仿真

自动驾驶是由计算机系统而非人来操作道路车辆。它的六级自动化量表、两条主要技术路线，以及从1980年代起延续至今的一系列研究车辆，构成了今天讨论这一领域的框架。

Rodney Brooks 在 1990 年的这篇论文中主张从底层出发造人工智能：把与环境持续进行的物理互动当作设计智能系统的主要约束，而不是沿用此前约三十年主导领域的抽象符号操作。

Francois Chollet 于 2019 年发表的论文，把智能定义为技能获取效率，并提出抽象与推理语料库（ARC）——一套只依赖核心知识、不需要专门领域知识和语言的网格任务基准。

2020 年的论文提出 NeRF：把场景表示成由 5 维坐标映射到密度与颜色的神经网络，并用相机位姿已知的稀疏图像优化，在新视图合成上取得领先结果。

Isaac GR00T N1 是 NVIDIA 于 2025 年 3 月 18 日发布的人形机器人开放基础模型。它可针对具体机器人或任务再做后训练，并把负责规划的模型与负责快速运动的模型组合在一起。

2025 年的一篇论文提出 ARC-AGI-2 基准：用输入—输出配对任务测量前沿 AI 的抽象推理能力，并给出人类测试基线，让分数能更细致地反映进展。

世界模型是学习环境内部表示、并预测环境随动作如何变化的机器学习系统。在强化学习中，它相当于从经验中学出的模拟器，让智能体不必在真实环境里反复试错就能规划行动。

Arthur Samuel 在 IBM 开发的跳棋程序，1949 年着手、1959 年发表，靠记忆已见局面、自我对弈和局面评分来学习，达到了相当不错的业余水平。

SHRDLU 是 Terry Winograd 于 1968—1970 年在 MIT 开发的早期自然语言理解程序，能就一个积木世界用英语对话、执行指令并回答问题，其演示影响深远。

NVIDIA 研究院是 NVIDIA 的研究机构，2006 年成立，拥有 200 多名科学家，研究 AI、自动驾驶、高性能计算和图形，并开发开放的 Nemotron 模型系列。

DeepMind 提出的强化学习智能体，把 Q 学习与卷积神经网络结合，直接从原始像素学会玩雅达利 2600 游戏，在数十款游戏上达到人类水平，且事先不知道游戏规则。

2017 年挂在 arXiv、后于 Science 发表的论文：同一个自我对弈强化学习算法 AlphaZero 学会了国际象棋、将棋和围棋，并在三种棋里都战胜了强力的专门程序。

OpenAI Five 是 OpenAI 用强化学习训练的五人《Dota 2》机器人队伍，2019 年 4 月在旧金山以三局两胜击败当届世界冠军 OG。

AlphaStar 是 DeepMind 开发的《星际争霸 II》AI。2019 年它在三个种族上都达到宗师水平，在 Battle.net 活跃玩家中排名超过 99.8%。

MuZero 是 DeepMind 提出的强化学习算法，它自己学出一个环境模型，并在该模型中做规划，在不被告知规则的情况下掌握了 Atari、围棋、国际象棋和将棋。

2022 年发表于 Nature 的一篇论文，Degrave、Felici 等人用深度强化学习让控制器自主学会给托卡马克的全部磁控制线圈下指令，产生并维持了多种等离子体位形。

GraphCast 是一个基于图神经网络的全球天气模型，用四十年的再分析资料训练，能在不到一分钟内给出 0.25 度分辨率、未来 10 天的全球预报，并在多数检验指标上超过当时最准确的业务确定性预报系统。

盘古气象大模型是用三维深度网络做全球中期天气预报的模型，论文于2023年发表在《自然》；在再分析数据上，它在所有测试变量上的确定性预报都强于欧洲中期天气预报中心的业务系统。

Aurora 是一个面向地球系统的基础模型，用超过 100 万小时的地球物理数据训练，在天气、空气质量、海浪和热带气旋路径预报上优于业务预报，计算成本低几个数量级。

Genie 3 是 Google DeepMind 的通用世界模型，于 2025 年 8 月 5 日公布。它用文字提示生成可实时导航的 720p 交互环境，帧率为每秒 24 帧，以有限研究预览的形式发布。

视觉里程计让巡视器通过跟踪行驶前后相机图像中的地形特征，测出自己实际移动了多远，而不是只靠数车轮转数。NASA 的火星探测车首次实际演示了这项技术。

RoboCup 联合会是国际机器人足球计划与赛事的主办机构，该计划的目标被设定为研发能战胜人类世界杯冠军队的机器人球员。

Nomad 是卡内基梅隆大学机器人研究所用 NASA 经费研制的四轮行星漫游车原型，在南极冰面上自主行驶、寻找陨石，检验机器人能否自己选择目标并完成分析。

多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，能解决单个智能体难以完成的问题。近年以大型语言模型为内核的框架，让智能体之间直接对话协作，使这一方向重新受到关注。

AutoNav 是 NASA 火星探测车“勇气号”和“机遇号”使用的自主导航软件，结合立体视觉、GESTALT 地形评估、视觉里程计和 Field D* 路径规划，让火星车自行判断并选择行驶路线。

仿真到现实迁移指先在仿真中训练机器人策略，再迁移到真实机器人，用合成数据补充昂贵的人工演示数据。

具身智能（Embodied AI）指通过与环境的互动来学习的智能体，而不只依赖从互联网上收集的图像、视频或文本数据集；模拟器则是训练和评测这类智能体的虚拟试验台。

MuZero 是 DeepMind 的强化学习算法，将树搜索与学习到的模型结合，在未被告知环境规则的情况下，于 Atari、围棋、国际象棋和将棋上达到超人类水平。

GraphCast 是 Google DeepMind 的机器学习天气预报模型，能在单台 TPU 上不到一分钟生成 10 天全球预报，并在多数测试变量上优于 ECMWF 的 HRES。

Google DeepMind 的生成式世界模型，110 亿参数，能根据文本、图像或草图生成可逐帧操控的虚拟世界；是首个在无标注互联网视频上训练、无需动作标签的生成式交互环境。

Octo 是一个开源的通用机器人策略，用 80 万条机器人轨迹训练的基于 Transformer 的扩散模型，可以直接控制多种机器人，并能高效微调到新的机器人配置。

Genie 2 是 Google DeepMind 开发的基础世界模型，于 2024 年 12 月 4 日公布，能把一张提示图像变成一个可玩的 3D 环境，人和 AI 智能体都能用键盘鼠标在其中行动。

NVIDIA Cosmos 是一组世界基础模型，可生成符合物理规律的视频，用于训练机器人和自动驾驶汽车，2025 年 1 月以开放权重发布。

Skild Brain 是 Skild AI 开发的通用机器人基础模型，在包含 10 万台不同机器人的虚拟环境中训练，可装配到现有机器人硬件上，而不是为单一任务专门设计。

混元 3D 世界模型 1.0 是腾讯开源的 3D 世界生成模型，可从文字或图像生成可探索、可导出网格的三维场景。它于 2025 年 7 月发布，此后又推出了一系列更轻量、更快的版本。

GWM-1 是 Runway 发布的首个「通用世界模型」，以自回归方式实时逐帧生成 720p 视频，并可由相机位姿、机器人指令或音频驱动。

Soccer Server 是一个用软件模拟足球比赛的平台，由 Itsuki Noda 等人发起，用于多智能体系统研究，后来成为 RoboCup 的官方足球服务器。

卡罗尔·豪斯曼是研究机器人学习与具身智能的机器人学家，曾任 Google Brain 与 Google DeepMind 高级研究科学家，并共同创办 Physical Intelligence。

面向机器人仿真、训练、感知和部署的 NVIDIA 机器人开发平台。