伯克利&Meta提出PEVA模型，通过AI学习身体动作与视觉信息之间的关系，构建更贴近现实的具身智能。
原文标题：伯克利&Meta面向具身智能的世界模型：让AI通过全身动作「看见」未来
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到PEVA可以进行“反事实”推断，即预测如果做另一个动作会看到什么。这种能力在实际应用中有哪些潜在价值？
3、PEVA目前还存在一些局限，例如无法用语言描述目标。你认为未来如何让AI能够像人一样，将语言指令融入到具身智能的世界模型中？
原文内容
本文基于 Yutong Bai、Danny Tran、Amir Bar、Yann LeCun、Trevor Darrell 和 Jitendra Malik 等人的研究工作。
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论文标题：Whole-Body Conditioned Egocentric Video Prediction
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.21552
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项目地址：https://dannytran123.github.io/PEVA/
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参考阅读链接：https://x.com/YutongBAI1002/status/1938442251866411281
几十年来，人工智能领域一直在思考一个看似简单但非常根本的问题：
如果一个智能体要在真实世界中行动、规划，并且和环境互动，它需要一个怎样的「世界模型」？
在很多早期研究中，世界模型就是一个预测引擎：只要给它一个抽象的控制指令，比如「向前走一米」或者「向左转 30 度」，它就能模拟出未来的图像。这类方式在实验室环境里已经发挥过很大作用，但一旦放到真正复杂的人类生活环境，就常常捉襟见肘。
毕竟，人并不是一个漂浮在空中的摄像头。人有四肢、有关节、有骨骼，也有着非常具体的物理限制：
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关节的活动范围
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躯干的稳定性和平衡
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肌肉力量的极限
这些物理约束决定了：并不是所有动作都能被执行，很多计划只能在可达、可平衡、可承受的范围内完成。而正是这样的物理性，才塑造了人类真实的动作方式，也塑造了我们能够看到的和不能看到的信息。
举一些例子：
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你想看到身后的情况，就必须转头或者转身
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你想看清桌下的东西，就必须弯腰蹲下
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你想拿到高处的杯子，就必须抬起手臂并伸展身体
这些都不是凭空的，而是被身体结构和运动学约束的行为。所以如果 AI 也要像人一样预测未来，就得学会：预测自己的身体能做到什么动作，以及由此产生的视觉后果。
为什么说视觉就是规划的一部分？
从心理学、神经科学到行为学，人们早就发现一个规律：在执行动作之前，人会先预演接下来会看到什么。
例如：
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走向水杯时，脑子里会提前预测水杯什么时候出现
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转过一个拐角前，会猜测即将出现的景象
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伸手的时候，会想象手臂何时进入视野
这种「预演」能力让人类能及时修正动作并避免失误。也就是说，我们并不是光靠看到的画面做出决策，而是一直在用大脑里的「想象」，预测动作的结果。
如果未来的 AI 想在真实环境中做到和人一样自然地计划，就需要拥有同样的预测机制：「我如果这样动，接下来会看到什么？」
世界模型的老思路和新思路
世界模型并不新鲜，从 1943 年 Craik 提出「小规模大脑模型」的概念开始，到 Kalman 滤波器、LQR 等控制理论的出现，再到近年用深度学习做视觉预测，大家都在试图回答：「我采取一个动作，未来会怎样？」
但是这些方法往往只考虑了低维度的控制：像「前进」、「转向」这类参数。相比人类的全身动作，它们显得非常简陋。因为人类的动作：
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有几十个自由度的关节
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有清晰的分层控制结构
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动作对视觉的结果会随着环境不断改变
如果一个世界模型不能考虑身体动作如何塑造视觉信息，它很难在现实世界里生存下来。
PEVA 的小尝试
基于这样的背景，来自加州大学伯克利分校、Meta的研究者们提出了一个看起来简单但非常自然的问题：「如果我真的做了一个完整的人体动作，那接下来从我的眼睛会看到什么？」
相比传统模型只用「速度 + 方向」做预测，PEVA 把整个人的 3D 姿态（包括关节位置和旋转）一并喂进模型，和历史的视频帧一起输入，从而让 AI 学会：身体的动作，会如何重新组织我们能看到的世界。
举一些例子：
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手臂抬起 → 遮挡部分物体，同时也可能露出新的区域
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蹲下 → 视角高度变化，地面特征出现
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转头 → 原本背后的信息重新进入可见范围
这就是 PEVA 的核心：预测未来，不只是预测像素，而是预测身体驱动下的视觉后果。
PEVA 的功能
PEVA 目前能做的事情包括：
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给定未来的 3D 全身动作，预测连续的第一视角视频。
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分解复杂行为成「原子动作」，例如只控制左手或者头部旋转。
不仅做单次预测，还能生成最长 16 秒的视觉流。
支持「反事实」推断：如果做另一个动作，会看到什么？
在多条动作序列之间做规划，通过视觉相似度挑出更优方案。
在多样化的日常环境中学习，避免过拟合在简单场景。
一句话总结，PEVA 就像一个「身体驱动的可视化模拟器」，让 AI 获得更接近人类的想象方式。
技术细节
PEVA 的技术很简单直接，主要包括：
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全身动作输入（48 维度的三维姿态）
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条件扩散模型 + Transformer，兼顾视觉生成和时间逻辑
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在真实同步的视频 + 动作（Nymeria 数据集）上训练
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用时间跳跃策略预测到 16 秒
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做一个可行的多方案规划：在若干个动作轨迹中，用视觉相似度挑一个最可能达成目标的方案。
研究者在文章中也用大篇幅讨论了局限和展望：例如只做了单臂或部分身体的规划，目标意图还比较粗糙，没法像人那样用语言描述目标，这些都值得后续慢慢补齐。
能力小结
从评估看，PEVA 在几个方面算是一个可行的探索：
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短期视觉预测，与动作对齐度高。
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长期可达 16 秒的视频，仍保持较好连贯性。
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原子动作的控制能力，比如只预测手部动作、只预测转身。
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规划：尝试多动作模拟，挑选最接近目标的一条。
这些能力至少证明了一个方向：用身体驱动未来的视觉预测，是走向具身智能的一种合理切入点。
展望
后续还值得探索的方向包括：
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语言目标和多模态输入
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真实交互中的闭环控制
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对更复杂任务的可解释规划
当 AI 试着像人一样行动时，也许它同样需要先学会：如果我这么动，接下来会看到什么。
结语
或许可以这样说：「人类之所以能看见未来，是因为身体在动，视觉随之更新。」
PEVA 只是一个很小的尝试，但希望为未来可解释、可信任的具身智能，提供一点点启发。
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