8月18日，Current Robotics发布交互式世界仿真器CurrentWorld-0。量子位报道称，该系统面向机器人进入真实环境前的策略评测与交互训练，目标是让不同形态、不同动作接口的机器人在同一个可控的仿真世界中进行演练。
CurrentWorld-0的核心设计包括跨本体建模、多视角同步生成，以及力觉和触觉预测。机器人可以保留各自的Action Subspace，系统则继续推演动作对物体位置、场景状态和后续过程的影响。对于多摄像头场景，模型需要让第三视角、头部相机和腕部相机等视角共同记录同一次交互，减少不同画面之间的状态漂移。
与单纯追求画面逼真的视频生成模型不同，CurrentWorld-0强调动作的可控性。机器人动作发生偏差或执行失败后，仿真环境应当按照实际动作继续变化，而不能利用视频先验把结果自动补成成功。系统还将力觉和触觉纳入未来状态预测，用于判断抓取是否稳定、工具是否真正接触以及接触后可能产生的物理反馈。
该系统支持在执行过程中由操作员通过遥操作接管，也支持保存和回滚当前状态。这样，研究人员可以从同一个中间状态尝试不同动作，并记录新的交互轨迹，用于后续策略训练。量子位还提到，Current Robotics创始人祝毅晨团队此前完成的TinyVLA与ScaleDP曾被Physical Intelligence的π0论文引用。
从公开介绍看，CurrentWorld-0试图解决的是机器人仿真评测中的一致性问题：不同机器人可以采用不同身体结构和控制方式，但物体、场景和接触反馈需要遵循同一套物理过程。其实际效果、适用范围以及与真实机器人执行结果之间的差异，仍需要更多公开测试和独立评测验证。