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前沿技术探索：FRA核心定义与设计理念

FRA（Factorized Robotic Agent, FRA，亦称：因式分解机器人智能体）是一套因式化数实融合一体化新型智能系统，核心设计理念是全链路系统解耦，将机器人作业的感知、推理、动作执行三大核心能力拆解为独立平行子模块，整合为统一、闭环、可调度的工业自动化运行体系。它采用三位一体的平行模块化架构，整体系统由感知子模块、推理子模块、动作执行子模块三大核心单元构成，三大模块层级对等、协同闭环，由 FRA 核心调度单元统一统筹，无需依赖外部模型即可完成完整的工业作业流程。在运行过程中，FRA 形成“感知-推理-执行-反馈”的完整闭环。设备作业过程中会实时采集工况反馈数据，反向输入感知模块，实现动态迭代调整，保障机器人在动态工业环境中的作业稳定性。整套系统独立运行，不需要外接其他大模型辅助，属于自包含式智能体系统。

新一代具身智能范式：TVA-World

为了让机器获得一种有足够适应性与实用性的世界表示，并把“理解”真正变成“行动”，TVA智能体进一步与物理世界模型（World Model）深度融合，催生出新一代具身智能范式——TVA-World。该范式并非模块的简单拼接，而是一套在数据流、特征流和控制流层面深度交织的系统级通用架构：以TVA为“感知-执行中枢”，以遵循物理法则的世界模型为“物理推演与认知中枢”，构建出一个既能“看见”表象又能“理解”本质的通用物理智能体系。通过“实时感知-虚拟推演-精准执行”的毫秒级闭环，TVA-World架构有效解决了传统AI缺乏因果理解、泛化能力弱及交互延迟高等难题，使得机器可以从像素构成的世界里，进一步理解隐藏在其中的几何特征与物理属性，推动具身智能技术在视觉检测、智慧物流、智能制造等领域实现了从“计算机视觉”（看像素）到“计算机物理”（懂规律）的历史性跨越。

摘要：FRA（Factorized Robotic Agent）作为因式分解式工业智能系统，采用感知—推理—动作执行三模块平行架构。针对动作执行子模块在非结构化工业环境中存在的样本效率低、鲁棒性不足与跨场景适配难等问题，提出一种基于World模型的优化方法。该方法在动作执行子模块内部构建隐空间世界模型，通过隐空间想象实现动作序列的前瞻推演与策略优化，并引入模型—策略联合训练机制缓解模型偏差问题。在6自由度机械臂插孔装配任务上的仿真实验表明，与传统无模型强化学习方法相比，所提方法样本效率提升约3.4倍，任务成功率从72.3%提升至89.6%，单次决策延迟控制在14ms，满足工业实时性要求。

关键词：世界模型；FRA架构；动作执行；模型基强化学习；工业机器人

1 引言

工业机器人正从结构化产线向非结构化柔性制造场景延伸，对感知与决策的深度耦合提出更高要求。FRA（Factorized Robotic Agent）作为因式化数实融合智能系统，将机器人作业的感知、推理、动作执行三大核心能力拆解为独立平行子模块，通过标准化接口协同闭环，以降低系统耦合度、提升鲁棒性。该架构类比数学因式分解，将复杂机器人整体任务分解为若干独立、低耦合的子任务，子模块可单独开发、测试与替换，避免单一模块故障造成整个系统瘫痪。

然而，当前FRA架构中动作执行子模块多依赖传统逆动力学控制或无模型强化学习策略。前者在面对工件位姿漂移、负载变化等扰动时适应性不足，需要频繁重新标定；后者则需要大量真实环境试错，难以满足工业场景的安全约束与效率要求。世界模型（World Model）通过学习环境动力学的隐式表示，使智能体能够在想象空间中预演动作序列并优化策略，为上述问题提供了新的解决路径。Dreamer系列工作证实了基于隐空间想象的强化学习在视觉控制任务上的数据效率优势[1]，DayDreamer进一步将其推广到真实机器人在线学习场景[2]。

但现有世界模型方法多采用端到端训练范式，与FRA模块化解耦的设计理念存在适配性差距。本文提出一种面向FRA动作执行子模块的World模型优化方法，在保持模块独立性与可替换性的前提下，将世界模型内嵌于动作执行子模块内部，实现动作策略的高效迭代与鲁棒增强。

2 相关工作