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2.1 “造梦师”——GigaWorld-0-Video：负责视觉的无限想象
2.2 “物理法则守护者”——GigaWorld-0-3D：确保梦境的真实落地
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前言：机器人学习的“数据荒”困境
在语言和视觉大模型的领域，“大力出奇迹”的缩放定律（Scaling Law）早已被验证——只要数据量足够大，模型的能力就会持续涌现。然而，当AI试图从数字世界走向物理世界，为机器人赋予“身体”时，这条定律却遭遇了前所未有的挑战。
原因很简单：数据。
获取高质量的机器人交互数据，是一件极其昂贵、缓慢且充满不确定性的事情。在真实世界中，让机器人一遍遍地试错来采集数据，不仅成本高昂，而且永远无法覆盖所有可能遇到的边缘场景（比如一个从未见过的杯子，或一种奇怪的光照环境）。而传统的仿真环境虽然能快速生成数据，但其与真实世界之间存在着巨大的“次元壁”（Sim-to-Real Gap），用仿真数据训练出的模型，一到现实中往往就“水土不服”。
这种“数据荒”，正是制约具身智能发展的核心瓶颈。
一、范式革命：从“数据采集”到“数据生成”
GigaWorld-0提出的解决方案，是一场彻底的范式革命。它不再执着于如何更高效地“采集”数据，而是转向了如何更高质量地“生成”数据。其核心理念是“世界模型即数据引擎”——构建一个对物理世界运行规律有深刻理解的AI模型，让它成为一座能够源源不断产出高质量训练数据的工厂。
这座“数据工厂”的目标，是生成兼具多样性、逼真度、物理一致性且可控的合成数据，从而彻底摆脱对物理采集的依赖。
二、探秘“数据工厂”：GigaWorld-0的双流协同架构
为了实现这一宏伟目标，GigaWorld-0设计了一套精巧的双流协同架构，它像一个团队，由“造梦师”和“物理法则守护者”两个核心角色组成。
2.1 “造梦师”——GigaWorld-0-Video：负责视觉的无限想象
这一部分是数据工厂的创意核心，它基于强大的视频生成模型（Diffusion Transformer），负责生成视觉上丰富多彩、纹理逼真的机器人操作视频。它不仅能生成，更能“魔改”现实，为数据注入无穷的多样性。
（1）核心技术：为了在生成高清长视频时兼顾效率，它采用了稀疏注意力（Sparse Attention）和混合专家（MoE）架构。这相当于让模型在处理视频时能“抓住重点”，只激活部分“专家”网络来处理特定区域，从而在保持巨大模型规模的同时，极大地降低了计算和显存开销。
（2）三大“魔法”能力：
* 外观迁移（AppearanceTransfer）：这是解决视觉泛化问题的关键。它可以保持视频中机器人的动作不变，但将桌子的材质从木纹变成金属，或将苹果的颜色从红色变成绿色。这种“指鹿为马”的能力，让机器人在训练阶段就见识过千奇百怪的物体，从而在现实中遇到新东西时不再“少见多怪”。
* 视角迁移（ViewTransfer）：解决空间泛化问题。它可以将一段从机器人头顶视角拍摄的视频，“重绘”成从侧面或斜前方观察的视角。这让模型学会了“物体恒常性”，明白无论从哪个角度看，杯子依然是那个杯子。
* 模仿迁移（MimicTransfer）：这是最具想象力的一招，它能将互联网上无穷无尽的人类操作视频（比如做饭、打扫卫生的视频），转换成机器人执行相同任务的视频。这相当于把YouTube变成了一座取之不尽的机器人训练数据金矿。
2.2 “物理法则守护者”——GigaWorld-0-3D：确保梦境的真实落地
如果只有“造梦师”，生成的视频可能会出现物体穿模、悬空、违反力学定律等“灵异现象”。“物理法则守护者”的角色，就是为这些天马行空的梦境“接地气”，确保每一帧画面都严格遵守几何与物理规律。
（1）构建逼真环境（背景重建）：它使用前沿的3D Gaussian Splatting (3DGS)技术，能够从几张照片中极速重建出照片级真实感的3D环境，无论是杂乱的厨房还是光影复杂的客厅，都能精准还原。
（2）创造多样物体（前景生成）：利用3D生成模型，按需创造出各种形状、大小的交互物体，确保它们具有真实的3D几何结构。
（3）赋予物理属性（物理参数辨识）：这是连接视觉与物理的关键桥梁。单纯的3D模型没有重量和摩擦力的概念。该组件利用强大的视觉语言模型（VLM）作为“物理专家”，通过“看”一张图片就能推断出物体的物理属性（比如看到海绵就推断它很轻、很软），并将这些参数注入到仿真引擎中。
（4）规划合理动作（运动规划）：最后，它会基于这个物理一致的环境，规划出机器人真实可行的运动轨迹，确保生成的动作符合机器人自身的运动学限制，杜绝“骨骼惊奇”的离奇动作。
通过“造梦师”和“守护者”的紧密协作，GigaWorld-0产出的数据，既拥有生成式AI带来的无穷视觉多样性，又具备物理引擎赋予的真实世界一致性。
三、高效的引擎：让“数据工厂”跑起来
如此宏大的架构，对算力是巨大的挑战。为此，极佳视界自研并开源了GigaTrain高效训练框架。其核心突破在于，它是业内首个采用FP8混合精度进行端到端训练的世界模型。简单来说，就是用更低精度的数据格式进行计算，能将训练时的显存占用和计算成本降低近一半，同时几乎不损失模型性能。
这项工程上的突破，极大地降低了构建和使用世界模型的门槛，让这座“数据工厂”得以高效运转，也为社区的参与和发展铺平了道路。
四、终极考验：从虚拟梦境到真实世界
数据生成得再好，也要拿到真实世界里“是骡子是马，拉出来遛遛”。
极佳视界用GigaWorld-0生成的数据，去训练一个名为 GigaBrain-0 的VLA（视觉-语言-动作）模型，也就是机器人的“大脑”。最惊人的实验结果是：
（1）90%的合成数据占比：在训练GigaBrain-0时，其中高达90%的数据都来自GigaWorld-0的生成，只有10%是真实数据。
（2）300%的性能飞跃：用这种混合数据训练出的GigaBrain-0，在部署到真实机器人上时，面对新纹理、新视角、新物体位置这三大泛化挑战，其任务成功率比仅使用真实数据训练的模型提升了近 300%。
这意味着，GigaWorld-0生成的合成数据质量已经高到足以“以假乱真”，能够让模型学到可泛化到真实世界的通用技能。这成功验证了“世界模型即数据引擎”这一范式的巨大潜力。
结论：开启具身智能的“工业化数据生产”时代
GigaWorld-0的发布和开源，其意义远不止于一个新模型。它为解决具身智能领域最核心的“数据瓶颈”问题，提供了一条清晰、可行的工程路径。它标志着机器人学习的模式，正从过去“手工作坊”式的被动数据采集，迈向“工业化”的主动数据生成时代。
背后的极佳视界，这家由顶尖学者创立、并获得华为等巨头投资的公司，正通过“世界模型平台GigaWorld”+“具身基础模型GigaBrain”+“通用本体Maker”的全栈布局，展现其构建物理世界通用智能的雄心。
随着GigaWorld-0这样的“数据引擎”变得越来越强大和易用，我们有理由相信，通往真正通用机器人的道路，将被极大地加速。
相关链接
* 项目主页: `https://giga-world-0.github.io/`
* 代码链接: `https://github.com/open-gigaai/giga-world-0`
* 训练框架: `https://github.com/open-gigaai/giga-train`
* 论文链接: `https://arxiv.org/pdf/2511.19861`
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