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  (688507)与其战略出资企业杭州美梦空间科技有限公司（Memo）联合发布立异效果：Physical-WAM物理—国际动作模型与RoboTwin-Phys物理漂移评测基准。前者面向对物理国际的了解、猜测与动作生成，后者面向相关才能的评测与验证，一起构成“模型才能—物理测评”的技能闭环。

  美梦空间专心于国际模型的研制与使用，由北京大学信息技能高级研讨院高文院士领衔的AVS先进视觉系统研讨中心孵化，中心团队在具身智能、视频编解码、空间核算、AI范畴积累了深沉的研讨经历，兼具学术深度与工程落地才能。2026年8月，物理AI头部企业完成对美梦空间独家种子轮战略出资，两边在数据、算力、物理AI等技能层面深度协同，一起推进国际模型研制与工业使用落地。

  据介绍，有用的物理交互样本诞生于实在或高保真仿真的触摸进程：抓取、推拨、按压，每一次有用交互都随同真机运动、触摸反应和物体状况改动。这类数据收集周期长，硬件损耗本钱高，不同本体之间还存在很明显的数据搬迁壁垒。由此，机器人可用的实在物理交互样本仅维持在百万量级，和文本图画范畴数十亿等级的数据体量比较，存在数万等级的落差。

  面临数据供应的实际束缚，美梦空间提出Physical-WAM作为针对性解法。整套架构的中心规划，是在感知信号输入和动作输出链路之间，刺进一层“物理Token”表征。

  传统国际模型的中心表征是像素或隐空间向量。它虽能推演物理国际的演化，但无法感知物理自身——知道“下一帧画面会变成什么样”，却不知道“为何会变成这样”。Physical-WAM作为业界首个具有物理感知才能的WAM基模，根据可观测数据与深层物理数据练习，能在实在使命中实时察觉物理变化，并预判动作结果、实时批改行为。

  Physical-WAM由PhysLens、PhysDream、PhysAct三个模块构成，构成“感知→猜测→生成→批改”的反应链条。PhysLens是“物理翻译器”，从多模态感知信号中提取冲突、分量、重心、触摸状况等不行直接观测的物理信息，输出一致的物理Token表征。PhysDream是“物理先知”，结合当时物理表征、环境状况和候选动作推演未来物理状况，猜测打滑、脱手等危险并给出不确定性评价。PhysAct则担任物理条件化动作生成，把物理特点与未来状况猜测引进动作生成，当环境产生物理漂移时主动调整履行战略。

  模型之外，美梦空间的RoboTwin-Phys物理漂移测评基准，是业界首个以物理要素扰动为中心评测目标的操作基准，可以把实际中笼统的物理参数，转化为可控、可符号、可复现的变量。

  这套评测基准遵从三层递进逻辑：物理特点揣度准禁绝、物理扰动下使命还成不成、功能距离的上界在哪里。它在RoboTwin的基础上，新增了13类实在国际常见的物理扰动要素，从物体特点、触摸特点、阻尼、使命环境到相机装备五大维度，支撑单要素扰动到多要素组合扰动测评。

  美梦空间的下一步道路将环绕“视觉先行，力触声递进”继续迭代多模态物理表征模型，扩大物理交互数据集，优化模型推理推迟与多本体适配才能。将继续重视并支撑美梦空间在国际模型、具身智能及相关底层技能方向的探究，两边将结合各自资源禀赋，活跃推进前沿技能讨论研讨、工业生态建设与具身场景落地。（万迁）