diff = pred_depth[:, 1:] - pred_depth[:, :-1]
smoothness_loss = F.l1_loss(temporal_diff, torch.zeros_like(temporal_diff))
# 3D几何一致性损失
geometry_loss = self.compute_3d_geometry_consistency(
pred_depth,
camera_intrinsics
)
total_loss = (
pixel_loss +
0.1 * smoothness_loss +
0.2 * geometry_loss
)
return total_loss关键点动态学习
class KeypointDynamicsLearning:
"""
关键点动态学习
隐式编码物理属性
"""
def __init__(self):
self.keypoint_extractor = KeypointExtractor()
self.dynamics_encoder = DynamicsEncoder()
self.keypoint_predictor = KeypointPredictor()
def extract_and_predict(self, video_frames, actions):
"""
提取关键点并预测动态
"""
# 提取关键点
keypoints = self.keypoint_extractor(video_frames)
# 编码动态信息
dynamics_features = self.dynamics_encoder(
keypoints,
actions
)
# 预测下一时刻关键点
pred_keypoints = self.keypoint_predictor(
keypoints,
dynamics_features
)
return keypoints, pred_keypoints
def compute_physics_loss(self, keypoints, pred_keypoints):
"""
物理感知损失
从关键点动态推断物理属性
"""
# 速度计算
velocity = self.compute_velocity(keypoints)
pred_velocity = self.compute_velocity(pred_keypoints)
# 加速度计算
acceleration = self.compute_acceleration(keypoints)
# 物理一致性损失
# 隐式学习物体的质量和惯性特性
physics_loss = F.mse_loss(velocity, pred_velocity)
# 能量损失（动+势能守恒）
energy_current = self.compute_energy(keypoints)
energy_pred = self.compute_energy(pred_keypoints)
energy_loss = F.relu(
torch.abs(energy_current - energy_pred) - energy_tolerance
)
return physics_loss + 0.5 * energy_loss4.4 下游应用
class RoboScapeDownstream:
"""
RoboScape下游任务
"""
def policy_training(self, world_model, robot_task):
"""
策略训练
在世界模型中进行想象rollout
"""
policy = RLPolicy()
optimizer = torch.optim.Adam(policy.parameters())
for iteration in range(num_iterations):
# 在世界模型中rollout
obs = world_model.reset()
for step in range(max_horizon):
action = policy(obs)
next_obs, reward = world_model.step(action)
# 存储经验
replay_buffer.push(obs, action, reward, next_obs)
# 策略更新
batch = replay_buffer.sample(batch_size)
policy.update(batch)
obs = next_obs
def data_augmentation(self, real_demos):
"""
数据增强
生成合成数据扩充训练集
"""
augmented = []
for demo in real_demos:
# 提取关键交互片段
segments = self.extract_contact_segments(demo)
for segment in segments:
# 生成变体
for _ in range(num_variants):
# 变换初始条件
varied_init = self.vary_initial_conditions(segment)
# 世界模型生成
generated = world_model.generate(varied_init)
# 物理检查
if self.physics_validator.is_valid(generated):
augmented.append(generated)
return augmentedPaper: arXiv:2506.23135
5. NVIDIA Cosmos：物理AI世界模型平台
5.1 平台概述
NVIDIA Cosmos5是一个面向物理AI（Physical AI）的世界基础模型（World Foundation Models）平台，提供大规模视频生成和世界模拟能力。Cosmos基于9000万亿tokens的物理世界数据进行训练，是物理AI领域最大规模的训练数据集之一。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ NVIDIA Cosmos 平台 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 训练数据规模 │ │
│ │ │ │
│ │ 9000万亿 tokens (9 Trillion) │ │
│ │ │ │
│ │ • 真实世界视频数据 │ │
│ │ • 物理交互场景 │ │
│ │ • 机器人操作轨迹 │ │
│ │ • 自动驾驶场景 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 核心模型系列 │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │Cosmos-Predict│ │Cosmos-Transfer│ │Cosmos-Reason│ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ 未来状态预测 │ │ 跨域迁移 │ │ 物理推理 │ │ │
│ │ │ 视频生成 │ │ 域适应 │ │ 决策规划 │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
5.2 Cosmos-Predict：世界预测模型
Cosmos-Predict是通用世界基础模型集合，专门用于未来状态预测和视频生成：
| 模型 | 能力 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Cosmos-Predict1 | Text2World, Video2World | 文本/视频提示 | 预测视频（最长30秒） |
| Cosmos-Predict2 | 增强物理模拟 | 多模态提示 | 高保真物理预测 |
| Cosmos-Predict2.5 | 实时推理优化 | 多模态提示 | 低延迟预测 |
class CosmosPredict:
"""
Cosmos-Predict 世界预测模型
"""
def __init__(self, model_name='cosmos-predict2.5'):
self.model = self.load_model(model_name)
self.diffusion = DiffusionModel()
def predict_future(
self,
init_video=None,
text_prompt=None,
num_frames=120,
num_steps=50
):
"""
预测未来状态
"""
# 编码输入
if init_video:
video_features = self.extract_video_features(init_video)
else:
video_features = None
if text_prompt:
text_features = self.encode_text(text_prompt)
else:
text_features = None
# 扩散生成
generated_video = self.diffusion.sample(
init_features=video_features,
text_features=text_features,
num_frames=num_frames,
num_steps=num_steps
)
return generated_video5.3 Cosmos-Transfer：域迁移模型
Cosmos-Transfer用于桥接仿真与真实环境之间的感知差距：
class CosmosTransfer:
"""
Cosmos-Transfer 域迁移模型
"""
def __init__(self, version='transfer2.5'):
self.model = self.load_model(f'cosmos-{version}')
self.multimodal_encoder = MultimodalEncoder()
def transfer(
self,
source_video,
target_domain=None,
modality='rgb',
control_inputs=None
):
"""
跨域迁移
支持RGB、深度、分割图等多种模态
"""
# 编码源域
source_features = self.multimodal_encoder(source_video, modality)
# 域迁移
if control_inputs:
target_video = self.model.translate(
source_features,
control=control_inputs,
target_domain=target_domain
)
else:
target_video = self.model.translate(
source_features,
target_domain=target_domain
)
return target_video5.4 Cosmos-Reason：物理推理模型
Cosmos-Reason整合物理常识和体现决策能力：
class CosmosReason:
"""
Cosmos-Reason 物理推理模型
"""
def __init__(self):
self.physics_encoder = PhysicsCommonSenseEncoder()
self.embodied_planner = EmbodiedDecisionPlanner()
def reason_and_plan(
self,
current_observation,
task_description,
planning_horizon=10
):
"""
物理推理与规划
理解空间、时间和物理规律
"""
# 物理常识编码
physics_context = self.physics_encoder(
current_observation,
include=['collision', 'friction', 'gravity', 'rigid_body']
)
# 体现决策规划
action_sequence = self.embodied_planner.plan(
observation=current_observation,
task=task_description,
physics_context=physics_context,
horizon=planning_horizon
)
return action_sequence5.5 应用场景
| 场景 | 模型 | 描述 |
|---|---|---|
| 机器人操作 | Cosmos-Predict | 生成机器人操作视频，训练视觉运动策略 |
| 自动驾驶 | Cosmos-Predict | 预测交通场景未来状态 |
| 合成数据生成 | Cosmos-Transfer | 生成大规模训练数据 |
| Sim2Real迁移 | Cosmos-Transfer | 缩小仿真-真实差距 |
| 任务规划 | Cosmos-Reason | 物理感知决策 |
5.6 生态系统
Cosmos 生态系统
├── 模型系列
│ ├── Cosmos-Predict (视频预测)
│ ├── Cosmos-Transfer (域迁移)
│ └── Cosmos-Reason (物理推理)
│
├── 开发工具
│ ├── 数据整理工具
│ ├── 微调框架
│ └── 推理优化
│
└── 预训练权重
├── 开源模型
└── 预训练权重下载
Website: https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos
6. 技术对比总结
6.1 方法学对比
| 方法 | 机构 | 物理建模方式 | 可微性 | 少样本 | 主要应用 |
|---|---|---|---|---|---|
| PhysWorld | 清华 | MPM仿真器 | ✅ | ✅ | 可变形物体 |
| PIN-WM | - | 可微刚体+接触 | ✅ | ✅ | 非握持操作 |
| FOLIAGE | - | AGN网络 | 部分 | - | 表面演化 |
| RoboScape | 清华 | 隐式物理约束 | ❌ | ✅ | 接触富机器人 |
| Cosmos | NVIDIA | 大规模预训练 | N/A | ✅ | 通用物理AI |
6.2 物理约束注入对比
| 方法 | 软约束 | 可微物理 | 数字孪生 | 物理感知表示 |
|---|---|---|---|---|
| PhysWorld | ✅ | ✅ (MPM) | ✅ | ✅ |
| PIN-WM | ✅ | ✅ (刚体) | ✅ | ✅ |
| FOLIAGE | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| RoboScape | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| Cosmos | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ (大规模预训练) |
6.3 性能指标对比
| 方法 | 视频质量 | 物理一致性 | 推理速度 | 泛化能力 |
|---|---|---|---|---|
| PhysWorld | 高 | 极高 | 快47x | 优秀 |
| PIN-WM | 中 | 极高 | 中等 | 良好 |
| FOLIAGE | 高 | 高 | 中等 | 良好 |
| RoboScape | 高 | 高 | 快 | 优秀 |
| Cosmos | 最高 | 中 | 慢 | 最强 |
7. 未来发展方向
7.1 短期发展
- 更精确的物理建模：将更多物理方程（如流体力学、弹性力学）融入世界模型
- 可微物理优化：开发更高效的端到端可微仿真器
- 多模态物理感知：整合触觉、力矩等多模态传感器信息
7.2 中期发展
- 通用物理AI基础模型：类似LLM的统一物理世界模型
- 长时域物理预测：提升长时间物理一致性的预测能力
- 跨域物理迁移：从仿真到真实、从一种物体到另一种物体的迁移
7.3 长期愿景
物理信息世界模型的终极目标：
1. 构建能够理解和预测任何物理现象的统一世界模型
2. 支持任意智能体（机器人、自动驾驶、虚拟生物）的物理决策
3. 实现真正的物理AI泛化——从少量样本快速适应新任务
4. 作为物理AI时代的基础设施，支撑自动驾驶、机器人、科学发现
参考
相关主题
- 具身AI世界模型：物理智能体世界模型完整综述
- PINNs：物理信息神经网络基础
- GNN：图神经网络世界模型架构
- 科学机器学习：物理信息方法的科学计算应用
- 具身AI世界模型
- NVIDIA Cosmos平台
- 世界模型与规划推理融合
最后更新：2026-05-05
Footnotes
-
Jiang et al. “PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis”. arXiv:2510.21447. 2025. ↩
-
Zhao et al. “PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation”. arXiv:2504.16693. 2025. ↩
-
Liu et al. “FOLIAGE: Towards Physical Intelligence World Models Via Unbounded Surface Evolution”. arXiv:2506.03173. 2025. ↩
-
Shang et al. “RoboScape: Physics-informed Embodied World Model”. arXiv:2506.23135. 2025. ↩
-
NVIDIA. “Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI”. arXiv:2501.03575. 2025. ↩