这项由ByteDance Seed与香港大学合作完成的研究发表于2026年2月的arXiv预印本平台，编号为arXiv:2602.22010v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。这项研究为机器人技术带来了一个激动人心的突破：让机器人能够像人类一样"预见未来"，然后据此做出更精准的动作决策。

就像一个经验丰富的司机在转弯前会提前观察路况、预判车流一样，这项研究让机器人也拥有了这种"先见之明"。传统的机器人就像新手司机，只能看到当前状况就匆忙做决定，常常出现动作不协调或碰撞等问题。而这项新技术让机器人变成了"老司机"，能够提前"看到"几步之后的情况，从而做出更加合适的动作选择。

研究团队将这项技术命名为WoG（World Guidance），意思是"世界引导"。这个系统的核心理念是让机器人在执行动作之前，先在脑海中构建一个关于未来几秒钟会发生什么的"预览"，然后基于这个预览来指导当前的行为。这就好比下棋时的高手，他们不只看当前局面，而是会提前想好接下来几步的变化，从而做出最优选择。

这项技术的突破性在于找到了一个巧妙的平衡点。以往的机器人要么只关注眼前情况（像近视眼一样），要么试图预测未来的所有细节（但这往往计算量太大且容易出错）。WoG技术则像一个智能的"过滤器"，它只提取未来信息中对当前动作真正有用的部分，既保证了预测的准确性，又大大提高了计算效率。

一、机器人的"预知能力"究竟是怎么回事

传统的机器人控制就像盲人摸象，只能根据当前触摸到的信息做出反应。比如机器人要抓取一个杯子，它只能看到杯子现在的位置，然后笔直地伸手去抓。但如果桌子上还有其他物品，或者杯子可能会移动，机器人就很容易出错。

WoG技术让机器人获得了类似"透视眼"的能力。它不仅能看到杯子当前的位置，还能预测到伸手过程中可能遇到的障碍物，预见到抓取动作对桌面其他物品的影响，甚至预判杯子可能的轻微移动。基于这些"未来信息"，机器人会选择一条更加巧妙的抓取路径，避开障碍物，确保动作的成功执行。

这种预知能力的关键在于"条件空间"的概念。研究团队发现，机器人并不需要预测未来的每一个细节，而只需要提取出对当前动作有指导意义的关键信息。这就像开车时，司机不需要记住路边每一棵树的位置，但需要清楚地知道前方车道的走向和其他车辆的动向。

研究团队通过一个两阶段的训练过程来实现这种能力。第一阶段就像给机器人配备了一副"望远镜"，让它学会观察和理解未来几秒钟内环境的变化。第二阶段则是教会机器人即使在没有"望远镜"的情况下，也能根据当前信息推断出未来的关键变化，就像经验丰富的老司机即使在雾天也能凭经验判断路况一样。

二、两步走的学习策略：从"有预览"到"凭直觉"

WoG技术的训练过程就像培养一个优秀的象棋选手。第一阶段相当于让学生在有参考书的情况下学习，可以随时查看标准答案；第二阶段则要求学生脱离参考书，凭借内化的知识独立解决问题。

在第一阶段，研究团队为机器人提供了完整的"未来信息包"。这个信息包来自于多个预训练的视觉模型，就像给机器人配备了多个不同功能的"传感器"。有的传感器专门识别物体的语义信息（这是什么东西），有的专门捕捉运动和变化信息（东西是怎么动的）。这些传感器收集到的未来信息通过一个叫做"Q-Former"的组件进行压缩和整理，最终形成一个紧凑但信息丰富的"未来条件"。

机器人在这个阶段学会了如何利用这些未来条件来做出更好的动作决策。就像学习开车时，教练会提前告诉学员前方路口的情况，学员逐渐学会了如何根据这些提前信息调整自己的驾驶行为。

第二阶段则是关键的"内化"过程。研究团队冻结了第一阶段训练好的未来信息提取器，让它继续产生标准的"未来条件"作为参考答案。然后训练机器人的主要决策系统，让它学会仅仅根据当前观察到的信息，就能预测出这些未来条件应该是什么样的。这就像教练不再提前告知路况，而是让学员凭借之前的学习经验自己判断前方可能出现的情况。

通过这种方式，机器人最终获得了一种"内在的预知能力"。它不再需要外部提供未来信息，而是能够根据当前情况推断出接下来几秒钟内环境的关键变化，并据此做出最优的动作选择。

这种训练策略的巧妙之处在于避免了直接预测复杂的未来画面。传统方法往往试图让机器人预测未来几帧的完整视频，但这样做计算量巨大且容易出错。WoG技术则只预测那些对动作决策真正有用的"精华信息"，大大提高了预测的准确性和实用性。

三、从海量人类视频中汲取智慧

WoG技术的一个重要创新是能够从大量的人类操作视频中学习。这就像让机器人观看成千上万个人类操作的"教学视频"，从中学习各种精巧的操作技巧和预判能力。

研究团队设计了两种不同的人类数据利用策略。第一种策略是"精英教学法"，即挑选一小部分有详细动作标注的高质量人类操作视频，让机器人详细学习每一个动作的细节。同时，利用大量没有动作标注的普通操作视频来训练机器人的"观察和预判"能力。这就像让学生既要学习标准教材中的规范动作，又要通过观看大量实际操作来培养直觉和预判能力。

第二种策略更加实用，完全不需要有动作标注的人类视频。机器人首先通过机器人自己的训练数据学会基本的操作能力，然后通过观看大量人类操作视频来提升自己的预判能力。这种方法的假设是，虽然人类和机器人的具体操作方式可能不同，但对环境变化的预判和对物体动态的理解是相通的。就像不同的人开车方式各异，但对路况的预判原理是相似的。

研究团队还探索了UMI（Universal Manipulation Interface）数据的应用。这是一种特殊的数据收集方式，通过头戴式设备记录人类的第一人称操作视角。虽然这种数据的视角和动作表示与机器人有很大差异，但WoG技术依然能够从中提取有用的预判知识，证明了该技术出色的适应性和泛化能力。

通过这些人类数据的加持，WoG技术训练出的机器人表现出了更加自然和智能的操作行为。它们能够更好地处理复杂的动态环境，在面对未见过的情况时也能做出合理的预判和反应。

四、仿真环境中的出色表现

为了验证WoG技术的有效性，研究团队在SIMPLER仿真环境中进行了全面的测试。这个环境就像一个虚拟的机器人实验室，提供了各种不同复杂程度的操作任务，从简单的物体抓取到复杂的多步骤操作。

在物体抓取任务中，WoG技术展现出了显著的优势。传统机器人在抓取物体时常常因为路径规划不当而碰到障碍物或失误。而使用WoG技术的机器人能够提前"看到"抓取过程中可能遇到的问题，选择更加巧妙的抓取路径。在Pick Coke（抓取可乐罐）任务中，WoG技术的成功率达到了89%，远超其他方法的72.7%最高成绩。

在需要精确轨迹规划的移动任务中，WoG技术的优势更加明显。Move Near（移动到目标附近）任务要求机器人在有障碍物的环境中准确到达指定位置。传统方法的成功率普遍在40-70%之间，而WoG技术达到了82.5%的成功率。这说明预判能力确实大大提升了机器人处理复杂动态环境的能力。

对于抽屉开关这类需要处理机械约束的任务，WoG技术也表现出了良好的适应性。虽然在某些需要极高空间精度的任务上提升有限，但整体来说，WoG技术在各类任务中都实现了显著的性能改善。

研究团队还测试了不同视觉编码器组合对性能的影响。他们发现，将语义理解能力强的编码器（如SigLIP）与动态捕捉能力强的编码器（如VAE）结合使用，能够获得最佳效果。语义编码器帮助机器人理解"这是什么东西"，动态编码器帮助机器人预测"东西会怎么变化"，两者结合为机器人提供了全面的未来预知能力。

五、真实世界中的验证与突破

从仿真到现实是机器人技术面临的重大挑战，就像从纸上谈兵到真正的战场。研究团队在真实的机器人平台上验证了WoG技术，结果证明这种预判能力在现实世界中同样有效。

实验平台采用了UR5机械臂配备Robotiq夹具，通过顶视角的深度相机获取环境信息。研究团队设计了三个具有代表性的任务来全面测试WoG技术的能力。

在刚体操作任务（放置绿色杯子到盘子中）上，WoG技术展现出了优异的避障和精准定位能力。这个任务看似简单，但实际上需要机器人预判抓取路径上的障碍物，选择合适的抓取姿态，并精确控制放置位置避免碰撞。WoG技术的成功率达到了60%，明显超过其他方法。

关节操作任务（关闭微波炉门）测试了机器人处理旋转约束的能力。微波炉门的开关涉及复杂的旋转动力学，机器人需要预判门的运动轨迹并相应调整自己的动作。WoG技术在这个任务上实现了100%的成功率，展现了出色的动态预判能力。

柔性物体操作任务（折叠毛巾）是最具挑战性的。毛巾的变形难以预测，需要机器人具备对柔性动力学的深刻理解。WoG技术将成功率提升到60%，相比其他方法有显著改进。这证明了预判技术对处理复杂变形物体的重要价值。

特别值得关注的是，WoG技术在面对环境变化时表现出了良好的鲁棒性。当研究团队改变桌布、调整光照、或使用不同形状的物体时，传统方法的性能大幅下降，而WoG技术的性能下降相对较小。这说明通过预判训练，机器人学会了关注真正重要的环境特征，而不是被表面的视觉变化所误导。

六、从人类智慧中学习的丰硕成果

研究团队深入探索了如何让机器人从人类操作视频中学习预判能力，取得了令人鼓舞的成果。他们收集了总计1920小时的人类操作视频，其中只有220小时带有详细的动作标注，其余都是纯粹的观察视频。

通过仅使用无标注视频进行条件预测训练，机器人在抓取放置任务上的性能从60%提升到70%，同时在面对环境变化时表现出更强的适应性。这个结果特别有意义，因为它证明了机器人可以通过"观看"大量人类操作来提升自己的预判能力，而无需昂贵的动作标注数据。

当加入少量带有动作标注的人类视频后，效果进一步提升。机器人不仅在基本任务上表现更好，在面对新环境和新物体时也展现出了更强的泛化能力。这就像学生通过观看大量实际操作视频培养了直觉，再通过少量精确指导掌握了具体技巧。

研究团队还测试了UMI数据的效果。尽管UMI数据采用完全不同的第一人称视角和动作表示方式，WoG技术依然能够从中提取有价值的预判知识。在加入120个UMI轨迹后，机器人在抓取放置任务上的成功率从60%跃升到85%，在折叠任务上从60%提升到80%，改进幅度分别达到42%和33%。

这些结果表明，WoG技术具备了跨模态、跨视角学习的能力。它能够理解不同操作者、不同视角、不同表示方式下的共同操作逻辑，提取出通用的预判知识。这种能力为机器人从海量网络视频中学习操作技能开辟了广阔前景。

七、技术架构的巧妙设计

WoG技术的核心在于一个精心设计的"条件提取器"，它就像一个智能的信息过滤系统，能够从复杂的未来信息中提取出对动作决策真正有用的部分。

这个系统的输入端连接着多个预训练的视觉模型，每个模型都有自己的专长。DINOv2模型擅长理解物体的语义信息，能够识别"这是什么东西"；VAE编码器专长于捕捉时空变化，能够理解"东西是怎么动的"；SigLIP模型则具备强大的视觉-语言对齐能力，能够理解指令与视觉场景的对应关系。

Q-Former组件扮演着"智能编辑"的角色。它使用16个可学习的查询向量，就像16个专门的"记者"，每个都专注于提取特定类型的有用信息。通过交叉注意力机制，这些"记者"从海量的未来信息中筛选出最相关的内容，最终压缩成32维的紧凑表示。

在第二阶段训练中，系统使用了一种巧妙的"知识蒸馏"策略。视觉语言模型的最后几个隐藏状态被用来预测未来条件，这些隐藏状态相当于模型的"内在思考过程"。通过训练这个内在思考过程来匹配外部提供的未来条件，模型逐渐内化了预判能力。

整个架构的设计哲学体现了"少即是多"的原则。与其试图预测未来的每一个细节，不如专注于预测那些对当前决策真正重要的信息。这种设计不仅提高了预测准确性，还大大降低了计算复杂度，使得系统能够实时运行。

八、与现有技术的深度对比

WoG技术在机器人学习领域开辟了一条独特的道路，它巧妙地避开了现有方法的主要缺陷，同时融合了各种方法的优点。

传统的视觉-语言-动作模型就像只会"看现在"的近视眼，只能根据当前观察做出反应。这类方法的代表如π0、OpenVLA等，虽然在简单任务上表现不错，但在需要复杂规划的场景中常常力不从心。WoG技术通过引入未来预判，将这类模型的能力提升到了新的高度。

世界动作模型试图通过预测未来的完整视频来指导动作，但这种方法就像试图预测明天的每一朵云彩一样困难且不必要。VPP等方法虽然能够捕捉环境动态，但预测的视频往往包含大量与动作无关的细节，不仅计算昂贵，还容易引入噪声。WoG技术则像一个精明的天气预报员，只预测对出行决策真正重要的信息。

潜在动作模型如UniVLA、Moto等试图通过学习抽象的动作表示来实现跨任务泛化，这种方法就像学习通用的"动作语言"。虽然这种抽象能力很有价值，但往往缺乏执行精细操作所需的具体信息。WoG技术通过条件空间的设计，在保持一定抽象性的同时提供了足够的执行细节。

VITA、ViPRA等方法尝试结合潜在动作建模和未来视频生成，但这种组合往往导致系统复杂度过高，训练困难。WoG技术通过专注于条件预测而非完整视频生成，实现了更好的性能-复杂度平衡。

在实际对比实验中，WoG技术在几乎所有测试任务上都取得了最佳性能。特别是在需要精确轨迹规划和碰撞避免的任务中，性能提升最为显著。这证明了未来预判能力确实是提升机器人操作能力的关键因素。

说到底，这项研究让机器人获得了类似人类的"预见性思维"能力。就像优秀的运动员能够预判球的轨迹、围棋高手能够看清几步后的局面一样，使用WoG技术的机器人也能够"看到"未来几秒钟内环境的关键变化，从而做出更加明智的动作选择。

这种能力的获得并非通过复杂的物理建模或大量的计算，而是通过巧妙的学习策略和架构设计。机器人学会了从当前观察中推断未来的关键信息，这种推断能力是通过观察大量操作示例（包括机器人自身的和人类的）而获得的。

更重要的是，这项技术为机器人学习开辟了新的可能性。通过从海量人类操作视频中学习预判能力，机器人可以在不需要昂贵的真实操作数据的情况下获得丰富的操作经验。这就像让机器人通过观看YouTube上的操作视频来学习技能，大大降低了训练成本，提高了学习效率。

当然，这项技术也还有进一步改进的空间。在某些需要极高空间精度的任务上，仅凭当前的预判能力还不够，可能需要结合更精细的空间推理机制。在处理高度复杂的多步骤任务时，可能需要更长期的预判能力。但总的来说，WoG技术已经为机器人智能操作奠定了坚实的基础，为未来更加智能、更加实用的机器人系统铺平了道路。

这项研究的意义远不止于技术本身。它证明了机器人可以通过学习获得类似人类的直觉和预判能力，这为创造真正智能的机器人助手带来了希望。在不久的将来，我们或许能看到能够在复杂家庭环境中自如操作、能够预判和避免各种问题的家用机器人，它们的行为将更加自然、更加可靠。

Q&A

Q1：WoG技术是什么？

A：WoG（World Guidance）是ByteDance和香港大学开发的机器人技术，让机器人能够像人类一样"预见未来"几秒钟内的环境变化，然后根据这些预判信息做出更准确的动作选择，就像经验丰富的司机会提前观察路况来调整驾驶策略一样。

Q2：WoG技术和传统机器人控制有什么区别？

A：传统机器人只能根据当前看到的情况做决定，就像近视眼一样。而WoG技术让机器人获得了"预知能力"，能提前判断接下来几秒内可能发生的变化，从而选择更好的操作路径，避免碰撞和失误。

Q3：这项技术能应用在日常生活中吗？

A：是的，这项技术为更智能的家用机器人奠定了基础。未来的机器人助手将能够在复杂的家庭环境中更自然地操作，比如在厨房里避开障碍物精准抓取物品，或者在整理房间时预判物品的移动，表现得更像有经验的人类助手。