World Model for Robot Learning: A Comprehensive Survey
作者: Bohan Hou, Gen Li, Jindou Jia, Tuo An, Xinying Guo, Sicong Leng, Haoran Geng, Yanjie Ze, Tatsuya Harada, Philip Torr, Oier Mees, Marc Pollefeys, Zhuang Liu, Jiajun Wu, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Yilun Du, Jianfei Yang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-04-30
备注: 43 pages, 6 figures
💡 一句话要点
机器人学习中的世界模型综述：全面回顾与未来展望
🎯 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 机器人学习 强化学习 预测模型 具身智能 自主导航 自动驾驶
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法缺乏对环境动态的有效建模，限制了其泛化性和效率。
- 本文全面综述了机器人学习中的世界模型，涵盖架构、功能和应用，旨在弥合领域知识的碎片化。
- 该综述总结了数据集、基准和评估协议，并维护GitHub仓库以跟踪最新进展，为未来研究提供便利。
📝 摘要（中文）
世界模型作为一种预测环境在动作影响下如何演变的表征，已成为机器人学习的核心组成部分。它们支持策略学习、规划、仿真、评估和数据生成，并随着基础模型和大规模视频生成的发展而迅速进步。然而，相关文献在架构、功能角色和具身应用领域仍然分散。为了弥补这一差距，本文从机器人学习的角度对世界模型进行了全面综述。我们研究了世界模型如何与机器人策略相结合，如何作为强化学习和评估的学习模拟器，以及机器人视频世界模型如何从基于想象的生成发展到可控、结构化和基础规模的公式。我们进一步将这些想法与导航和自动驾驶联系起来，并总结了具有代表性的数据集、基准和评估协议。总而言之，本综述系统地回顾了机器人学习中快速发展的世界模型文献，阐明了关键范式和应用，并强调了具身智能体中预测建模的主要挑战和未来方向。为了方便持续访问新出现的工作、基准和资源，我们将维护并定期更新与本综述相关的GitHub存储库。
🔬 方法详解
问题定义：机器人学习需要智能体理解并预测环境的动态变化，以便进行有效的规划和决策。然而，现有方法通常依赖于大量真实世界数据，泛化能力有限，且难以处理复杂环境。世界模型旨在学习环境的内部表征，从而允许智能体在模拟环境中进行学习和规划，降低对真实数据的依赖。
核心思路：核心思路是构建一个能够预测环境未来状态的模型，该模型基于智能体的动作和当前状态进行预测。通过学习环境的动态特性，世界模型可以作为强化学习的模拟器，允许智能体在其中进行策略学习和评估。此外，世界模型还可以用于生成数据，增强训练数据集，提高模型的泛化能力。
技术框架：世界模型的整体框架通常包括以下几个主要模块：1) 编码器：将观测数据（如图像、传感器数据）编码成低维的潜在状态表示。2) 动态模型：基于当前状态和动作预测下一个状态。3) 解码器：将潜在状态解码回观测空间，用于重构或预测未来的观测。4) 策略学习模块：利用世界模型进行策略学习，例如通过强化学习算法。
关键创新：本文的关键创新在于对机器人学习中的世界模型进行了全面的综述和分类，并将其与最新的基础模型和大规模视频生成技术联系起来。该综述不仅涵盖了传统的基于想象的生成方法，还包括了可控、结构化和基础规模的世界模型。此外，本文还强调了世界模型在导航和自动驾驶等领域的应用。
关键设计：关键设计包括：1) 状态表示的选择：例如，使用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）学习潜在状态表示。2) 动态模型的选择：例如，使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来建模状态之间的转移关系。3) 损失函数的设计：例如，使用重构损失、预测损失和策略优化损失来训练世界模型和策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统性地回顾了机器人学习中世界模型的研究进展，涵盖了从传统方法到基于基础模型的新兴技术。它总结了关键范式和应用，并强调了具身智能体中预测建模的主要挑战和未来方向。此外，该综述还提供了数据集、基准和评估协议的总结，并维护了一个GitHub仓库以跟踪最新进展。
🎯 应用场景
该研究成果对机器人学习具有广泛的应用前景，包括：1) 强化学习：世界模型可以作为模拟器，加速策略学习过程。2) 机器人控制：世界模型可以用于预测机器人行为的后果，从而实现更精确的控制。3) 自动驾驶：世界模型可以用于预测交通场景的变化，提高自动驾驶系统的安全性。4) 游戏AI：世界模型可以用于创建更智能的游戏AI，提高游戏体验。
📄 摘要（原文）
World models, which are predictive representations of how environments evolve under actions, have become a central component of robot learning. They support policy learning, planning, simulation, evaluation, data generation, and have advanced rapidly with the rise of foundation models and large-scale video generation. However, the literature remains fragmented across architectures, functional roles, and embodied application domains. To address this gap, we present a comprehensive review of world models from a robot-learning perspective. We examine how world models are coupled with robot policies, how they serve as learned simulators for reinforcement learning and evaluation, and how robotic video world models have progressed from imagination-based generation to controllable, structured, and foundation-scale formulations. We further connect these ideas to navigation and autonomous driving, and summarize representative datasets, benchmarks, and evaluation protocols. Overall, this survey systematically reviews the rapidly growing literature on world models for robot learning, clarifies key paradigms and applications, and highlights major challenges and future directions for predictive modeling in embodied agents. To facilitate continued access to newly emerging works, benchmarks, and resources, we will maintain and regularly update the accompanying GitHub repository alongside this survey.