在具身智能领域，模拟机器人轨迹至关重要。近期，研究者开始利用视频生成模型来进行模拟，但仍存在关键缺陷：

(1) 维度缺失：局限于 2D空间，缺乏交互所需的 4D 时空约束；

(2) 精度不足：依赖语言指令、隐式动作理解、或静态环境先验，使得模型需要去"猜测"潜在的机器人动作，难以提供精确控制和动态引导。

## 还在用 2D 空间训具身？南洋理工 MMLab 提出 4D 具身世界模拟器，构建虚拟与现实的时空桥梁！

7月14日（周二）晚8点，青稞Talk 第137期，新加坡南洋理工大学 MMLab 博士后研究员许牧天将作客青稞社区直播间，为大家介绍一套全新的解决方案：Kinema4D，通过运动学将抽象动作锚定在 4D 空间下，引导模型实现复杂动态交互的可靠生成。

青稞介绍

许牧天目前在新加坡南洋理工大学(MMLab@NTU)担任博士后研究员，导师为刘子纬教授。在此之前，于2025年在香港中文大学（深圳）取得博士学位、并被选为校长杰出毕业生代表，博士导师为韩晓光教授。他多次入选顶级会议杰出审稿人，其论文也多次获得顶级会议的Oral Presentation或Highlight。

其参与主导的MVImgNet曾获世界人工智能大会青年优秀论文提名奖（2024）、CCF年度优秀图形开源数据集奖（2023）。他也曾入选China3DV优秀学生论坛（2023）、VALSE优秀学生论坛（2023）。此外，他曾在香港大学和深圳先进研究院实习。他的研究方向主要围绕开发智能算法和构建多样化数据，以理解、建模、表征并与物理世界进行交互。

主题提纲

Kinema4D：面向时空具身仿真的运动学 4D 世界建模

1、具身智能仿真的研究现状与挑战
2、Kinema4D：还原物理世界的“4D 本质”
- 运动学驱动的精确 4D 动作表征
- 可控生成下的环境反应建模
3、Robo4D-200k：构建 4D 交互的数据基石
4、实验验证与零样本泛化能力
5、未来技术展望 & AMA （Ask Me Anything）环节

直播时间

7月14日（周二）20:00 - 21:00