智元开源机器人世界模型GenieEnvisioner

**智元重磅推出机器人世界模型开源平台Genie Envisioner，加速具身智能发展！** Genie Envisioner是智元首个面向机器人的开源世界模型平台，旨在构建统一的视频生成框架，融合策略学习、动作生成、仿真验证与性能评估等关键功能。该平台的核心模块包括GE-Base（大规模指令驱动视频扩散模型）、GE-Act（动作轨迹解码组件）、GE-Sim（神经仿真引擎）以及EWMBench（标准化评测基准）。Genie Envisioner具备跨机器人形态的策略迁移能力，助力机器人在复杂真实任务中实现高精度操作。该平台的开源，将为学术研究与产业应用提供坚实的基础，推动工业自动化、物流仓储、服务机器人等领域的智能化升级。

Genie Envisioner是什么

Genie Envisioner 是由智元推出的首个面向机器人的开源世界模型平台。该平台构建了一个统一的视频生成框架，融合了策略学习、动作生成、仿真验证与性能评估等多项功能。其核心模块包括 GE-Base（大规模指令驱动视频扩散模型）、GE-Act（动作轨迹解码组件）、GE-Sim（神经仿真引擎）以及 EWMBench（标准化评测基准）。平台具备跨机器人形态的策略迁移能力，助力机器人在复杂真实任务中实现高精度操作，加速具身智能技术的发展，为学术研究与产业应用提供坚实基础。

Genie Envisioner的主要功能

• 策略学习：利用 GE-Base 建模机器人与环境之间的动态交互过程，生成可用于决策的控制策略。
• 动作生成：通过 GE-Act 将模型潜在空间中的表示转化为实际可执行的动作序列，兼容多种机器人结构。
• 仿真支持：借助 GE-Sim 构建高保真的虚拟仿真环境，支持策略闭环测试与迭代优化。
• 性能评估：依托 EWMBench 提供统一评测标准，评估生成视频的视觉质量、物理合理性和指令与动作的一致性。

Genie Envisioner的技术原理

• GE-Base：作为核心视频生成模型，GE-Base 是一个大规模、受指令引导的扩散模型，能够建模机器人交互过程中的空间、时间与语义信息，并将其编码为结构化的潜在表示，便于后续策略提取与动作预测。
• GE-Act：采用轻量级流匹配架构的解码器，将 GE-Base 输出的潜在表征映射为具体的动作轨迹。该模块支持在不同机器人形态间迁移策略，仅需少量真实动作数据进行微调。
• GE-Sim：一个动作条件化的神经仿真器，能够生成接近真实物理规律的视觉回放，用于在虚拟环境中验证和优化控制策略，降低对实体实验的依赖。
• EWMBench：一套全面的基准测试工具集，用于量化评估模型在视觉逼真度、物理一致性及指令响应准确性等方面的表现，推动模型持续改进。

Genie Envisioner的项目地址

• 项目官网：http://genie-envisioner.github.io/
• GitHub仓库：http://github.com/AgibotTech/Genie-Envisioner
• arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2508.05635

Genie Envisioner的应用场景

• 工业自动化：赋能生产线上的机器人完成精密装配、物料搬运与视觉质检，提升制造效率与产品一致性。
• 物流与仓储：应用于智能分拣系统，使机器人能根据指令高效识别、抓取和运输各类物品，优化仓储运作流程。
• 服务机器人：在餐饮、酒店或家庭场景中，增强机器人理解自然语言指令并执行送餐、清洁、递物等任务的能力，提供更人性化的服务体验。
• 医疗辅助：支持手术辅助机器人、康复训练设备或院内物流机器人，提升医疗操作的精准性与服务效率。
• 教育与研究：为高校及科研单位提供开放、可扩展的实验平台，促进机器人学习、AI推理与具身智能等前沿方向的研究进展。

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