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全球首创，无界动力发布 MWA™ 隐空间世界模型

盖世汽车吴宇 2026-06-29 15:23:13

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欧摩威

主营产品车辆电子电气架构车身与执行器控制：车门控制单元、座椅舒适控制系统区域控制单元高性能计算机：自动驾驶高性能计算机、座舱高性能计算机、车辆控制高性能计算机、自动驾驶与座舱高性能计算机、中央高性能计算机制动系统驱动制动单元制动卡钳：电动制动卡钳鼓式制动器电子制动系统制动执行系统干式制动系统电子驻车制动器：卡钳集成式电子驻车制动器被动安全安全气囊控制单元碰撞传感器集成式传感器增强系统传感器速度传感器底盘传感器轮胎信息系统电动车传感器：电机传感器、电流传感器模块、电池压力平衡部件智能电池传感器电子悬架系统电子悬架系统驾驶辅助与自动驾驶自动泊车系统摄像头系统：夜视摄像头系统驾驶辅助控制单元驾驶辅助角模块雷达系统雷达视觉泊车系统拖车辅助系统超声波传感器光学传感器与挡风玻璃清洗系统视觉辅助系统：转弯辅助系统、环视系统、摄像头监控系统车辆访问与车门系统无钥匙进入与启动系统数字钥匙系统智能自动车门系统云端数字访问系统显示与人机交互汽车显示器：显示器、商用车显示器抬头显示器（HUD）数字仪表座舱感知座舱感知系统电动出行电动车传感器：电机传感器、电流传感器模块、电池压力平衡部件电动车声学警示系统电动车控制单元 48V电池管理系统

盖世汽车获悉，6月29日，无界动力正式发布首个“长时序双向物理因果链”隐空间世界模型——MWA™ 具身通用大脑，同时在由斯坦福大学等顶尖机构联合发起的具身智能权威榜单 RoboCasa GR1 TableTop 中荣登全球第一。

图片来源：无界动力

自成立起，无界动力就坚持“隐空间世界模型+强化学习”双轮驱动的技术路径：以“隐空间世界模型”建立“世界观”，认知客观世界的物理规律与因果关系，构筑起物理世界认知与未来状态预测的核心能力；以强化学习塑造“价值观”，基于高频的试错、解决与奖励，将对物理世界的深刻理解沉淀为改变现实的精准执行策略。

在无界动力看来，具身大脑的终极目标是让机器人拥有类人的世界认知建模能力，而非构建客观世界的完整复刻模型。因此，真正的智能不需要在世界的像素层面去一比一还原世界的所有冗余，而是应当像人类大脑一样，在高度抽象的隐空间中，直击物理因果与高维度常识的本质。

为此，无界动力在“隐空间世界模型”基础上，采用“双向动力学”架构，推出了首个“长时序双向物理因果链”隐空间世界模型——MWA™ 具身通用大脑，目标让机器人真正建立起认知客观世界物理规律与因果关系的“世界观”，以及持续自主进化最终输出精准策略操作的“价值观”。

据了解，MWA™ 摒弃了像素空间预测的冗余噪音与高算力消耗，全程在统一共享潜空间完成推演，实现高能效精准表征。同时，MWA™ 创新性地实现了时序 Chunk 级逆向动力学建模机制，突破传统世界模型“单步潜动作推理”的桎梏，重构逆向动力学模型的输出范式，使之具备长时序因果归纳能力，可批量推理输出连续多步 Latent Action Chunk 动作组，有效解决机器人长周期作业连贯、高精度执行难题。

图片来源：无界动力

在构建“长时序双向物理因果链”隐空间世界模型的同时，MWA™ 还从底层架构上原生适配强化学习机制，深度耦合强化学习训练范式，构建“物理因果建模 + 强化学习试错 + 边界认知进化”的全新具身智能进化逻辑。

无界动力首创的AnyPhys 负样本核心数据体系，通过将深层负样本、细粒度边界失稳样本、用于策略对齐的次优样本与基准正样本深度交织，构建出高信息稠密性的物理边界坐标系，补齐了强化学习稠密训练所需的全维度样本短板。

据悉，目前AnyPhys 已累计沉淀数万条专属失败、失稳、临界边界样本，构建起覆盖绝大多数工业、商业及生活场景的物理失效知识库。依托该体系，无界动力得以通过海量打滑、磕碰、飞溅等失败轨迹反向推演物理临界阈值，精准建模不同工况下的物理稳定域，让每一次动作决策都有清晰的物理安全边界作为支撑。

无界动力始终聚焦打造具身智能“通用大脑”与“操作智能”，并已率先在工业制造、商业服务等高价值领域打磨“通用操作大脑”能力，与全球顶尖合作伙伴在真实场景中深度共创。目前，无界动力已与远景科技、 ZF LIFETEC、欧摩威集团，以及国内外知名连锁咖啡品牌等达成深度合作，并签署总额近 1 亿美元的全球订单。

随着该公司第二代机器人 K15 开启批量投产，无界动力即将全面进入面向全球的交付周期。

本文涉及

Autodata企业洞察与产业数据

采埃孚
供应商企业洞察
所在地区 · 德国/巴登-符腾堡/蒂宾根地区ZF
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欧摩威
供应商企业洞察
所在地区 · 德国/下萨克森Aumovio
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