近日，无界动力正式发布并开源 MWA™‑Phoenix 隐空间世界模型基座，该模型在多项具身智能权威评测榜单取得优异成绩，实现仿真、真机与真实场景能力贯通，为具身智能、机器人世界模型领域带来全新开源基座方案。在本次模型的研发训练过程中，无问智科提供高质量数据支撑，为 MWA™‑Phoenix 的能力构建贡献重要助力。
MWA™‑Phoenix 作为隐空间路线的世界模型基座，坚持隐空间世界模型 + 强化学习技术路径，不依赖测试集复刻、不依赖深度传感器，在 LIBERO‑Plus、LIBERO‑Pro、RoboCasa GR1 等多项主流基准榜单表现突出，兼顾环境鲁棒性、任务泛化能力与真机落地执行能力，推动世界模型从仿真环境走向真实机器人应用场景。在模型研发训练过程中，无问智科为项目提供适配隐空间建模需求的数据支撑，助力 MWA™‑Phoenix 构建精准的物理世界表征与时序推演能力。
隐空间世界模型十分依赖纯粹的环境交互信号，需要剥离本体干扰，学习物体、空间与动作之间的因果规律。结合项目技术诉求，无问智科配套供给无本体的 UMI、Ego 等第一视角数据，同时补充仿真合成数据：前者聚焦环境动态与物体交互信息，减少机器人本体特征对世界表征学习的干扰；后者扩充长尾边界场景，丰富数据分布，共同提升模型跨场景迁移与长时序预测能力。
物理 AI 数据基座是世界模型持续迭代的核心根基。无问智科依托「无垠」平台的数据与仿真能力，面向具身智能赛道输出结构化、场景化的数据产品与定制方案，支撑行业伙伴开展世界模型、机器人策略模型的研发验证。本次和无界动力的协同，也是无本体视角数据与仿真合成数据在隐空间世界模型路线上的一次落地实践。
未来，无问智科将持续打磨多类型物理 AI 数据供给能力，联动产业伙伴深化协同创新，以高质量数据基座赋能世界模型与具身智能模型快速迭代与落地，共同推动通用机器人产业发展。
（来源：无问智科）