实现“物理世界的通用智能”，即在开放、动态环境中完成多样化任务（如烹饪、清洁、工业协作）。：基于预训练模型（如RT-2、VoxPoser）实现对未见过物体或场景的适应。：依赖深度学习模型（如CNN、Transformer）提取环境结构与语义。直接与环境进行物理接触（如机械臂操作物体、自动驾驶算法识别障碍物）。构建环境的几何模型（3D点云）和语义模型（物体类别、空间关系）。结合视觉与触觉数据，提升对

例如，通过分析实车数据中的事故场景，可以构建符合预期功能安全（SOTIF）标准的场景库，覆盖未知不安全场景（A3）和未知安全场景（A4）。例如，GAIA-1可以根据文本和动作输入生成逼真的驾驶场景视频，与Log2world的实车数据结合，形成"真实+生成"的混合场景库，显著提升仿真测试的全面性和效率。与3DGS的集成主要体现在环境重建环节。动态参与者行为提取是Log2world的另一关键环节，通过