作者：歐敏銓
「我們正處於機器人發展的『牛頓時刻』。過去，機器人只是被編程的自動機；現在，它們正學著像人類一樣思考、觀察，並在腦海中模擬整個世界的運行。」
想像一下，你回到家對著家裡的機器人說：「中午同事聚餐，吃太多、口味也太重了，晚上想吃清淡些。」機器人用攝像頭掃視了一遍廚房食材，並連結冷箱系統，挑出雞胸肉做舒肥料理、用氣炸鍋烤了一盤大蒜南瓜，再燙了一顆青花菜，一桌健康餐盤上菜了！
source: figure.ai
這聽起來像是科幻電影中的情節，但在 2026 年的今天，即將成為現實！因為，要實現這一幕機器人須跨越的三座技術門檻，已可望跨越：透過VLA聽懂你的話、透過世界模型（World Model）理解物理規律，並透過Sim2Real技術在「電腦」中磨練出完成現實任務的各種「功夫」。
跨越第一座門檻：透過VLA「聽懂人話」
過去的機器人很「死板」。如果你想讓它拿杯子，工程師得寫幾千行程式碼告訴它座標、角度與力道。一旦杯子換個顏色或形狀，機器人就錯亂了。
VLA（Vision-Language-Action，視覺-語言-動作模型） 的出現，徹底打破了僵局。
什麼是 VLA？
VLA 就像是把 GPT-4 的聰明才智，接上了攝像頭（視覺）與機械臂（動作）。它不再是被動接收座標，而是具備了生活「常識」或工作「知識」。
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視覺（Vision）： 讓它看懂這是一個蘋果，還是那個長得像蘋果的壓力球。
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語言（Language）： 讓它理解「清淡」、「危險」或「幫我拿那個亮亮的東西」這種模糊的指令。
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動作（Action）： 直接輸出控制指令（如：機械臂的座標、關節角度），讓手臂精準抓取目標。
當 Google 的 RT-2 或其他VLA模型問世後，我們驚覺機器人進入了新的世代：開始具備了推理能力。你跟它說「把買回來的蔬菜水果放好」，即便它從未見過其中的栗子南瓜，它也能憑藉在網路上海量數據學到的知識，完成這項任務。VLA 就是那個讓機器人「聽得懂話、看得懂路」的通用型大腦。
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跨越第二座門檻：透過World Model掌握預測物理規律的能力
如果說 VLA 是大腦，那麼 World Model（世界模型） 就是機器人的「小腦」與「直覺」。
你有沒有想過，為什麼你走路時不需要思考重力參數？因為你腦袋裡有一個「物理引擎」。當你看到一個杯子放在桌子邊緣，你本能地知道它可能會掉下去。這就是世界模型：對物理規律的預測能力。
機器人的「腦內演練」
早期的機器人必須在現實中不斷摔倒、撞牆才能學習。但這太慢了，而且機械手臂很貴，禁不起再三的損耗。
World Model 讓機器人具備了「物理規律的想像力」。它會在後台不斷進行模擬：
1.觀察： 現在桌上有一碗湯。
2.想像： 如果我用 50% 的力道推它，它會滑行；如果我用 100% 的力道，它會翻倒。
3.決策： 為了不讓湯灑出來，我應該輕輕端起。
這種「腦袋裡先過一遍」的能力，讓機器人不必真的去闖禍，就能學會避開危險。世界模型是機器人邁向「通用人工智慧」最關鍵的一環，因為它賦予了 AI 對於時間、空間與因果關係的深一層理解。
》延伸閱讀：讓機器也懂「趨吉避凶」：打造AI內在的世界模型 （World Model）
跨越第三座門檻：透過Sim2Real在虛擬中學會現實技能
現在，我們有了一個聰明的大腦（VLA）和一個懂物理規律的模型（World Model），但還需解決一個問題：「將演習與實戰的差距降到最低」。
現在常見的狀況是，機器人在「理想」的環境中訓練了幾萬小時，結果一送到工廠，因為現場地面多了些雜亂的線材，或是地毯有些濕滑，它就當場「當機」或「失控」——這就是機器人圈著名的 Reality Gap。
跨越虛實鴻溝的橋樑：Sim2Real
Sim2Real（Simulation to Real） 技術就是那座橋樑。工程師們在模擬器中用盡各種招式來訓練它，例如：
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領域隨機化（Domain Randomization）： 故意把桌子換成一萬種顏色、讓光源隨意變幻，甚至模擬各種坡度的地面。如果機器人能在這種「瘋狂環境」下成功，那現實世界對它來說就是小菜一碟。
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迭代學習： 機器人在現實中碰壁後的數據，會被傳回模擬器進行針對性補強。
Sim2Real 是具身智能真正落地的臨門一腳。沒有它，再聰明的算法也只能活在電路板裡。
》延伸閱讀：想了解機器人當紅VLA模型，你不能不懂Sim2Real！
現代機器人的進化路徑
這三個名詞並非各玩各的，它們正在進行一場深度的「三位一體」整合，各有所本：
1.VLA 負責「下令」： 它處理人類的意圖，決定「要做什麼」。
2.World Model 負責「逼真」： 它在虛擬腦海中確保「要做什麼」在物理上的可行性。
3.Sim2Real 負責「落地」： 它確保在「腦海」中學會的精細操作，機器人能分毫不差地做出這些動作。
兩兩來看又互不可缺，共同構成了一個「感知—思考—執行」的閉環：
1.World Model 是 Sim2Real 的「強化版模擬器」
傳統的 Sim2Real 依賴人工編寫的模擬器（如 Mujoco, Isaac Gym）。而 World Model 則是從數據中「學習」出一個模擬器。
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關聯： 如果 World Model 訓練得夠好，我們可以直接在 World Model 生成的「想像空間」中進行訓練，這大大降低了 Sim2Real 的難度，因為 World Model 比傳統模擬器更貼近真實數據分佈。
2.World Model 賦予 VLA 預測與規劃能力
目前的 VLA 很多是反應式的（Reactive），即看到什麼就做什麼。
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關聯： 引入 World Model 後，VLA 在執行動作前，可以先透過 World Model 預測動作後的後果（例如：我推這個杯子會不會倒？）。這讓 VLA 從單純的「語意理解」進化到具備「物理直覺」。
結合World Model和VLA的WorldVLA模型（source）
》延伸閱讀：WorldVLA：視覺、語言與動作的融合之路
3.Sim2Real 是驗證 VLA 與 World Model 的最終戰場
無論 VLA 多麼聰明，或者 World Model 想像得多準確，最終都必須通過 Sim2Real 的考驗。
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關聯： 研究人員通常在數據量巨大的仿真環境中，利用 VLA 生成大量的操作數據，並透過 World Model 加速訓練，最後再透過 Sim2Real 技術將這套「大腦」部署到實體機器人上。
結語
曾幾何時，我們認為機器人會先取代藍領工作，後來發現 AI 先學會了畫畫與寫詩。如今，隨著 VLA、World Model 與 Sim2Real 的出現，AI 又重新聚焦到了物理世界。
或許不久後的某個清晨，你的機器人管家會一邊幫你準備早餐，一邊根據世界模型的預測提醒你：「今天濕度高，你上班路上的地面怕有點滑，穿這雙防滑鞋比較好。」那一天，我們與機器人的界線將變得很模糊了。
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