李飞飞World Labs联手光轮智能，具身智能迈向评测驱动新时代 | AINEWS

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具身智能的困境：模型狂飙，尺子难寻

当前的LLM（大型语言模型）发展速度令人咋舌，具身智能领域同样如此。几乎每隔一两周，我们就能看到令人惊艳的机器人演示（Demo）。然而，这种繁荣背后隐藏着危机：模型进化的速度已经超越了现有的学术评测基准（Benchmark）。

这就好比学生的能力已经超过了试卷的难度，导致分数无法区分优劣。全球顶尖的AI实验室都陷入了困境：模型能力溢出，但缺乏一把新的"尺子"来衡量。

与自动驾驶拥有海量真实路测数据和"影子模式"不同，机器人缺乏在真实环境中进行大规模低成本测试的土壤。机械臂的一次路径规划错误可能导致昂贵的硬件损坏，甚至安全事故。因此，要在物理世界中复刻ChatGPT那种低边际成本的评测几乎是不可能的。李飞飞深刻意识到，数据与评测是具身智能扩展（Scaling）的根本约束。而解决这一问题的唯一可行路径，就是高质量的仿真。

World Labs的野心：空间智能与Marble

李飞飞创立的World Labs从诞生之初就含着金汤匙，其核心理念是"空间智能"（Spatial Intelligence）。这是一种区别于纯文本LLM的路线，旨在通过构建能够感知、推理并与环境互动的世界模型，突破现有智能的天花板。

2025年底，World Labs推出了首款产品Marble。这是一款极具革命性的工具： * 生成能力：仅需一句话或一张图，即可生成高保真的3D世界。 * 可视化优势：生成的环境持久、可下载，解决了传统生成模型中的场景变形问题。 * 编辑功能：内置Chisel编辑器，允许用户通过自然语言定制世界。

Marble解决了"世界从哪来"的问题，为AI提供了一个可视化的训练场。然而，Marble生成的是视觉层面的世界，缺乏触觉、重力、摩擦力等物理参数。要让机器人在这里学会技能，还需要注入灵魂——物理定律。

光轮智能的护城河：数字表亲与物理闭环

这正是光轮智能入局的关键。作为一家备受英伟达等巨头青睐的仿真合成数据公司，光轮智能没有走昂贵的"数字孪生"（Digital Twin）老路，而是推崇"数字表亲"（Digital Cousin）理念。

数字表亲 vs. 数字孪生：数字孪生追求1:1复刻真实世界，成本极高且难以规模化；而数字表亲强调物理与空间结构的可信度，允许细节上的近似。这使得低成本、大规模生成仿真环境成为可能。

SimReady资产：光轮智能构建了一套全栈自研的仿真技术体系，包括自研GPU物理求解器和全自动虚实对标物理测量工厂。他们能将Marble生成的视觉世界，瞬间转化为具有真实物理属性、可交互、可评测的"SimReady"资产。

在这次合作中，Marble负责生成广阔多样的场景，而光轮智能则负责注入物理灵魂和评测机制。两者结合，形成了一个"世界—行为—评测"的完整闭环。这对于想要了解人工智能如何在虚拟环境中进化的读者来说，是一个极佳的观察案例，更多相关AI新闻可访问 AINEWS 获取。

评测驱动：从学术论文到产业基建

此次合作的一个重要背景是李飞飞推动的BEHAVIOR系列研究。这是一个旨在为具身智能建立ImageNet级别标准的长期工程。2025年的BEHAVIOR Challenge被视为行业风向标，要求机器人在仿真家庭环境中完成烹饪、清洁等长程任务。

光轮智能CEO受邀参与颁奖，这一细节透露出明确信号：评测正在从单纯的学术问题，演进为工程与基础设施问题。

光轮智能不仅服务于World Labs，更是英伟达、谷歌、阿里、字节跳动等大模型公司的核心合作伙伴。其推出的RoboFinals评测标准和参与共建的Isaac Lab Arena，正在成为行业通用的度量衡。

这意味着，未来的具身智能竞争，不再是看谁的Demo视频剪辑得更酷，而是看谁能在标准化、大规模的仿真评测中拿到高分。

结语：具身智能的北极星

具身智能的发展正处于爆发前夜，但也面临着路线分叉和认知迷雾。World Labs与光轮智能的联手，实际上是在为行业树立一颗"北极星"。

当评测本身成为一种基础设施，它将反向塑造算法的研究方向，加速AGI在物理世界的落地。对于整个AI生态而言，这不仅是一次商业合作，更是具身智能从"作坊式"探索迈向"工业化"验证的关键里程碑。

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