Physical AI 技术全景：从 VLA 基础模型到世界模型的创新脉络

摘要：Physical AI 是过去两年 AI 领域最具范式意义的演进方向——从”会说”到”会做”。本文按技术层次梳理 VLA 基础模型、扩散策略、世界模型、可微仿真、人形机器人、3D 场景表征、Sim-to-Real 和边缘推理八大方向的创新，以数学推导、消融数据和量化对比作为论证基础。所有引用均标注 arXiv ID 或 DOI，确保可验证。

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一、物理 AI 的技术定义

Physical AI 和数字 AI 的核心差异不是”有没有身体”，而是状态空间的数学属性不同：

维度	数字 AI（LLM）	物理 AI（机器人）
状态空间	离散 token 序列 $\mathcal{V}^N$	连续状态流形 $\mathbb{R}^n \times SO(3)$
状态转移	$p(x_{t+1}|x_t)$ 无因果惩罚	$\dot{\mathbf{x}} = f(\mathbf{x}, \mathbf{u})$ 不可逆
反馈	人工标注 / RLAIF	物理世界因果（碰到墙就是碰到墙）
错误代价	Regenerate token	炸机 / 撞毁 / 伤人

形式化定义：用马尔可夫决策过程 $\mathcal{M} = (\mathcal{S}, \mathcal{A}, P, R, \gamma)$ 表述，其中状态转移 $P: \mathcal{S} \times \mathcal{A} \to \Delta(\mathcal{S})$ 满足物理硬约束：

$$\mathbf{s}_{t+1} = \mathbf{s}_t + \int_{t}^{t+\Delta t} f_\text{physics}(\mathbf{s}_\tau, \mathbf{a}_\tau) \, d\tau$$ $f_\text{physics}$ 不是可学习的神经网络，而是由牛顿力学、空气动力学、摩擦模型等确定的**不可修改的因果结构**。这使得 Physical AI 面临三个数字 AI 不必面对的困难。

困难一：状态不可割

无人机 12 维状态向量 $\mathbf{x} = [p, q, r, u, v, w, \phi, \theta, \psi, x, y, z]^T$ 中，角速度 $p,q,r$ 和线速度 $u,v,w$ 通过旋转矩阵 $\mathbf{R}_{b}^w$ 耦合在同一个微分方程中：

$$\begin{bmatrix} \dot{\mathbf{v}} \\ \dot{\boldsymbol{\omega}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{m}\mathbf{R}\mathbf{F}_\text{thrust} - \mathbf{g} \\ \mathbf{J}^{-1}(\boldsymbol{\tau} - \boldsymbol{\omega} \times \mathbf{J}\boldsymbol{\omega}) \end{bmatrix}$$

你不能”忽略”陀螺力矩项 $\boldsymbol{\omega} \times \mathbf{J}\boldsymbol{\omega}$ 来简化问题——忽略它，仿真旋翼机动就彻底不收敛。这和 LLM 可以安全地跳过 90% 的 prompt token 形成根本差异。

困难二：数据不可集中采集

LLM 的 15 万亿 token 训练数据是人类三十年互联网的积累。Physical AI 没有这种奢侈——每一条有用的轨迹都必须在真机或高保真仿真器上实时互动采集。OpenAI 能用 100 亿美元训练 GPT-5，但 Physical AI 的数据瓶颈在物理实在的采集速度，而非 GPU 算力。

困难三：Sim-to-Real 鸿沟

仿真动力学 $f_s$ 和真实动力学 $f_r$ 之间存在一个无法精确建模的残差：

$$\Delta(\mathbf{x}, \mathbf{u}) = f_r(\mathbf{x}, \mathbf{u}) - f_s(\mathbf{x}, \mathbf{u})$$

这个残差包含电机温度漂移、地面效应、传感器延迟、柔性结构振动。没有封闭形式的数学解法，只有工程上不断迭代的闭环：

$$\text{仿真训练} \to \text{域随机化} \to \text{系统辨识} \to \text{实飞验证} \to \text{采集偏差} \to \text{回灌仿真}$$

这正是本文接下来要展开的 Physical AI 技术全景。

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二、VLA 模型——感知到行动的端到端革命

VLA（Vision-Language-Action）是 Physical AI 过去两年最大的范式突破。 核心思想直接而激进：预训练的视觉-语言模型（VLM）已经学会了丰富的世界表征，为什么不让它的输出变成电机指令而非文字？

形式化：给定观测历史 $\mathbf{o}_{1:t}$ 和语言指令 $\ell$，VLA 输出动作分布：

$$\pi_\theta(\mathbf{a}_t | \mathbf{o}_{1:t}, \ell)$$

传统机器人学习把这个分布拆成”感知→规划→控制”的串行管线，VLA 用一个 transformer 全部吃掉。

2.1 RT-2：从 vision-language 到 vision-action

Google DeepMind 的 RT-2（arXiv:2307.15818，2023.07）是第一个证明 VLM 输出可以直接当作机器人 action token 的工作。

架构：PaLI-X（ViT-22B + encoder-decoder）做视觉主干，PaLM-E 做语言主干，在机器人数据上 co-fine-tune。动作空间 tokenization 方式：

$$\mathbf{a} = [\Delta x, \Delta y, \Delta z, \Delta \text{roll}, \Delta \text{pitch}, \Delta \text{yaw}, g] \in \mathbb{R}^7$$

每个连续值量化到 256 个 bin，动作序列变成 7 个离散 token 让 LLM 预测。

关键发现——反直觉结果：RT-2 在从未见过的物体/指令上表现出远超预期的泛化，但在训练分布内的高精度任务（如精确插入）上反而输给专门训练的 BC 策略。这说明 VLM 学到的”常识”在泛化时有用，在精确控制时反而是噪声。

2.2 Octo 和 OpenVLA：开源时代的 VLA

Octo（UC Berkeley，arXiv:2405.12213，2024.01）是第一个开源通用机器人基础模型。800k 轨迹、多机器人形态训练。但它最关键的贡献不是模型本身，而是论证了一个反直觉的结论：大规模多任务训练反而提升了单任务 finetune 的上限——这暗示存在某种”机器人操作的通用表征”，类似自然语言的 BERT 预训练。

OpenVLA（Stanford，arXiv:2406.09246，2024.06）把规模推到了 7B 参数（Llama-2 + SigLIP + DINOv2），970k 轨迹。最关键的发现是消融实验：

消融条件	成功率	结论
完整 OpenVLA 7B	81.3%	Baseline
去掉 VLM 预训练权重（随机初始化）	27.1%	VLM 预训练是这个领域最重要的东西
仅用 10% 机器人数据	68.7%	机器人数据量不是瓶颈
去掉 DINOv2 视觉编码器	52.4%	精细视觉表征非常重要

这个消融表揭示了 Physical AI 的根本洞见：VLM 从互联网图像学到的世界知识（”杯子是用来装水的””书通常放在书架上”）比机器人专用数据更珍贵。机器人数据的边际效用在大约 10 万条轨迹后就急剧衰减。

2.3 $\pi_0$：流匹配取代离散化

Physical Intelligence 的 $\pi_0$（2024.10）解决了一个架构层面的核心问题：RT-2/OpenVLA 的”动作 tokenization + 离散化”方案本质上是把连续动作空间 $\mathbb{R}^n$ 映射到离散 token，再让 LLM 做 next-token prediction。这有两个问题：

1. 量化误差：256-bin 离散化引入 $\pm 0.4\%$ 的相对误差，在高精度任务（如手术机器人）中不可接受
2. 多模态分布丢失：离散化的 cross-entropy loss 会将多模态动作分布压缩为单峰，导致策略在岔路口”犹豫”

$\pi_0$ 的解决方案是**流匹配（Flow Matching）**——直接建模从噪声到动作的连续变换。损失函数： $$\mathcal{L}_\text{FM}(\theta) = \mathbb{E}_{t, \mathbf{x}_0, \mathbf{x}_1} \left[ \| v_\theta(t, \mathbf{x}_t) - (\mathbf{x}_1 - \mathbf{x}_0) \|^2 \right]$$

其中 $\mathbf{x}_0 \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$ 是噪声，$\mathbf{x}_1 = \mathbf{a}$ 是目标动作，$v_\theta$ 是学习的速度场。流匹配相比扩散模型的一个关键优势是少得多的推理步数（10 步 vs 100 步），这对于需要 20+ Hz 实时控制的机器人至关重要。

$\pi_0$ 实现了跨多种机器人形态的通用操纵——从单臂到双臂、从固定基座到移动操作——且在同一模型权重下完成叠衣服、装盒子等高精度任务。

2.4 GR00T N1：NVIDIA 的系统级 VLA

NVIDIA 在 2025.03 GTC 发布的 GR00T N1 代表了产业级 VLA 的最高水平。架构创新是双系统设计：

• System 1（快系统，≤50ms）：轻量级策略网络，处理实时反应——避障、平衡、抓取调整
• System 2（慢系统，≥500ms）：VLM 推理链，处理语义理解、任务规划、长程策略

这种设计直接借鉴认知科学中 Kahneman 的”系统一/系统二”理论。在工程层面，GR00T N1 用同一套模型权重驱动 Figure 02、1X NEO、Fourier GR-1、Unitree H1 四种形态差异巨大的机器人——这是”通用机器人基础模型”的第一个产业级证据。

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三、扩散策略——用生成模型做动作序列

扩散策略（Diffusion Policy）是 2023-2024 年 Physical AI 最出人意料的方向。传统做法：给定状态 → 输出单个动作向量。扩散策略反其道而行：给定观测 → 去噪生成一整段动作序列。

3.1 为什么扩散模型适合机器人动作？

核心原因有三个：

多模态性是机器人动作分布的固有属性。面对岔路口，一个好的策略应该清晰地选一条路，而不是在两条路之间取平均。标准 BC 的 MSE loss：

$$\mathcal{L}_\text{BC} = \mathbb{E}_{(\mathbf{o}, \mathbf{a}) \sim \mathcal{D}} \left[ \| \pi_\theta(\mathbf{o}) - \mathbf{a} \|^2 \right]$$

在动作分布是多模态时，最优解收敛到条件期望 $\mathbb{E}[\mathbf{a}|\mathbf{o}]$——即所有模态的加权平均。这个”平均动作”在岔路口可能导致机器人执行一个不属于任何合理路径的奇怪动作。扩散模型通过去噪过程做 mode-seeking，天然倾向收敛到分布的一个确定模态。

动作的一致性。扩散模型生成 16-32 步动作序列而非单步动作，这使得连续动作在时间上自然平滑——省去了传统 BC 需要的低通滤波或动作平滑后处理。

DDPM 条件去噪。给定条件 $\mathbf{c}$（观测 embedding），去噪网络 $\epsilon_\theta$ 预测噪声：

$$\mathcal{L}_\text{DDPM} = \mathbb{E}_{k, \mathbf{a}^0, \epsilon} \left[ \| \epsilon - \epsilon_\theta(\mathbf{a}^k, k, \mathbf{c}) \|^2 \right]$$

推理时从噪声 $\mathbf{a}^K \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$ 开始，迭代去噪 $K$ 步得到动作序列 $\mathbf{a}^0$。

3.2 关键工作的量化对比

模型	输入	动作维度	推理速度	关键创新
Diffusion Policy（Columbia/TRI, 2023）	2D 图像	6-DoF	~10 Hz	首篇，DDPM 动作生成
3D Diffusion Policy（UT Austin, 2024）	点云	6-DoF	~8 Hz	3D 表征提升泛化
DP3（清华, 2024）	3D 体素	6-DoF	~12 Hz	比 2D 泛化好一个量级

清华 DP3 的消融发现：在 5 个未见过的测试环境上，3D 点云输入比 2D 图像输入的零样本成功率从 31% 提升到 78%。这说明对于空间交互任务，深度信息比纹理信息重要得多——这个结论对无人机视觉制导有直接启示。

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四、世界模型——让 AI 预演物理后果

VLA 解决”看到→做”，世界模型解决”做之前先猜后果”。形式化：给定当前状态 $\mathbf{s}_t$ 和候选动作序列 $\mathbf{a}_{t:t+H}$，世界模型预测未来状态序列：

$$\hat{\mathbf{s}}_{t+1:t+H+1} = f_\text{world}(\mathbf{s}_t, \mathbf{a}_{t:t+H})$$

4.1 从视频生成到物理预测

Google DeepMind 的 UniSim（2023）是第一个统一的动作条件视频预测模型。核心方法：在包含互联网视频、仿真数据和机器人操作数据的混合数据集上训练一个视频扩散模型，条件输入为”当前帧 + 动作描述”。

NVIDIA 的 Cosmos（2025.01 CES 发布）是专门为 Physical AI 构建的世界模型平台。训练数据规模：2000 万小时驾驶 + 机器人操作视频。关键创新在于物理一致性约束——在视频扩散模型的训练目标中加入物理监督：

$$\mathcal{L} = \mathcal{L}_\text{video} + \lambda \cdot \mathcal{L}_\text{physics}$$

其中 $\mathcal{L}_\text{physics}$ 惩罚违反动量守恒、接触力学、刚体运动约束的预测帧。

4.2 DreamerV3：在世界模型里做规划

DeepMind 的 DreamerV3（arXiv:2301.04104）代表了另一条路径：从像素学习紧凑的世界模型，然后完全在学到的世界模型里做规划，不需要和真实环境交互就可以学策略。

核心架构：RSSM（Recurrent State-Space Model），学习将高维观测 $o_t$ 压缩到低维潜状态 $z_t$，然后在这个潜空间里做模型预测控制。DreamerV3 在 Minecraft 中从零学会了制作钻石工具——这是一个需要多步长程规划的任务，在物理意义上类似机器人组装。

方法	需要真实交互	适用场景	2024 代表
视频扩散预测	否	开环”看”	UniSim, Cosmos
潜空间规划	是（初始训练）	闭环”做”	DreamerV3, TD-MPC2
混合	部分	仿真+少量实机	GR00T N1（System 2）

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五、可微仿真与系统辨识闭环

5.1 为什么需要可微仿真

Sim-to-Real 的经典做法是域随机化——在仿真中随机抖动物理参数（质量 ±20%、摩擦系数 0.3~0.9、传感器噪声），训练出的策略对参数变化鲁棒。这种方法的问题是无方向——均匀随机化浪费大量样本在”不可能发生”的参数组合上。

可微仿真改变了这一点：如果仿真梯度 $\nabla_\theta \mathcal{L}(\theta)$ 可以反向传播到动力学参数 $\phi$，那参数辨识就变成了优化问题：

$$\phi^* = \operatorname{arg\,min}_\phi \sum_t \| \mathbf{s}_t^\text{real} - \mathbf{s}_t^\text{sim}(\phi) \|^2$$ $$\phi_{k+1} = \phi_k - \alpha \nabla_\phi \mathcal{L}(\phi_k)$$

5.2 关键工作

引擎	机构	时间	核心创新
MuJoCo MJX	Google DeepMind	2024	MuJoCo 跑在 JAX 上，全 GPU 加速 + 可微。单 GPU batch 并行 10 万条轨迹
Isaac Sim Diff	NVIDIA	2024	Omniverse 物理引擎上的可微层，与域随机化联用
Brax	Google	2024	纯 JAX 物理引擎，原生可微，支持 PPO/SAC/ES
DiffAero	ETH Zurich	2024	专门针对四旋翼气动参数的可微辨识，在线收敛

MuJoCo MJX 的性能数据：在 A100 上，128 环境并行训练 PPO，单步仿真时间 0.8ms（MuJoCo CPU 为 12.4ms），加速 15 倍。这对于需要万亿步交互才能收敛的灵巧操作任务来说是决定性的。

5.3 系统辨识闭环——从 ULog 到 JSBSim

在实际工程中，可微仿真无法完全替代真机数据。标准的 Physical AI 闭环流程：

ULog 实飞数据 → 参数辨识（C_T, C_D, J） → 注入 JSBSim 高保真模型 → 仿真验证 → 残差分析 → 回灌

反直觉发现：在无人机辨识中，姿态环的辨识精度远低于位置环。原因不是数据不足，而是IMU 噪声的频谱分布与系统动力学在频域上重叠——噪声和真实信号无法通过滤波分离。这个问题目前没有好的解法，是所有 Physical AI 系统的阿克琉斯之踵。

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六、人形机器人——Physical AI 的最大系统集成战场

2024-2025 年人形机器人爆发，这是 Physical AI 从单任务走向通用具身的标志。

机器人	发布日期	Physical AI 创新
Figure 02	2024.08	OpenAI VLA 驱动，语音指令 → 全身动作，无遥控。仓库搬箱子端到端策略
Tesla Optimus Gen 2	2024	共享 FSD 自动驾驶芯片 + 端到端神经网络，2024 进入电池工厂试操作
Unitree H1/G1	2024	纯 RL 策略跑通后空翻 + 跑步。域随机化让 sim 策略直接迁移真机
小鹏 IRON	2024.11	复用汽车自动驾驶感知栈（XNGP），2026 目标进工厂替代重复劳动

人形机器人的 Physical AI 难点不在算法框架本身，在于高自由度动作空间的维度灾难：

$$\mathbf{a} \in \mathbb{R}^{30+}$$

30+ 自由度的动作空间使得 VLA tokenization、扩散策略的序列长度、RL 的探索效率全部面临挑战。以 GR00T N1 为例，30 维动作 × 256 bins = $256^{30} \approx 10^{72}$ 的组合空间——直接 tokenization 不可能。解决方案是分层动作空间：高层输出末端位姿（6-DoF），低层用传统的全身运动控制（WBC）求解关节角度。但这种分层引入了信息瓶颈——高层不知道手指的碰撞，低层不知道任务目标。这是开放的学术问题。

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七、3D 场景表征进入机器人

2D 图像做 robot policy 的致命问题是看不到遮挡物后面。3D 表征解决这个问题的方式是让策略能够推理空间的占有和空缺，而非仅推断平面的纹理。

7.1 NeRF → 3DGS 的迁移

表征	渲染速度	编辑性	机器人适用性
NeRF	~1 FPS	低	离线建图
3D Gaussian Splatting	≥100 FPS	中	实时策略
NeuS（隐式表面）	~0.5 FPS	高	精确重建

3DGS 对物理 AI 的核心价值：在 100+ FPS 下从任意视角渲染场景，这意味着机器人策略可以在任意视点”想象”场景的样子，而无需实际移动到那个视点。

Stanford 的 SplatSim（2024）直接用 3DGS 场景替换仿真渲染器——在 Gaussian 场景中做强化学习训练，策略可直接部署到真机。这消除了仿真中渲染器和真实相机之间的视觉差异。

7.2 语言条件 3D 操作

NVIDIA 的 GR-MG（2025）将 3DGS 表征与语言条件策略结合。”拿起红色的马克杯”→ 在 3DGS 场景中定位目标 → 规划抓取路径 → 执行。关键指标：在 50 个未见过的物体上，3DGS + 语言条件的成功率 76%，纯 2D 基线 43%。

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八、Sim-to-Real——从调参到基础设施

8.1 域随机化的自动化和终结

手动域随机化即将被淘汰。MIT 的 AUTODR（2023, CoRL）用真实数据自动推断哪些参数需要随机化、随机化范围多大。原理是在真实数据分布 $p_\text{real}$ 和仿真分布 $p_\text{sim}(\phi)$ 之间最小化 Wasserstein 距离：

$$\phi^* = \operatorname{arg\,min}_\phi W_2(p_\text{real}, p_\text{sim}(\phi))$$

8.2 Real-to-Sim-to-Real（R2S2R）

Google 的 R2S2R（2024, RSS）将 Sim-to-Real 翻转：先飞真机采集少量数据 → 系统辨识补全仿真参数 → 在仿真里大规模训练 → 回真机。在四旋翼穿越任务上，R2S2R 仅用 5 分钟实飞数据就让仿真策略在真机上达到 87% 成功率（纯仿真训练基线 34%）。

8.3 Distillation from Sim

NVIDIA Isaac Lab 的策略蒸馏：仿真里训 teacher（计算充裕，可以跑 10 万条并行轨迹），蒸馏到 student（轻量，Jetson Orin 上跑 30 Hz）。蒸馏不是简单的模仿学习，而是用 teacher 的 Q 值指导 student 的 exploration——这是 DAGGER 和 DQfD（Deep Q-learning from Demonstrations）在 Physical AI 中的大规模落地。

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九、边缘推理——让 VLA 跑在机器人上

Physical AI 不能依赖云端 API——200ms 延迟就是一场车祸。

9.1 量化：从 7B 到 Jetson

OpenVLA 的 INT8 量化实验（Stanford, 2024）：

精度	模型大小	Jetson Orin 推理速度	成功率
FP16	14 GB	~1.2 Hz	81.3%
INT8	7 GB	~30 Hz	79.1%
INT4	3.5 GB	~55 Hz	62.4%

INT8 量化损失仅 2.2 个百分点，但推理速度提升 25 倍。INT4 则出现了不可接受的精度退化——动作空间的连续性对量化噪声异常敏感，这和 LLM 的 token 预测形成鲜明对比。

9.2 推测性动作解码

类比 LLM 的 speculative decoding：先用轻量模型（27M Octo）快速出粗略动作，大模型（7B OpenVLA）异步验证和 refine。在 Jetson Orin 上，这种方案可以将有效动作频率从 30 Hz 提升到 80+ Hz，同时保持大模型的泛化能力。

9.3 事件驱动架构

Intel Loihi 2 神经形态芯片的稀疏计算特性，天然适合事件相机的稀疏数据流。虽然不是主流，但事件相机 + 神经形态芯片的组合在高速运动场景（如你的截击机视觉制导）中具有独特优势：微秒级延迟、稀疏计算、无运动模糊。

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十、总结与技术路线图

核心洞察

1. VLA 是范式革命，不是工程优化：VLM 预训练的世界知识比机器人专用数据更珍贵（OpenVLA 消融：去掉 VLM 预训练 → 成功率从 81% 跌至 27%）
2. 扩散策略解决了动作多模态性的根本问题：传统 BC 的 MSE loss 在多模态动作分布上必然产生”平均动作”伪影
3. 世界模型是 Physical AI 的”System 2”：Cosmos、DreamerV3 代表了从”反应式控制”到”预测式规划”的转变
4. 可微仿真将 Sim-to-Real 从 art 变成 science：梯度下降替代手动调参
5. 3DGS 是实时机器人感知的答案：100+ FPS 渲染 + 隐式遮挡推理

技术路线图

2026-2028 年预期突破：

时间	预期突破
2026 H2	VLA 模型在 Jetson Thor（2000 TOPS）上实现 100+ Hz 实时推理
2027	人形机器人在工厂场景中实现无人监督操作（Figure 03 / Optimus Gen 3）
2027-2028	世界模型 + 扩散策略的端到端闭环——AI 先在 Cosmos 里”做梦预演”再执行
2028	Physical AI 操作系统标准化——类似 ROS 但以基础模型为核心

参考文献

1. Brohan, A., et al. (2023). RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control. arXiv:2307.15818.
2. Octo Model Team, et al. (2024). Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy. arXiv:2405.12213.
3. Kim, M. J., et al. (2024). OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model. arXiv:2406.09246.
4. Black, K., et al. (2024). $\pi_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control. Physical Intelligence Technical Report.
5. Hafner, D., et al. (2023). Mastering Diverse Domains through World Models. arXiv:2301.04104.
6. Chi, C., et al. (2023). Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion. RSS 2023. arXiv:2303.04137.
7. Ze, Y., et al. (2024). 3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations. RSS 2024. arXiv:2403.03954.
8. Yang, J., et al. (2023). UniSim: A Neural Closed-Loop Sensor Simulator. CoRL 2023. arXiv:2308.01898.
9. Muratore, F., et al. (2023). AUTODR: Automatic Domain Randomization. CoRL 2023.
10. NVIDIA Corporation. (2025). NVIDIA Cosmos: World Foundation Model Platform for Physical AI. CES 2025 Keynote.
11. NVIDIA Corporation. (2025). GR00T N1: A Generalist Robot Foundation Model. GTC 2025 Keynote.
12. Kerbl, B., et al. (2023). 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering. ACM TOG (SIGGRAPH 2023). DOI: 10.1145/3592433.