10月30日，大晓机器人宣布，其联合南洋理工大学S-Lab发布面向具体环境构建，可探索、可交互的世界模型——Mundo。
Mundo支持与OpenAI旗下Atlas类似的场景重建、自由视角探索和时空模拟能力。相较于Atlas来说，Mundo可以将物体的质量、摩擦等物理属性纳入场景程序，通过物理引擎计算运动、接触与碰撞。
同时，Mundo支持调用智能体，通过代码编辑场景中的物体、属性与动作，将少量影像转化为可自由探索、可编程交互、可用于机器人导航与操作训练的三维世界。
Mundo将三维场景表示、物理仿真与视频生成相结合，结合Astra（OpenAI的下一代AI模型系列）打造全新空间理解能力，先通过影像场景与物体，并可以通过代码实现场景可以编辑，再通过代码定义、编辑物体属性和动作。物理引擎计算运动与碰撞，视频模型结合参考影像渲染结果，形成从场景重建、代码编辑到交互模拟的完整流程。场景既能被看见，也能响应动作、记录变化，进而成为机器人训练与测试的环境。
这一能力为机器人进入具体商业场景提供了支持。在大晓机器人以Kairos为核心的世界模型技术体系中，Mundo补充环境建模、训练数据生成与仿真训练能力，帮助机器人完成场景适配和策略优化。
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例如，一间办公室可以从桌面旁绕到窗边，一处住宅可以从庭院进入室内。相机移动时，输入图像约束已经拍到的布局、外观和细节，模型则对没有被拍到的区域进行推断补全。增加参考视图，就能为场景提供更多真实依据，减少补全的不确定性。
Mundo将拍下来的一个个视角，组织成可以持续进入和探索的空间。对于机器人场景适配，这意味着现场影像能够成为构建任务环境的入口，为后续导航和交互训练提供空间基础。
炒股配资排名从导航到操作，再到四维时空观察，Mundo为机器人提供了可反复演练、可多角度检查的环境。在酒店应用中，团队已利用它重建楼层与洗衣区域，为导航提供空间和语义信息，并模拟洗衣机开门等交互，为机器人理解任务与开展训练提供支持。
世界模型的产业价值，要由它对真实任务的贡献来体现。Mundo为大晓机器人补充具体环境建模与仿真训练能力，连接现场采集、数据生成和策略优化，服务于机器人进入实际工作场景。
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