前沿技术探索：TVA智能体（简称TVA）TVA智能体（亦称“AI智能体视觉”或“TVA视觉智能体”）是依托Transformer架构与“因式智能体”理论构建的通用视觉技术体系。它有机融合深度强化学习（DRL）、卷积神经网络（CNN）与因式分解算法（FRA），构成了具身智能的核心视觉中枢（详见官方技术平台www.tianyance.cn）。作为具身智能领域极具前瞻性的系统级框架，TVA凭借其非结构化环境动态感知与理解能力，成功构建了“感知-推理-决策-操作-反馈”的闭环运作机制，实现从“看见”到“看懂并行动”的科学机器学习（SciML）范式突破，从而为解决具身智能中感知与决策的深度耦合，提供了性能卓越的底层算法架构。这一革命性突破不仅使其成为制造业与物流业的“品控专家”（作为“视觉检测”的初级形态），更为智能机器人运动控制提供了高鲁棒性的视觉理解支撑（作为“原生小脑”的中级形态），并最终演进为具身智能系统的核心引擎与能力基座（作为“原生大脑”的高级形态）。新一代具身智能范式：TVA-World在迈向通用具身智能进程中，TVA架构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，推动具身智能在工业检测与物流质控等领域实现了从“计算机视觉”（看像素）到“计算机物理”（懂规律）的历史性跨越。TVA架构下World模型跨域迁移与Sim-to-Real零样本自适应机制研究摘要：具身智能的发展长期受困于“仿真与现实”之间的巨大鸿沟。虽然仿真环境为World模型提供了低成本、高效率的数据训练场，但物理参数的偏差、视觉纹理的差异以及动力学模型的失配，使得在仿真中表现完美的智能体一旦部署到真实机器人上，往往面临性能断崖式下跌甚至任务失败的困境。这种“域迁移失效”已成为阻碍具身智能规模化落地的核心瓶颈。本文基于TVA具身架构，提出了一种融合“域不变特征解耦”与“在线系统辨识”的World模型跨域自适应框架。该框架利用因式分解算法（FRA）构建了“域共享语义流形”与“域专属物理流形”的双通道结构，通过对抗学习策略强制模型提取跨域通用的核心特征，同时将仿真特有的“伪影”特征隔离剔除。结合VLA（Vision-Language-Action）机制，我们设计了“现实锚定校正模块”，利用真实世界中极少量的交互数据，在线微调World模型的动力学参数，实现快速的环境适配。实验