DeepMind用Veo模拟机器人世界:不止生成视频
机器之心报道
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机器之心编辑部
随着通用型机器人策略的演进,机器人已能通过自然语言指令在多样环境中执行各类任务,但这同时也带来了显著的挑战。
一方面,真实世界评估成本极高,需要系统性覆盖常规场景、极端情况、分布外环境以及各类安全风险,通常需进行成百上千次真实硬件实验,不仅耗时、昂贵,还可能存在操作风险。
另一方面,安全性评估尤为棘手,许多潜在的不安全行为(例如误夹人手、损坏设备或引发环境危险)本身就不适合在真实环境中反复测试,使得传统的硬件评估方法在安全场景下往往难以实施。
传统的物理仿真器虽有帮助,但在真实感、多样性、搭建成本和视觉一致性方面仍存在明显瓶颈。
此外,前沿视频模型为世界仿真提供了一种替代路径,有望解决前文提到的诸多挑战。然而,要真正发挥这一潜力面临很多困难,主要原因包括:
1)在闭环、动作条件生成中容易产生伪影;
2)对接触动力学(如物体接触、碰撞)的仿真十分困难;
3)现代策略架构对多视角一致性提出了较高要求,而这在视频生成中并不容易满足。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2512.10675项目主页:https://veo-robotics.github.io/论文标题:Evaluating Gemini Robotics Policies in a Veo World Simulator
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