華為領投的世界模型企業來了！具身世界模型研討會議程與嘉賓重磅揭曉

11月19日，由智一科技旗下智猩猩聯合智東西、機器人前瞻舉辦的2025中國具身智能機器人大會（EAIRCon 2025）將在深圳灣萬麗酒店舉辦。

這也是智一科技在大灣區舉辦的首屆機器人大會。今年以來，智一科技旗下智猩猩分別聯合智東西、芯東西已先后成功舉辦2025中國生成式AI大會、2025中國AI算力大會、2025全球AI芯片峰會等大型會議。

2025中國具身智能機器人大會（EAIRCon 2025）為期一天，由主論壇+專題論壇+研討會+展覽區組成，將以“具身啟智 機器覺醒”為主題，邀請40+位嘉賓帶來致辭、報告、演講和對話，全方位解構具身智能掀起的新一輪機器人革命。

主論壇將于上午在主會場+分會場一拉開帷幕，將邀請知名學者、產業領袖、創業者、技術大咖和頂級投資人帶來分享，并將進行一場高端對話。

具身智能人形機器人專題論壇則將于下午在主會場進行，將聚焦人形機器人這一具身智能最佳載體及產業鏈層面的技術產品創新。

機器人模仿學習與強化學習研討會、具身世界模型技術研討會、具身VLA大模型技術研討會則會在分會場一、二進行，將邀請來自高校、工業界的研究人員和技術專家帶來主題報告和技術分享。其中，研討會主要面向持有閉門專享票、貴賓通票的觀眾開放。

今天，將為大家公布具身世界模型技術研討會的完整議程。更多確認與會分享和交流的嘉賓以及研討會的議程，也將盡快公布，敬請期待。

已經迫不及待報名的朋友，可以先掃描下方二維碼添加小助手報名啦！

01.

議程發布：多維度解構具身世界模型

共探物理AI標桿性技術路線

AI教母李飛飛認為，構建世界模型是邁向通用人工智能的關鍵一步。其核心是一個通過高維認知建模來模擬真實世界的生成式AI模型，旨在賦予機器人理解現在、預測未來、規劃行動三大核心能力。當前，從學術界到工業界，世界模型的開發正呈現蓬勃發展的態勢，也仍具廣闊的探索空間。

在上述背景下，2025中國具身智能機器人大會同期的具身世界模型技術研討會將于上午的分會場二進行，由主題報告和圓桌Panel兩個環節組成。

清華大學智能產業研究院（AIR）助理教授、智源學者（BAAI Scholar）趙昊，極佳科技聯合創始人、首席科學家朱政，北京通用人工智能研究院具身機器人中心研究員賈寶雄，港科大-北大聯培博士生、WoW具身世界模型一作池曉威，地平線機器人實驗室研究員、重建與生成方向負責人劉瀏，5位嘉賓已確認出席，并將帶來報告分享。

圓桌Panel環節也由以上5位嘉賓參與，其中，賈寶雄博士作為特邀主持，主持研討會及圓桌Panel環節。

清華大學AIR助理教授、智源學者趙昊老師將在本次研討會帶來主題報告。報告將詳解BAAI聯合清華大學、字節跳動、 曠視等提出的面向機器人操控的4D占據先驗視頻生成ORV，是一種高保真、可控的神經模擬器。ORV為數據引擎、可控仿真、視覺規劃與策略學習提供統一、可擴展的生成式基座。

朱政博士是極佳科技聯合創始人、首席科學家，曾在多個頂級期刊和會議上發表論文70余篇，文章總引用17000余次。帶領團隊所提出的DriveDreamer世界模型入選ECCV最具影響力論文榜單，近期聯合發布的GigaBrain-0是國內首個利用世界模型生成數據，實現真機泛化的VLA模型。本次研討會將以《世界模型：從語言智能走向物理智能》為主題帶來報告。

賈寶雄博士目前是通研院具身機器人中心研究員，師從朱松純教授。所提出的UniFP獲CoRL 2025最佳論文獎，還被評為CVPR及ICLR優秀審稿人。本次報告將解讀最新提出的收錄于ICCV 2025頂會的3D高斯世界模型GWM，該模型將3DGS與生成模型相結合，能在無需人工干預的端到端方式下準確預測未來狀態與動力學。報告主題為《基于3D高斯世界模型的三維場景理解與生成》

10月，北京人形聯合北京大學、香港科技大學發布基于200萬+機器人軌跡訓練的通用世界模型WoW，斯坦福具身智能大佬，PI 創始人Chelsea Finn & 清華合作文章也曾引用該技術報告。港科大-北大聯培博士生池曉威是WoW一作，在本次報告他將解讀具身世界模型WoW，以及雙系統世界模型MinD等多篇知名成果，主題為《生成式世界模型在具身大腦感知、推理與控制中的前沿探索》

地平線聯合極佳科技等提出基于擴散模型的視頻生成框架RoboTransfer，生成的數據用于訓練機器人操作策略，在新場景下取得251%的顯著提升。RoboTransfer一作劉瀏老師是地平線機器人實驗室研究員，擔任重建與生成方向負責人。本次報告將介紹地平線在可交互場景重建、前饋式3D重建、具身3D生成引擎以及具身視頻生成方面的進展。

02.

嘉賓陣容：清華AIR趙昊

極佳科技首席科學家與WoW一作都來了

報告嘉賓：清華大學智能產業研究院（AIR）助理教授、智源學者（BAAI Scholar）趙昊

報告主題：ORV：面向機器人操控的4D占據先驗視頻生成

內容概要：當前機器人世界模型受限于數據稀缺與仿真逼真度不足，現有動作條件視頻生成也常見時序不穩、控制失配與僅單視角等問題。我們提出 ORV：將 7-DoF 動作先驗 與 4D 語義占據(occupancy)視覺先驗 耦合的占據中心框架，作為高保真、可控的神經模擬器。方法上，在基礎模型上進行兩階段 SFT：通過 Action-Expert AdaLN 與分塊對齊注入動作條件；將占據體經 Occ-to-Gaussian 渲染為多視圖軟條件，并以零初始化投影直接注入擴散噪聲，配合 自適應尺度 緩解透視畸變，從而同時提升畫質、對齊度與效率。在此基礎上，ORV 原生支持 多視角一致生成（ORV-MV） 與 仿真-實景遷移（ORV-S2R）。為支撐訓練，我們構建 ORV-Data：整合 BridgeV2、Droid、RT-1 的高質量 4D 語義占據數據。實驗顯示：在可控生成上 FVD 較 SOTA 下降 18.8%，在 VP2 視覺規劃上 成功率 +3.5%，在策略學習中對 RoboVLM/SpatialVLA 分別帶來 +4.1% / +2.3% 的平均提升；并驗證占據表征對粗粒度條件與跨域噪聲的穩健泛化。ORV 為數據引擎、可控仿真、視覺規劃與策略學習提供統一、可擴展的生成式基座。

報告嘉賓：極佳科技聯合創始人、首席科學家 朱政

報告主題：世界模型：從語言智能走向物理智能

內容概要：近年來，得益于海量互聯網數據，語言模型在數字世界應用中取得了極大的成功。與之相對應，研究人員正在探索將語言模型的成功遷移到物理世界。受限于訓練數據的成本和泛化性，物理世界智能體尚處在探索階段。本報告將從世界模型出發，介紹其在數據生成、閉環仿真、下一代VLA等方面的潛力，并展示極佳科技在自動駕駛和具身機器人世界模型上的最新研究進展。

報告嘉賓：北京通用人工智能研究院具身機器人中心研究員 賈寶雄

報告主題：基于3D高斯世界模型的三維場景理解與生成

內容概要：本報告聚焦于基于高斯表示的三維場景理解與生成研究，探討其在物體層級復刻與世界層級建模中的統一潛能。我們首先介紹在復雜可動結構建模方面的最新進展，展示如何從真實觀測中重建可交互的三維對象，為具身智能中的感知與交互提供支持。隨后討論在更高層次上基于世界建模的探索，通過在動態環境中學習結構化的三維表示，推動機器人在理解、預測與規劃能力上的提升。報告旨在呈現高斯表征在三維視覺、場景生成與具身智能融合方向的最新進展與未來趨勢。

報告嘉賓：港科大-北大聯培博士生、WoW具身世界模型一作池曉威

報告主題：生成式世界模型在具身大腦感知、推理與控制中的前沿探索

內容概要：隨著生成式AI與具身智能體研究的融合加速，世界模型正成為支撐智能體實現感知、推理與控制閉環的關鍵技術。相比傳統感知模型，世界模型具備在內部模擬環境、推演未來狀態的能力，為智能體提供因果一致的決策基礎。本報告將介紹報告人近期在該方向的代表性研究，包括：基于200萬+機器人軌跡訓練的通用世界模型WoW，實現從語言到動作的端到端操作；面向手部精細操作的視角生成模型WristWorld；增強視覺語言模型動態感知能力的DyVA；以及支持實時控制與風險預測的雙系統模型MinD。報告將探討這些模型如何構建由生成式世界模型驅動的“具身大腦”，并展望其在通用機器人系統中的應用前景。

報告嘉賓：地平線機器人實驗室研究員、重建與生成方向負責人 劉瀏

報告主題：從重建到生成，邁向通用具身智能的閉環仿真

內容概要：大語言模型（LLM）的飛速發展，為通用人工智能（AGI）的實現帶來了希望。然而，LLM 本身無法與物理世界進行真實交互，這一局限正是具身智能（Embodied AI）致力于研究與彌合的關鍵鴻溝。在具身智能領域，若想重現LLM“大數據 + 大模型”的成功路徑，一方面依賴海量交互數據作為VLA基礎預訓練，另一方面，需要克服在物理世界中的交互帶來的天然局限：效率低、風險高、難以復現。因此，構建一個可規模化擴展（Scalable）的世界模型作為具身智能模型的閉環交互環境，已成為該領域發展的關鍵路徑。本次分享將重點介紹地平線在該領域的最新研究進展，涵蓋以下核心模塊：可交互場景重建、前饋式3D重建、具身3D生成引擎以及具身視頻生成。

03.

報名方式

大會設置了四類電子門票，分別是論壇觀眾票、論壇VIP票、閉門專享票和貴賓通票。會場座位分布如下。

四類電子門票中，論壇觀眾票為免費票，申請后需經審核通過方可參會；論壇VIP票、閉門專享票和貴賓通票均需購買。各類門票的詳細權益可通過文末左下角「閱讀原文」，直達官網進行了解。

具身世界模型技術研討會將于11月19日在分會場二上午進行，主要向持有閉門專享票、貴賓通票的觀眾開放。

希望參加研討會的朋友，可以掃描下方二維碼，添加小助手“小鷗”進行報名，已添加過“小鷗”的老朋友，可以給“小鷗”私信，發送“EAIR 25”即可報名。