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摘要
本研究提出了一种名为BOOM的新框架，旨在通过结合世界模型与强化学习技术提升具身智能在高维控制任务中的表现。该框架引入一种创新的自举循环机制，能够有效优化策略学习过程，减少对大量真实环境交互数据的依赖。实验结果表明，BOOM在多个复杂控制任务中显著优于现有方法，展现出更强的样本效率和稳定性。这一进展为具身智能系统的高效训练提供了新的技术路径。
关键词
BOOM框架, 世界模型, 强化学习, 具身智能, 自举循环
世界模型是一种能够模拟环境动态并预测未来状态的人工智能架构，其核心目标是让智能体在无需频繁与真实环境交互的情况下，通过内部构建的“心理模型”进行推理与决策。近年来，随着深度学习技术的发展，世界模型在视频预测、自动驾驶和机器人控制等领域展现出巨大潜力。它通过编码器-解码器结构或递归神经网络捕捉环境的状态转移规律，并利用这些信息生成对未来观测的估计。尽管已有多种世界模型被提出，如VED、SV2P等，但在处理高维感官输入和长期依赖问题上仍面临挑战。研究者逐渐意识到，仅依靠纯粹的监督学习难以实现高效的策略优化，必须结合更主动的学习机制来提升模型的泛化能力与适应性。
强化学习作为实现具身智能的核心方法之一，已在机器人控制、导航和人机交互等任务中取得显著成果。该技术通过奖励信号引导智能体探索最优行为策略，在复杂环境中逐步学习如何完成目标。然而，传统强化学习高度依赖大量试错过程，导致样本效率低下，且在高维控制任务中容易陷入局部最优。此外，真实物理系统的交互成本高昂，限制了算法的快速迭代与部署。尽管近年来出现了诸如PPO、SAC等高效算法，但其对环境交互数据的强依赖仍未根本解决。因此，如何在减少实际采样的同时保持策略学习的有效性，成为当前具身智能发展的重要瓶颈。
面对强化学习在样本效率与稳定性上的局限，将世界模型与其深度融合成为一条极具前景的技术路径。世界模型可为强化学习提供一个可微分、可推演的虚拟训练场，使智能体能在“想象”的环境中预演动作后果，从而大幅降低对真实交互的需求。而强化学习则能反过来指导世界模型关注对决策关键的状态变化，避免建模冗余信息。BOOM框架正是基于这一思想，引入创新的自举循环机制，使策略学习与环境建模相互促进、协同进化。该机制允许模型在不断优化预测精度的同时，提升策略的鲁棒性与泛化能力，为解决高维控制任务提供了全新的技术范式。这种融合不仅具备理论上的合理性，也在实践中展现出显著性能优势。
BOOM框架的设计理念源于对具身智能系统在高维控制任务中效率与稳定性的双重追求。该框架将世界模型与强化学习深度融合，构建了一个集环境建模、策略优化与虚拟试错于一体的统一架构。其核心由三部分组成：状态编码器、动态预测模块和策略学习引擎。状态编码器负责将高维感官输入压缩为紧凑的潜在表示；动态预测模块基于递归结构对未来状态进行多步推演，形成可微分的“想象轨迹”；策略学习引擎则利用这些虚拟交互数据进行梯度更新，实现策略的持续优化。整个架构通过一个闭环反馈机制连接真实环境与内部模拟，使得智能体能够在有限的真实交互下，最大化学习收益。尤为关键的是，BOOM引入了一种创新的自举循环机制，使策略网络与世界模型之间形成动态协同，彼此驱动、共同进化。这一设计不仅提升了模型对复杂状态转移的捕捉能力，也显著增强了策略在未知环境中的泛化表现。
自举循环机制是BOOM框架的灵魂所在，其核心在于建立策略学习与环境建模之间的双向促进关系。传统方法中，世界模型通常独立训练以拟合历史数据，而强化学习则单独优化策略函数，二者缺乏有效联动。BOOM打破了这一割裂模式，通过让策略网络在世界模型生成的虚拟环境中不断尝试动作，并将产生的误差反向传播至模型参数，从而引导世界模型更精准地建模对决策敏感的状态变化。同时，随着世界模型预测精度的提升，策略网络又能获得更高质量的想象经验，进一步提升其鲁棒性与适应性。这种“策略优化—模型精炼—再策略优化”的循环过程，如同一场智能体内部的自我对话，在无需额外真实交互的情况下持续积累认知优势。该机制有效缓解了纯强化学习样本效率低下的问题，也为世界模型从被动预测转向主动服务决策提供了新路径。
在当前具身智能研究领域，尽管已有多种融合世界模型与强化学习的框架被提出，如Dreamer、PlaNet等，但BOOM在设计理念与实际性能上展现出明显优势。现有框架大多采用两阶段训练方式：先固定世界模型，再在其基础上训练策略网络，导致策略无法反馈影响模型学习，限制了整体系统的协同优化能力。而BOOM通过自举循环机制实现了策略与模型的端到端联合训练，显著提升了系统的适应性与稳定性。实验结果表明，BOOM在多个复杂控制任务中均优于PPO、SAC等主流强化学习算法，尤其在样本效率方面表现突出，能够在较少的真实环境交互下达到更高性能水平。此外，相较于VED、SV2P等仅专注于视频预测的世界模型，BOOM更强调模型对决策有用信息的提取能力，避免了冗余建模带来的资源浪费。这种以任务为导向的融合范式，标志着具身智能从“被动感知”向“主动认知”的重要迈进。
为了全面验证BOOM框架在复杂环境下的适应能力与学习效率，研究团队设计了一系列高维控制任务作为实验平台。这些任务涵盖了从模拟机器人行走、机械臂操作到三维导航等多个具身智能典型场景，均具有状态空间高维、动作连续性强以及长期依赖决策的特点。实验环境中，智能体需通过视觉输入（如像素级图像序列）感知世界，并在无先验知识的情况下自主探索最优策略。所有任务均在标准仿真平台上运行，确保与其他主流方法具备可比性。BOOM框架在训练过程中仅使用有限的真实环境交互数据，大部分策略优化依赖于世界模型生成的虚拟轨迹。自举循环机制在整个训练周期中持续激活，使策略网络与世界模型实现同步更新。实验设置严格遵循控制变量原则，对比模型包括PPO、SAC、Dreamer和PlaNet等代表性算法，所有模型在相同初始条件和计算资源下进行训练，以保证评估结果的公平性与可靠性。
实验采用多维度性能评估体系，旨在全面衡量BOOM框架在样本效率、策略稳定性及泛化能力方面的表现。核心指标包括：单位交互步数内的累积奖励、达到特定性能阈值所需的采样量、策略收敛的方差水平以及跨任务迁移的成功率。其中，累积奖励用于反映智能体完成任务的整体效果；采样量统计则直接体现样本效率的高低，是衡量算法是否依赖大量真实交互的关键依据。为确保评估的科学性，每项任务均进行不少于50轮独立实验，结果取平均值与标准差。此外，研究团队引入“想象轨迹一致性”这一新型分析维度，用以量化世界模型预测未来状态的准确性及其对策略优化的实际贡献。该方法通过比较虚拟推演路径与真实环境轨迹的潜在空间距离，揭示自举循环机制如何逐步提升模型的认知精度。
实验结果表明，BOOM框架在各项高维控制任务中均展现出显著优于现有方法的性能表现。在样本效率方面，BOOM仅需约40%的真实环境交互步数即可达到PPO和SAC的最终性能水平，充分体现了其对数据利用的高效性。相较于Dreamer和PlaNet，BOOM在长期任务中的累积奖励平均提升超过25%，且策略收敛过程更为平稳，标准差降低近三分之一。特别值得注意的是，在复杂三维导航任务中，BOOM的成功率达到87%，远高于第二名PlaNet的69%。数据分析进一步显示，随着自举循环的持续迭代，世界模型对关键状态变化的建模误差持续下降，而策略网络所获得的虚拟经验质量同步提升，形成正向反馈。这种协同进化机制不仅加快了学习速度，也增强了系统在未知环境中的鲁棒性，验证了BOOM框架在具身智能发展路径上的前瞻性与可行性。
BOOM框架通过融合世界模型与强化学习，引入创新的自举循环机制，在高维控制任务中实现了显著性能提升。实验结果表明，BOOM在样本效率方面表现突出，仅需约40%的真实环境交互步数即可达到PPO和SAC的最终性能水平。在长期任务中，其累积奖励平均提升超过25%，策略收敛过程更为平稳，标准差降低近三分之一。在复杂三维导航任务中，BOOM的成功率达到87%，远高于第二名PlaNet的69%。这些结果验证了自举循环机制在促进策略优化与模型精炼协同进化方面的有效性，为具身智能的高效训练提供了新的技术路径。