据量子位报道，中国团队Current Robotics发布了一款名为CurrentWorld-0的交互式世界仿真器，可将机器人的动作、多视角画面以及力触觉反馈统一推演，为机器人在进入真实世界前提供接近现实的演练环境。该团队此前完成的人形全身精细操作模型Curr-0曾获得业界关注，其早期工作TinyVLA和ScaleDP还被Physical Intelligence在里程碑论文π0中引用。

CurrentWorld-0的核心特点是首次将跨本体建模、多视角生成和力-触觉预测整合进同一系统。面对不同形态的机器人，系统不规定统一动作格式，而是保留各本体自身的动作子空间，并据此推演物体和场景的后续变化。机器人可以更换，但物体运动规律保持一致。系统还能同步生成多个摄像头视角下的画面，确保第三视角、头部相机和腕部相机对同一事件的记录相互吻合，避免出现位置漂移或状态跳变。

对于抓取、削皮等难以仅靠视觉判断的任务，CurrentWorld-0将力觉和触觉纳入预测。工具是否真正受力、接触是否发生、抓取是否稳定，这些原本隐藏在像素之外的状态会随着动作一起变化，从而为机器人评测提供更完整的物理反馈。

该系统的另一个功能是允许人类接管。当策略自主执行进入潜在失败状态时，操作员可以通过遥操作从当前位置继续完成任务。当前状态可被保存和回滚，同一状态可以接续不同动作并得到不同结果。每次接管产生的交互轨迹会被记录，用于策略的后训练。

CurrentWorld-0由Current Robotics团队开发，创始人祝毅晨曾任美的集团具身智能部部长，已发表40余篇顶会论文，学术引用超过5200次。他是国内最早发布VLA及世界模型的研究者之一，曾带领团队提出TinyVLA和DiffusionVLA等扩散模型与VLM端到端范式，并较早将世界模型用于具身策略评估。

团队表示，机器人形态、数据、模型和控制方式正在不断分化，但所有机器人的能力最终都要回到真实世界接受检验。CurrentWorld-0的定位是让尚未经过现实检验的动作先在虚拟世界中演练，允许试错和纠正。无论机器人采用何种路线，最终面对的仍是同一个世界。