近年来，生成式建模领域取得重大进展，以扩散模型和流匹配技术为代表的新方法，通过融合文本提示、机器人动作指令及视频帧等多模态输入，实现了高保真视频的精准合成。这类模型在互联网规模数据训练下，不仅能生成电影级光影效果、复杂相机运动轨迹，还能捕捉智能体间精细的物理交互细节，为视频编辑、内容创作等领域带来革新。更值得关注的是，其强大的零样本泛化能力正推动视频生成技术向机器人领域加速渗透，在数据生成、视觉规划、策略学习等环节展现出独特价值。
传统机器人开发面临两大核心矛盾：基于物理的仿真器虽能提供世界建模能力，但需依赖简化假设导致视觉保真度不足，且对复杂变形体（如布料）的模拟存在显著偏差；大型视觉语言模型虽具备强大的语言理解和推理能力，却难以精确描述物理世界中高密度交互场景。视频生成模型的出现恰好填补了这一空白，其通过构建时空连续的视觉世界模型，既保持了物理规律的一致性，又突破了语言抽象的表达局限，成为连接虚拟仿真与真实物理世界的关键桥梁。
在机器人具身世界模型应用中，视频生成技术已形成四大核心场景：模仿学习领域，模型可自动生成海量专家演示数据，通过运动重定向技术直接迁移至机器人执行系统，同时合成失败案例轨迹帮助策略提升鲁棒性；强化学习场景中，模型能精准预测环境动力学变化并提供奖励信号反馈，大幅降低真实环境交互成本；策略评估环节，高保真视频仿真可替代昂贵的硬件测试，建立可信的离线评估体系；视觉规划方向，模型通过生成优化轨迹指导机器人完成复杂操作任务。这些应用共同构建起从数据生成到策略优化的完整技术链条。
尽管前景广阔，视频生成模型在机器人集成中仍面临多重挑战。物理幻觉问题尤为突出，模型可能生成物体凭空消失或违反质量守恒的异常画面；指令遵循能力在长时序生成任务中显著下降，影响复杂任务的执行可靠性；高昂的数据处理、模型训练和实时推理成本构成规模化应用障碍；内容安全性缺失则限制了在安全关键场景的部署。针对这些挑战，学界正探索多模态指令优化、物理约束强化训练、轻量化模型架构设计等解决方案，同时推动建立专门针对机器人场景的评估基准体系。
当前研究正沿着三个维度深化：模型架构层面，融合物理引擎与生成网络的混合模型成为新方向；训练方法上，引入强化学习机制增强物理规律约束；应用场景中，重点突破医疗手术机器人、自动驾驶等安全敏感领域的落地。随着跨学科研究的推进，视频生成技术有望重新定义机器人开发范式，推动人工智能向更复杂的物理交互场景延伸。
