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第八届北京智源大会上，星源智发布具身交互世界模型“ω-EVA”。该模型能“预演”动作后果，优化决策，成功率显著提升，有望赋能多品类机器人，加速通用具身智能落地。
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中新网北京6月15日电 (记者 张素)
观众随手打乱棋盘，机器人静观数秒后，以“指尖”有序移动滑块，最终复原棋盘……近日，在第八届北京智源大会现场出现这样一幕。
6月12日至13日，第八届北京智源大会在北京举行。图为现场观众与机器人互动。主办方供图
研发人员解释，这不是预设程序，而是机器人在执行指令前，先在脑中“预演”了每一步的后果。换言之，华容道的每一步移动都会改变当前局面，也会影响后续路径是否可达。机器人需要理解的不只是“现在看到什么”，还包括“如果这样移动，接下来会发生什么”。
6月12日至13日，第八届北京智源大会在北京举行。与会专家围绕下一代人工智能(AI)能力、大模型长期价值、AI自进化、终端智能体等内容展开讨论。
会上，星源智联合创始人、智源研究院具身交互世界模型研究中心负责人孙振国发布具身交互世界模型“ω-EVA”。他说，世界模型不应该只在训练时预测未来，而应该真正参与动作生成。具身模型应从一次性的预测和动作生成，走向持续感知、想象、修正，并从真实交互中更新自己。
据介绍，“ω-EVA”首创“预演、验证、行动”决策闭环：机器人执行指令前，先预判动作带来的环境变化，再根据推演结果优化方案，构建起“动作提议—后果预演—动作修正”的完整逻辑，从根源上降低失误与碰撞风险。
数据显示，“ω-EVA”的LIBERO测试平均成功率达98.6%，RoboTwin2.0中经后果修正后成功率从88.9%提升至90.3%。
孙振国认为，这款原创模型不仅补上具身智能领域的技术短板，还将赋能工业操作、服务、医疗等多品类机器人，加速通用具身智能走向规模化落地。
此次会上，星源智团队还展示了流水线智能分拣、机器狗清洁官与机器人咖啡服务等具身智能场景。专家认为，这呈现了机器人从“看见环境”走向“理解任务、完成行动”的能力闭环。
“具身智能的竞争焦点正从‘能不能动’转向‘动得稳不稳、准不准’，从‘单次演示’升级为‘稳定交付’。”孙振国表示，下一代AI的价值不只体现在模型能力本身，更体现在能否进入终端、进入系统、进入真实任务。(完)
