摘要（150字）： 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架，通过球谐图神经网络（SH-GNN）与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一，实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括：(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子，统一处理1D/2D/3D数据；(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制，信噪比提升5-40dB；(3) 跨58个物理领域的实验表明，3D点云具

摘要（150字）： 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架，通过球谐图神经网络（SH-GNN）与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一，实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括：(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子，统一处理1D/2D/3D数据；(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制，信噪比提升5-40dB；(3) 跨58个物理领域的实验表明，3D点云具

摘要（150字）： 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架，通过球谐图神经网络（SH-GNN）与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一，实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括：(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子，统一处理1D/2D/3D数据；(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制，信噪比提升5-40dB；(3) 跨58个物理领域的实验表明，3D点云具

摘要（150字）： 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架，通过球谐图神经网络（SH-GNN）与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一，实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括：(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子，统一处理1D/2D/3D数据；(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制，信噪比提升5-40dB；(3) 跨58个物理领域的实验表明，3D点云具

摘要（150字）： 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架，通过球谐图神经网络（SH-GNN）与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一，实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括：(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子，统一处理1D/2D/3D数据；(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制，信噪比提升5-40dB；(3) 跨58个物理领域的实验表明，3D点云具

本文提出并系统论证了一种基于球谐图神经网络（SH-GNN）的等变世界模型该模型在数学上满足最高等级的物理严格性——SO(3)旋转等变性被编译进网络架构而非通过数据增强学习，动态稀疏化策略基于Parseval恒等式具有理论保证的误差上界，物理约束损失通过Fisher信息加权确保预测符合非负性和平滑性等物理规律。