在具身人工智能（Embodied AI）领域，将视觉 - 语言模型（Vision-Language Models, VLMs）集成到世界模型（World Models）中已成为实现预测规划的核心策略。这种集成允许代理在模拟环境中预见未来状态，从而做出更鲁棒的决策，而非依赖实时试错。传统方法往往局限于二维图像处理或直接感知 - 行动映射，忽略了三维空间动态和语义推理的复杂性。通过 VLMs 的语义嵌入与世界模型的生成能力相结合，可以构建一个高效的预测框架，支持从自动驾驶到机器人操纵的多样化应用。
观点的核心在于：VLMs 提供丰富的语义理解，而世界模型则模拟环境动态，二者融合能处理部分可观测性和不确定性。举例而言，Fei-Fei Li 的 World Labs 推出的 Marble 系统使用高斯溅射（Gaussian Splats）从文本提示生成可编辑的三维场景，这体现了 VLMs 向空间智能的扩展。[1] 然而，单纯的资产生成不足以支持规划；Yann LeCun 的 JEPA 框架强调潜在状态预测，用于代理内部规划，这与 VLMs 的视觉 - 语言融合相辅相成。证据显示，在 DriveVLA-W0 系统中，世界模型通过预测未来图像生成密集监督信号，迫使 VLA 模型学习底层动态，如 “前车刹车→我需减速”。[2] 这种方法在超过 100 万段视频数据集上训练，性能随数据规模扩展而提升，证明了融合的有效性。
进一步证据来自 VLWM（Vision-Language World Model），它利用自然语言作为抽象状态表示，从视觉观测预测交错动作和状态变化的轨迹。训练于 Ego4D 等 800 天视频数据集，使用字幕树（Tree of Captions）和 LLM 自优化提取目标 - 规划对，实现 45% 的世界预测准确率。相比基线 VLM，VLWM 在 RoboVQA 基准上 BLEU-1 分数达 74.2，展示了语义抽象在长时程规划中的优势。3D-VLA 则扩展到三维，通过交互令牌（Interaction Tokens）和具身扩散模型生成目标点云，支持三维推理和多模态规划，在模拟环境中成功率提升 20%。
实现这一集成的关键技术包括令牌化（Tokenization）和潜在扩散（Latent Diffusion）。令牌化将连续视觉特征转换为离散序列，便于自回归预测。在离散 VLM 中，如 VQ-VAE 编码的图像，使用 Transformer 生成视频令牌序列，优化目标为最小化下一令牌预测损失。词汇表大小通常设为 8192-16384，确保覆盖多样化视觉模式。对于连续特征的 ViT-based VLM，无法直接令牌预测，故引入潜在扩散模型：条件于当前视觉和动作特征，训练去噪网络预测未来帧噪声，使用 MSE 损失优化。扩散步数控制在 50-100 步，推理时跳过扩散过程以实现实时性（<100ms / 帧）。
潜在扩散的优势在于高效生成高质量未来状态，避免像素级重建的冗余。训练时，联合优化动作预测损失和扩散损失；在规划中，使用逆向动力学（Inverse Dynamics Modeling）从目标状态回推动作序列。参数设置：潜在空间维度 256-512，噪声调度为线性或余弦，采样温度 0.7-1.0 以平衡多样性和确定性。风险包括误差累积（长序列 > 10 步时准确率降 10%）和计算开销（GPU 内存 > 16GB），可通过 MoE（Mixture of Experts）专家模块缓解，动作专家仅 500M 参数，联合注意力融合多模态上下文。
可落地参数与清单如下：
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数据准备：收集 > 10 万段视频 clips，包括 Ego4D、HowTo100M。生成字幕树：每 5-10 秒窗口提取密集字幕，使用 LLM 自优化提炼目标 - 规划对（目标描述 + 解读 + 动作序列）。
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模型架构：基底为 3B-7B 参数 VLM（如 Qwen2.5-VL），添加交互令牌（对象 / 位置 / 场景，各 6-10 个）。预训练扩散模型：RGBD-to-RGBD 用 Stable Diffusion，点云用 Point-E。投影器对齐：LoRA 微调，仅训令牌嵌入和投影层。
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训练流程：自监督预训练世界模型（预测未来令牌 / 潜在），然后监督微调动作策略。损失：交叉熵（令牌）+ 扩散去噪 MSE。批次大小 32，学习率 1e-4，AdamW 优化器，训练轮次 10-20 epochs。
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规划与执行：1 型系统：自回归文本补全生成动作。2 型系统：生成候选轨迹，评判器（自监督 LM）计算语义距离成本，最小化搜索（Beam Search, width=5）。监控：预测准确率 > 80%，规划 Elo 评分 > 1000。
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回滚策略：若预测偏差 > 阈值（IoU<0.5），切换到行为克隆 fallback。模拟验证：在 CARLA/Habitat 中 rollout 1000 episodes，成功率> 70% 后部署。
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监控要点：实时延迟 < 200ms，内存 < 12GB。风险缓解：分布外泛化用 OOD 数据集测试，误差累积用分层预测（每步重置潜在）。
这种框架不仅提升了代理决策的鲁棒性，还为实际部署提供了可操作路径。在自动驾驶中，可实现长时程路径规划；在机器人中，支持复杂操纵如 “避开障碍抓取物体”。
资料来源：[1] entropytown.com/articles/2025-11-13-world-model-lecun-feifei-li；[2] DriveVLA-W0: World Models Amplify Data Scaling Law in Autonomous Driving (2025)。