在具身智能與機器人操作領域，傳統方法往往將視覺感知、語言理解和動作規劃割裂為獨立模塊，導致系統復雜、誤差累積且泛化能力受限。視覺語言動作模型（Vision-Language-Action Model, VLA） 的革命性突破在于實現了從多模態感知到動作生成的端到端學習，構建了“所見即所動”的智能決策閉環。

VLA 模型的概念形成于 2021-2022 年左右，由 Google DeepMind 的 Robotic Transformer 2 (RT-2) 等項目開創。提出了一種變革性架構，將感知、推理和控制統一在一個框架內。VLA 集成了視覺輸入、語言理解和運動控制功能，使具身智能體能夠感知周圍環境、理解復雜指令并動態執行適當的動作。VLA 一詞最早出現在 Google RT-2論文中，該論文使用 PaLI-X 和 PaLM-E 作為將“像素轉化為動作”的主干。

（一）技術架構核心

VLA 模型的強大源于其精妙的多模態融合機制：

1. 視覺編碼器： 通常采用強大的 Vision Transformer (ViT) 或 CNN 骨干網絡（如 EfficientNet, ResNet），將高維圖像/視頻數據壓縮為富含語義信息的特征向量。
2. 語言編碼器： 利用大型語言模型（如 BERT, LLaMA, GPT 系列）理解任務指令、環境描述等文本信息，提取語言意圖表征。
3. 多模態融合器： 這是 VLA 的核心創新點。模型通過跨模態注意力機制（Cross-Modal Attention），讓視覺特征和語言特征進行深度交互。例如，模型能動態聚焦于圖像中與語言指令（如“拿起藍色杯子”）最相關的區域，理解“藍色”和“杯子”的視覺-語義對應關系。
4. 動作解碼器： 基于融合后的多模態上下文，動作解碼器（通常是 Transformer 解碼層或輕量級 MLP）直接預測機器人末端執行器的位姿（pose）、關節角度（joint angles）或電機控制信號（motor torques）。其關鍵優勢在于學習到的策略是隱式且連續的，而非傳統方法中依賴預定義規則或符號規劃的離散動作。

目前，比較先進的視覺語言動作模型 (VLA)采用的是雙層專家系統，結合 VLM 和Diffusion擴散解碼器。

VLM 通過推理來規劃正確的行動，用視覺和語言指令解釋物理世界。

（二）OpenVLA：開源先鋒與性能標桿

斯坦福大學于 2024 年發布的 OpenVLA 是全球首個開源的通用機器人操作 VLA 模型，其設計充分體現了該架構的效率與泛化優勢：

• 高效架構： OpenVLA 基于預訓練的 ViT 和 LLM 進行微調，采用創新的稀疏門控機制（Mixture-of-Experts）優化多模態融合。其參數量（約 7B）相比同期閉源 VLA 模型（如某 50B+ 模型）大幅減少 7 倍，顯著降低部署門檻。
• 卓越泛化： 在包含上百種未見物體、復雜場景和多樣化指令的機器人操作基準測試（如 RLBench, CALVIN）上，OpenVLA 的平均任務成功率比性能最佳的閉源模型高出 16.5%。例如，面對“將紅色積木放進綠色碗里”的新指令，它能準確識別從未見過的紅色積木變體（如不同形狀、紋理），并規劃出可行的抓取和放置軌跡，驗證了其強大的零樣本（zero-shot）泛化能力。
• 數據驅動： 其性能提升源于高效利用大規模、多樣化的機器人操作數據集進行端到端訓練，讓模型直接從數據中學習感知-動作的復雜映射，避免了模塊化設計中的信息損失。

（三）應用場景：從實驗室走向真實世界

VLA 的端到端特性使其在復雜、動態的真實場景中展現出巨大潛力：

典型的 VLA 模型通過攝像頭或激光雷達等傳感器數據觀察環境，可以解讀用語言表達的目標（例如“前方右轉”），并輸出高階（例如左轉）或者低階的精細化運動序列（例如方向2度，前進2m等）。

• 通用機器人操作： 工業裝配線中，VLA 模型能理解“擰緊 A 零件到 B 組件的第 3 個孔位”的指令，并適應零件位置微小變化或遮擋。家庭服務機器人能執行“把茶幾上的空可樂罐扔進廚房垃圾桶”這類需長視野規劃的任務。

• 人機協作： 工人可以自然語言指揮協作機器人：“把扳手遞給我，小心旁邊的電線”，VLA 能理解意圖、識別工具和障礙物，并生成安全、柔順的動作。

• 自動駕駛（決策規劃層）： 結合感知模塊輸入，VLA 可處理復雜指令：“前方施工，請在不壓線的前提下安全變道到右側”，生成符合交規的軌跡。

• 醫療手術輔助： 理解主刀醫生指令（“分離此處粘連組織”），結合內窺鏡視覺，輔助控制機械臂進行精細、穩定的操作。

（四）挑戰與未來方向

? 盡管 VLA 前景廣闊，仍面臨關鍵挑戰：

• 數據稀缺與成本： 高質量、大規模、涵蓋豐富場景和任務的機器人操作數據獲取成本高昂。解決方案如斯坦福團隊利用大規模模擬環境（如 Isaac Sim）生成合成數據預訓練，再在真實數據上微調。
• 安全性驗證： 端到端“黑盒”特性使得嚴格驗證其決策安全性極具挑戰。需發展可解釋性方法（如注意力可視化）和運行時監控框架（如微軟的 SafeVLA 項目）。
• 實時性與計算效率： 復雜模型的推理延遲需進一步優化，以滿足機器人控制的實時要求（毫秒級）。模型壓縮（如蒸餾、量化）和硬件加速是關鍵。
• 長視野任務規劃： 當前模型擅長短序列操作，解決需多步驟推理和長期規劃的復雜任務（如“做一頓早餐”）仍需結合符號規劃或分層強化學習。

（五）未來趨勢

• 多任務泛化： 訓練單一 VLA 模型掌握更廣泛的技能集合（如移動操作）。
• 世界模型集成： 將 VLA 與預測環境動態的世界模型結合，提升在非結構化環境中的預見性和適應性。
• 持續學習： 開發機制使 VLA 能在部署后安全、高效地從新交互中學習。
• 具身多模態大模型： VLA 是構建通用具身智能體的核心組件，未來將與更強大的基礎模型深度融合。

（六）結語

OpenVLA的成功有力證明了 VLA 架構在機器人操作領域的強大潛力。它將視覺理解、語言指令和動作生成無縫融合，通過端到端學習突破了傳統模塊化系統的泛化瓶頸。隨著模型效率提升、安全性增強和應用場景拓展，VLA 正在成為推動機器人真正融入人類生活與工作的關鍵技術引擎。其發展不僅關乎技術進步，更是實現通用、可靠、人機共融的具身智能未來的關鍵一步。VLA采用視覺信息，語言信息結合，基本上就是類人的仿生，人類也就是采用這類方式與物理世界交互。

VLA就是解決 Physical AI而生，自動駕駛以及機器人都是 Physical AI最大的落地應用，自動駕駛以及機器人產業，他們的人工智能算法邏輯，儲能以及運動電機等核心零部件類似，所以，做智能汽車的基本上也會做人形機器人了。

那么是不是 VLA需要自研呢？其實至少里面的 LLM大語言模型肯定不需要自研的，畢竟一個LLM是一個人工智能的基礎范疇，不需要也沒必要重新發明輪子。目前已知國外自動駕駛或者機器人基本用Open AI、Meta、Google的LLM; 國內汽車界理想和小鵬應該通用采用Deepseek或者阿里的Qwen。

（七）參考資料

• 一文看懂視覺語言動作模型（VLA）及其應用

• 具身智能的視覺-語言-動作模型：綜述