The Safety Challenge of World Models for Embodied AI Agents: A Review
作者: Lorenzo Baraldi, Zifan Zeng, Chongzhe Zhang, Aradhana Nayak, Hongbo Zhu, Feng Liu, Qunli Zhang, Peng Wang, Shiming Liu, Zheng Hu, Angelo Cangelosi, Lorenzo Baraldi
分类: cs.AI, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-10-07
💡 一句话要点
综述世界模型在具身智能安全挑战，分析自动驾驶与机器人场景下的模型缺陷
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 世界模型 具身智能 安全 自动驾驶 机器人 预测模型 风险评估
📋 核心要点
- 现有具身智能模型在预测环境动态和保证智能体与环境交互安全方面存在不足。
- 本文通过综述和实证分析，深入研究世界模型在自动驾驶和机器人领域的安全问题。
- 论文识别并分类了世界模型预测中的常见故障，并提供了定量评估结果，为后续研究提供参考。
📝 摘要（中文）
具身人工智能的快速发展凸显了对更先进和集成模型的必要性，这些模型能够感知、解释和预测环境动态。在此背景下，世界模型（WMs）被引入，为具身智能体提供预测未来环境状态和填补知识空白的能力，从而增强智能体规划和执行动作的能力。然而，在处理具身智能体时，确保预测对智能体和环境都是安全的至关重要。本文对自动驾驶和机器人领域的世界模型进行了全面的文献综述，特别关注场景和控制生成任务的安全影响。我们的综述辅以实证分析，收集和检查最先进模型的预测，识别和分类常见故障（本文称为病理），并对结果进行定量评估。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能体应用中，世界模型预测的不安全性问题。现有方法未能充分考虑预测结果对智能体自身以及环境可能造成的潜在风险，例如在自动驾驶和机器人控制中，不安全的预测可能导致事故或损坏。
核心思路：论文的核心思路是通过系统性的文献综述和实证分析，深入理解世界模型在具身智能体应用中的安全风险。通过分析现有模型的预测结果，识别并分类常见的安全故障（病理），并进行定量评估，从而为后续研究提供指导。
技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：一是文献综述，系统性地回顾了自动驾驶和机器人领域中世界模型的相关研究，重点关注场景和控制生成任务的安全问题；二是实证分析，收集并检查了现有先进模型的预测结果，识别并分类了常见的安全故障，并进行了定量评估。
关键创新：论文的主要创新在于对世界模型在具身智能体应用中的安全问题进行了全面的分析和总结。通过实证分析，论文首次系统性地识别并分类了世界模型预测中存在的各种安全故障（病理），为后续研究提供了重要的参考。
关键设计：论文的实证分析部分，设计了针对不同场景和任务的测试用例，用于评估世界模型的预测结果。论文还定义了一系列指标，用于定量评估预测结果的安全性，例如预测轨迹与实际轨迹的偏差、预测结果与环境约束的违反程度等。具体的模型参数设置和损失函数等细节取决于被评估的模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实证分析，识别并分类了世界模型预测中的多种安全故障（病理），例如：不合理的物理交互、违反交通规则的预测等。论文还对这些故障进行了定量评估，揭示了现有世界模型在安全性方面的不足。这些发现为后续研究提供了重要的参考，有助于开发更安全的具身智能系统。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能制造等领域，有助于提升具身智能系统的安全性和可靠性。通过识别和解决世界模型中的安全问题，可以降低智能体与环境交互的风险，促进具身智能技术的广泛应用。未来的研究可以基于此工作，开发更安全的预测模型和安全验证方法。
📄 摘要（原文）
The rapid progress in embodied artificial intelligence has highlighted the necessity for more advanced and integrated models that can perceive, interpret, and predict environmental dynamics. In this context, World Models (WMs) have been introduced to provide embodied agents with the abilities to anticipate future environmental states and fill in knowledge gaps, thereby enhancing agents' ability to plan and execute actions. However, when dealing with embodied agents it is fundamental to ensure that predictions are safe for both the agent and the environment. In this article, we conduct a comprehensive literature review of World Models in the domains of autonomous driving and robotics, with a specific focus on the safety implications of scene and control generation tasks. Our review is complemented by an empirical analysis, wherein we collect and examine predictions from state-of-the-art models, identify and categorize common faults (herein referred to as pathologies), and provide a quantitative evaluation of the results.