广东
日前举办的第五届全球数字贸易博览会上，索辰科技(688507)与其战略投资企业杭州美梦空间科技有限公司（Memo）联合发布创新成果：Physical-WAM物理—世界动作模型与RoboTwin-Phys物理漂移评测基准。前者面向机器人对物理世界的理解、预测与动作生成，后者面向相关能力的评测与验证，共同构成“模型能力—物理测评”的技术闭环。
美梦空间专注于世界模型的研发与应用，由北京大学信息技术高等研究院高文院士领衔的AVS先进视觉系统研究中心孵化，核心团队在具身智能、视频编解码、空间计算、人工智能领域积累了深厚的研究经验，兼具学术深度与工程落地能力。2026年8月，物理AI头部企业索辰科技完成对美梦空间独家种子轮战略投资，双方在数据、算力、物理AI等技术层面深度协同，共同推进世界模型研发与产业应用落地。
据介绍，机器人有效的物理交互样本诞生于真实或高保真仿真的接触过程：抓取、推拨、按压，每一次有效交互都伴随真机运动、接触反馈和物体状态改变。这类数据采集周期长，硬件损耗成本高，不同机器人本体之间还存在明显的数据迁移壁垒。由此，机器人可用的真实物理交互样本仅维持在百万量级，和文本图像领域数十亿级别的数据体量相比，存在数万级别的落差。
面对数据供给的现实约束，美梦空间提出Physical-WAM作为针对性解法。整套架构的核心设计，是在感知信号输入和动作输出链路之间，插入一层“物理Token”表征。
传统世界模型的中间表征是像素或隐空间向量。它虽然可以推演物理世界的演化，但无法感知物理本身——知道“下一帧画面会变成什么样”，却不知道“为什么会变成这样”。Physical-WAM作为业内首个具备物理感知能力的WAM基模，基于可观测数据与深层物理数据训练，能在真实任务中实时觉察物理变化，并预判动作后果、实时修正行为。
Physical-WAM由PhysLens、PhysDream、PhysAct三个模块构成，形成“感知→预测→生成→修正”的反馈链条。PhysLens是“物理翻译器”，从多模态感知信号中提取摩擦、重量、重心、接触状态等不可直接观测的物理信息，输出统一的物理Token表征。PhysDream是“物理预言家”，结合当前物理表征、环境状态和候选动作推演未来物理状态，预测打滑、脱手等风险并给出不确定性评估。PhysAct则负责物理条件化动作生成，把物理属性与未来状态预测引入动作生成，当环境发生物理漂移时自动调整执行策略。
模型之外，美梦空间的RoboTwin-Phys物理漂移测评基准，是业内首个以物理因素扰动为核心评测对象的机器人操作基准，能够把现实中抽象的物理参数，转化为可控、可标记、可复现的变量。
这套评测基准遵循三层递进逻辑：物理属性推断准不准、物理扰动下任务还成不成、性能差距的上界在哪里。它在RoboTwin的基础上，新增了13类真实世界常见的物理扰动因素，从物体属性、接触属性、阻尼、任务环境到相机配置五大维度，支持单因素扰动到多因素组合扰动测评。
美梦空间的下一步路线将围绕“视觉先行，力触声递进”持续迭代多模态物理表征模型，扩充物理交互数据集，优化模型推理延迟与多本体适配能力。索辰科技将持续关注并支持美梦空间在世界模型、具身智能及相关底层技术方向的探索，双方将结合各自资源禀赋，积极推动前沿技术研究、产业生态建设与具身场景落地。（万迁）
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