允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还 首次实现90%由世界模型生成 。 具身智能迈向开放世界落地的 最大瓶颈 ， 长期以来并非算法本身，而是高质量、大规模真实机器人交互数据的极度稀缺 。 真机数据采集成本高昂、周期漫长，且难以覆盖多样化的开放场景，严重限制了VLA大模型的规模化训练与泛化能力。而传统仿真虽能快速生 成数据，却受限于显著的Sim-to-Real gap，难以支撑真实世界的鲁棒部署。 世界模型（World Model）被认为是破解这一困境的关键 ：通过学习真实世界的规律，世界模型可以生成高保真、可控、多样化的具身交互 数据，突破真机数据不足的限制。 在此背景下，刚刚获得华为投资的国产世界模型公司 极佳视界 发布并开源具身世界模型 GigaWorld-0，成功将世界模型生成数据在VLA训 练中的占比提升至90% 。 所训练的VLA模型在新纹理（训练中未见材质表面）、新视角（训练中未见的观测角度）、新物体位置（训练中未见的空间布局） 三大泛化 维度上均实现近300%的性能提升 ， 标志着具身智能正式迈入"数据高效、高泛化、低成本"的新阶段 。 ...