<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Gravity4D | 行业新闻_制造（点击查看更多）</title><description>搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产  零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）</description><link>https://zhizao.hangyexinwen.com</link><item><title>⁣📰 极智嘉Gravity 4D WAM：世界模型从&quot;导演&quot;切换到&quot;工程师&quot;极智嘉在2026年WAIC发布具身智能框架Gravity的落地模块 Gravity 4D WAM，核心在于将世界模型从仅预测图像转向预判三维物理演化，解决“看起来对不等于物理上对”的问题</title><link>https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/12457</link><guid isPermaLink="true">https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/12457</guid><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 15:59:20 GMT</pubDate><content:encoded>⁣&lt;br /&gt;&lt;b&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📰&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 极智嘉Gravity 4D WAM：世界模型从&quot;导演&quot;切换到&quot;工程师&quot;&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;极智嘉在2026年WAIC发布具身智能框架Gravity的落地模块 Gravity 4D WAM，核心在于将世界模型从仅预测图像转向预判三维物理演化，解决“看起来对不等于物理上对”的问题。传统WAM以RGB/VAE latent预测未来，难以保证三维运动规律、抓取接触与几何约束的一致性，导致穿模与现实风险。Gravity 4D 提出4D latent监督，联合学习RGB外观、Pointmap（三维结构）与 Scene Flow（三维运动），形成稳定的几何关系与物体运动推演，使WAM不仅生成好看画面，更输出可验证的空间结构与运动轨迹。通过蒸馏方式将Gravity 4D-VAE的4D latent先验注入WAM，采用两阶段推理：先推演三维世界再决策动作，训练时增益为正，推理时解耦执行。实验在LIBERO-Plus基准中实现显著提升，且对视角、噪声、光照等扰动鲁棒，证实了物理规律的学习胜过仅靠外观预测的捷径。该框架标志着世界模型从感知画面转向物理理解，为具身智能走向生产力奠定基础。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🏷️&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E5%85%B7%E8%BA%AB%E6%99%BA%E8%83%BD&quot;&gt;#具身智能&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B&quot;&gt;#世界模型&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%233D%E6%8E%A8%E6%BC%94&quot;&gt;#3D推演&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23Gravity4D&quot;&gt;#Gravity4D&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23WAM&quot;&gt;#WAM&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🔗&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://www.industrysourcing.cn/article/478383&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;原文链接&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>