近日，上海人工智能實驗室（上海 AI 實驗室）開源了生成式世界模型 AETHER。該模型全部由合成數據訓練而成，不僅在傳統重建與生成任務中表現領先，更首次賦予大模型在真實世界中的 3D 空間決策與規劃能力，可助力機器人完成目標導向的視覺規劃、4D 動態重建、動作條件的視頻預測等復雜任務。

研究團隊將幾何重建與生成式建模深度融合，首創「重建 — 預測 — 規劃」 一體化框架，通過 AETHER 使大模型能夠感知周圍環境，理解物體之間的位置、運動和因果關系，從而做出更智能的行動決策。

實驗表明，傳統世界模型通常聚焦于 RGB 圖像的預測而忽略了背后隱含的幾何信息，引入空間建模后，各項指標均顯著提升，其中視頻一致性指標提升約 4%。更重要的是，即使只使用合成數據進行訓練，模型在真實環境中依然展現出強大的零樣本泛化能力。

論文與模型已經同步開源。

• 論文標題：AETHER: Geometric-Aware Unified World Modeling
• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2503.18945
• 項目主頁：https://aether-world.github.io

三大核心技術

攻克動態環境中的智能決策困境

傳統世界模型主要應用于自動駕駛與游戲開發等領域，通過其豐富的動作標簽來預測接下來的視覺畫面。

但由于缺乏對真實三維空間的建模能力，這容易導致模型預測結果出現不符合物理規律的現象。同時，由于依賴且缺乏真實數據，面對更復雜多變的場景時，其泛化能力也明顯不足。

針對以上問題，研究團隊提出了生成式世界模型 AETHER，基于三維時空建模，通過引入并構建幾何空間，大幅提升了模型空間推理的準確性與一致性。

具體而言，研究團隊利用海量仿真 RGBD 數據，開發了一套完整的數據清洗與動態重建流程，并標注了豐富的動作序列。同時，他們提出一種多模態數據的動態融合機制，首次將動態重建、視頻預測和動作規劃這三項任務融合在一個統一的框架中進行優化，從而實現了真正的一體化多任務協同，大幅提高了模型的穩定性與魯棒性。

面對復雜多變的現實世界，如何讓具身智能系統實現可靠、高效的決策是人工智能領域的一項重大挑戰。研究團隊在 AETHER 框架中通過三項關鍵技術突破，顯著提升了具身系統在動態環境中的感知、建模與決策能力。

• 目標導向視覺規劃：可根據起始與目標場景，自動生成一條實現視覺目標的合理路徑，并以視頻形式呈現全過程。通過聯合優化重建與預測目標，AETHER 內嵌空間幾何先驗知識，使生成結果兼具物理合理性。這使得具身智能系統能像人類一樣「看路規劃」—— 通過攝像頭觀察環境后，自動生成既安全又符合物理規律的行動路線。
• 4D 動態重建：通過自動標注流水線，構建合成 4D 數據集，無需真實世界數據即可實現零樣本遷移，精準捕捉并重建時空環境的動態變化。例如，輸入一段街景視頻，系統即可重建包含時間維度的三維場景模型，精確呈現行人行走、車輛運動等動態過程，建模精度可達毫米級。

自動相機標注 pipeline。

• 動作條件視頻預測：創新性地采用相機軌跡作為全局動作表征，可直接基于初始視覺觀察和潛在動作，預測未來場景的變化趨勢。相當于給具身智能系統裝上了預測未來的「鏡頭」。

可零樣本泛化至真實場景

不同于傳統僅預測圖像變化的世界模型，AETHER 不僅能同時完成四維時空的重建與預測，還支持由動作控制驅動的場景推演與路徑規劃。值得強調的是，該方法完全在虛擬數據上訓練，即可實現對真實世界的零樣本泛化，展現出強大的跨域遷移能力。

具體流程如下圖所示，圖中黃色、藍色和紅色分別表示圖像、動作與深度的潛在變量，灰色表示噪聲項，白色框為零填充區域。模型通過組合不同的條件輸入（如觀察幀、目標幀和動作軌跡），結合擴散過程，實現對多種任務的統一建模與生成。

就像在拼一副完整的動態拼圖，觀察幀提供了「現在的樣子」，目標幀給出了「未來的樣子」，動作軌跡則是「怎么從這里走到那里」，而擴散過程則像是拼圖的拼接邏輯，把這些零散信息有序組合起來，最終還原出一個連續、合理且可預測的時空過程。

為了支持同時完成重建、預測和規劃這三類不同任務，AETHER 設計了一種統一的多任務框架，首次實現在同一個系統中整合動態重建、視頻預測和動作規劃。

其核心在于：能夠融合圖像、動作、深度等多模態信息，建立一個跨模態共享的時空一致性建模空間，實現不同任務在同一認知基礎上的協同優化。

實驗結果

在多個實驗任務中，AETHER 在動態場景重建方面已達到甚至超過現有 SOTA 水平。同時發現在多任務框架下，各個任務有很好的促進，尤其在動作跟隨的準確度上面有較大的提升。

該方法有望為具身智能大模型在數據增強、路徑規劃以及基于模型的強化學習等方向研究提供技術支撐。