智元机器人发布并开源世界模型EVAC与评测基准EWMBench，助力具身世界模型加速进化！

主要观点总结

智元机器人发布了全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型EVAC和具身世界模型评测基准EWMBench，旨在破解具身智能研发的双重枷锁。这两大成突破实现了从训练到评测的全链路技术闭环，并开启了具身智能的“算法-评测”协同进化时代。

关键观点总结

关键观点1: 技术突破与创新点

智元机器人发布了EVAC和EWMBench两大创新成果，旨在解决具身智能演进的两大关键制约。EVAC是全球首个机器人动作序列驱动的世界模型，实现了从物理执行到像素空间的精准映射，并具有机器人动作与像素的高精度对齐、动态多视图建模、长时序一致性以及数据高效利用等核心能力。EWMBench则是具身世界模型的质检尺，构建了场景一致性、动作合理性与语义对齐与多样性的评估体系。

关键观点2: 双重价值

EVAC不仅提供了生成式仿真评估，还通过数据增广引擎提升了数据利用效率。EWMBench则通过权威数据支撑与便捷开源工具，为研究者提供了快速开展模型比较与性能分析的手段。

关键观点3: 对行业的影响与改变

EVAC和EWMBench的发布和开源，全面破解了模型评测成本高和数据价值未充分挖掘利用的行业痛点，标志着具身智能进入“算法 - 评测”协同进化时代。

文章预览

近日，智元机器人重磅发布具身智能领域双重里程碑式突破：全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型EVAC (EnerVerse-AC)，以及具身世界模型评测基准EWMBench。这两大创新成果现已全面开源，旨在构建“低成本模拟 - 标准化评测 - 高效迭代”的全新开发范式，持续赋能全球具身智能研究，加速技术落地与产业发展。 EVAC arxiv：https://arxiv.org/abs/2505.09723 EVAC 开源代码：https://github.com/AgibotTech/EnerVerse-AC EWMBench arxiv: https://arxiv.org/abs/2505.09694 EWMBench 开源代码：https://github.com/AgibotTech/EWMBench 直面行业瓶颈，破解具身智能研发的“双重枷锁” 当前具身智能演进面临两大关键制约：在测试阶段，真机验证代价大、风险高，仿真系统又受制于虚实偏差；在数据层面，海量真机数据尚未构建基于轨迹扩增的高效利用机制，限制了多样性生成与泛化训练。为打破困 ………………………………