一、VLA模型的技術架構與核心原理

VLA（Vision-Language-Action）模型的核心是構建視覺、語言、動作的多模態閉環系統，實現從感知到執行的端到端映射。其技術架構可細分為四個關鍵模塊：

1. 多模態編碼器

• 視覺編碼器：

  • ViT（視覺Transformer）：將圖像分割為16x16像素塊，通過多頭自注意力機制提取全局特征。如DINOv2采用自蒸餾框架，在像素和圖像級別同時學習表征，顯著提升特征魯棒性。
  • 多傳感器融合：結合深度相機、IMU等多模態數據，通過3D高斯潑濺（3D-GS）技術重建場景幾何信息，如PhysGaussian模型可動態建模復雜環境。

• 語言編碼器：

  • 大語言模型（LLM）：如LLaMA-2、GPT-4等，解析自然語言指令的語義結構。PaLM-E通過800k機器人軌跡數據微調，將語言模型擴展為具身智能體，實現符號推理與物理交互的結合。
  • 語義對齊：通過對比學習（如CLIP）將文本與圖像映射到同一語義空間，使模型理解“紅色杯子”等抽象概念。

• 跨模態融合：

  • 交叉注意力機制：語言作為查詢（Query）引導視覺特征的加權組合。例如，根據“將書放在左邊的書架”指令，模型自動關注書架區域。
  • 投影層設計：通過線性變換將視覺特征（768維）映射到語言模型的高維空間（4096維），解決維度不匹配問題。
    

2. 動作生成模塊

• 離散動作Token化：

  • RT-2：將機器人控制信號（位移、旋轉等）編碼為字符串Token，如“1 128 91 241 5 101 127 217”表示末端執行器的運動序列，像生成文本一樣輸出動作。
  • FAST Tokenizer：結合離散余弦變換（DCT）和字節對編碼（BPE），將動作序列壓縮率提升10倍，訓練速度加快5倍。

• 連續軌跡預測：

  • 擴散模型：如RDT-1B通過去噪擴散概率模型生成連續動作，適用于高維動作空間（如人形機器人的20+關節控制）。
  • 流匹配損失：SmolVLA直接輸出關節角度，通過流匹配優化實時控制效率，在雙手操作場景中動態調整抓取姿態。

• 分層規劃：

  • 高級任務分解：將“打開冰箱”分解為“移動至冰箱”→“識別把手”→“抓取旋轉”等子目標，采用GPT-4V進行邏輯推理。
  • 低級策略執行：基于運動學逆解生成關節軌跡，如MoManipVLA通過雙層次優化框架聯合規劃基座與機械臂運動。

3. 閉環控制與優化

• 強化學習（RL）：

  • RLHF（人類反饋強化學習）：SEED模型通過人類反饋解決長周期任務的稀疏獎勵問題，如“從冰箱取飲料”需多步驟協調。
  • 在線微調：iRe-VLA框架在強化學習和監督學習間迭代，利用RL的探索性優化策略，同時保持監督學習的穩定性。

• 世界模型：

  • DECKARD：利用LLM生成抽象世界模型，預測環境狀態轉移規律，支持基于模型的規劃和想象訓練。
  • 動態模擬：UniSim工具模擬物理交互，生成多樣化訓練數據，提升模型在未知環境中的泛化性。

4. 輕量化與實時性優化

• 模型壓縮：

  • 知識蒸餾：TinyVLA通過蒸餾多個視覺基礎模型（如分割、深度估計）構建輕量架構，推理速度提升30%。
  • 稀疏激活：MoE（混合專家）架構僅激活部分專家網絡，減少計算量，如GLaM模型在保持性能的同時降低顯存占用。

• 邊緣計算部署：

  • 嵌入式GPU：Helix模型在雙低功耗GPU上運行，S2（70億參數）負責高級規劃（7-9Hz），S1（8000萬參數）實時生成動作（200Hz），實現人形機器人上身的高速控制。
  • 異步推理：S2和S1并行運行，S2后臺更新潛在向量，S1以200Hz頻率執行動作，確保實時響應。

二、VLA模型的發展歷程與關鍵突破

1. 早期探索（2020-2022）

• CLIPort（2021）：首次結合CLIP的視覺-語言對齊能力與Transporter網絡的空間推理，實現指令驅動的物體操作。例如，根據“將紅色積木放到藍色盒子里”指令，模型通過對比學習定位目標物體。
• 對比學習預訓練：CLIP在4億圖文對上訓練，成為視覺-語言對齊的基礎，為后續模型提供語義先驗。

2. 模型規模化（2023-2024）

• RT-1（2022）：首個基于Transformer的VLA模型，將機器人動作編碼為Token序列，在13個任務上實現平均62%的成功率。
• RT-2（2023）：引入“思維鏈”機制，顯著提升長期規劃能力。例如，完成“將香蕉放入榨汁機”任務時，能推理出“去皮→切塊→放入”的子步驟序列。
• PaLM-E（2023）：通過800k機器人軌跡數據微調，將語言模型擴展為具身智能體，實現符號推理與物理交互的結合，如理解“撿起比杯子大的物體”并執行。

3. 輕量化與魯棒性優化（2025至今）

• TinyVLA（2024）：減少對大規模數據的依賴，采用緊湊架構適應雙手操作場景，推理速度提升30%，在CALVIN基準測試中達SOTA性能。
• GEVRM（2025）：西湖大學提出閉環VLA模型，通過文本引導視頻生成和原型對比學習，增強抗干擾能力，在受擾動的CALVIN測試中成功率提升12%。
• Helix（2025）：Figure AI推出首個支持多機器人協作的VLA模型，兩個機器人可通過自然語言指令協同完成“傳遞餅干”任務，無需特定訓練即可處理未知物體。

4. 行業落地與生態構建（2025+）

• Gemini Robotics On-Device：谷歌實現VLA模型的端側部署，雙臂機器人可在本地完成皮帶組裝、拉開拉鏈等工業任務，僅需50次演示即可適應新技能。
• MindVLA（2025）：理想汽車整合空間智能與語言推理，計劃2026年量產，可處理潮汐車道、長時序推理等場景，推理時長從傳統方案的1秒提升至數十秒。

三、關鍵技術與訓練方法

1. 多模態對齊技術

• 對比學習：

  • CLIP：通過最大化圖像-文本對的相似度，最小化非匹配對的相似度，將視覺和語言映射到同一語義空間。例如，圖像中的“貓”與文本“貓”的特征相似度從隨機初始化的0.1提升至0.85。
  • R3M：引入時間對比學習和視頻-語言對齊，增強時序一致性和語義相關性，適用于動態場景（如機器人操作過程）。

• 交叉注意力機制：

  • 雙向交互：語言→視覺時，語言Token作為Query定位圖像區域；視覺→語言時，視覺Token作為Query獲取語義標簽。例如，圖像中的“灰色區域”通過交叉注意力被標注為“貓的毛發”。
  • 數學實現：注意力權重計算為<inline_LaTeX_Formula>Attention(Q,K,V) = \text{Softmax}(QK^T / \sqrt{d_k})V<\inline_LaTeX_Formula>，其中Q為查詢，K為鍵，V為值。

2. 訓練范式

• 預訓練+微調：

  • 預訓練數據：在Ego4D（第一人稱視頻）、EPIC-KITCHENS（廚房操作）等大規模數據集上學習通用視覺-語言表征。
  • 微調策略：用機器人軌跡數據（如Open X-Embodiment的百萬級操作軌跡）微調動作生成模塊，例如RT-2在谷歌內部機器人數據上微調后泛化能力顯著提升。

• 強化學習：

  • 行為克隆（BC）：直接模仿專家軌跡，適用于快速學習簡單任務（如抓取）。
  • PPO算法：結合策略梯度和價值函數優化，處理復雜獎勵稀疏任務（如家庭服務中的多步驟協作）。

3. 數據集與仿真

• 真實場景數據：

  • Open X-Embodiment：包含百萬級機器人操作軌跡，覆蓋100+任務類型，用于直接訓練視覺-動作映射。
  • VLABench：包含100個任務類別、2000+對象，評估模型在常識推理、空間理解、物理規則等維度的泛化能力，引入進度分數（PS）作為分級指標。

• 仿真增強：

  • UniSim：模擬物理交互，生成多樣化訓練數據，如不同光照、物體材質的場景，提升模型魯棒性。
  • NVIDIA Isaac Sim：支持大規模并行仿真，加速模型訓練，如MoManipVLA在仿真中驗證軌跡規劃的物理可行性。

四、應用場景與典型案例

1. 工業自動化

• 特斯拉Optimus：通過VLA模型理解“組裝零件”指令，結合視覺識別和力控反饋完成高精度操作。例如，在汽車電池組裝中，模型實時調整抓取姿態以適應零件公差。
• 谷歌Gemini Robotics：雙臂機器人在本地運行VLA模型，完成皮帶組裝、拉開拉鏈等任務，僅需50次演示即可適應新技能，顯著降低工業部署成本。

2. 家庭服務與日常生活

• SmolVLA：在雙手動環境中動態調整抓取姿態，完成疊衣服、整理餐具等任務。例如，識別不同衣物材質后，自動調整抓取力度和角度。
• Apollo機器人：通過VLA模型執行“從冰箱取飲料”任務，結合3D場景重建和路徑規劃，避開障礙物并準確打開冰箱門。

3. 自動駕駛與智能交通

• Waymo EMMA：將攝像頭數據和導航指令輸入VLA框架，直接輸出駕駛軌跡，在復雜路口實現類人決策。例如，處理“施工繞行”時，模型通過語義推理調整路線。
• 理想MindVLA：整合空間智能與語言推理，計劃2026年量產。在潮汐車道場景中，模型通過分析交通標志和車輛動態，生成最優變道策略。

4. 多機器人協作

• Helix（Figure AI）：兩個機器人通過自然語言指令協同完成“傳遞餅干”任務。例如，“將餅干遞給右邊的機器人”指令下，模型自動分配角色并生成協作軌跡，成功率達89.7%。
• Psi R1（靈初智能）：基于CoAT（Chain of Action Thought）框架，實現機器人在開放場景下的長程復雜任務，如麻將翻牌、碰杠等，持續任務時長超過30分鐘。
  

五、挑戰與未來方向

1. 實時性與計算資源

• 輕量化模型：TinyVLA通過蒸餾技術減少參數，在樹莓派上實現實時推理，但性能損失需控制在可接受范圍內。
• 邊緣計算：Helix模型在嵌入式GPU上部署，S2和S1并行運行，平衡推理速度與精度，未來需進一步優化硬件-軟件協同設計。

2. 泛化能力與魯棒性

• 世界模型：DECKARD的抽象世界模型結合LLM常識知識，提升對未知環境的適應性，但需解決動態場景的實時更新問題。
• 閉環控制：GEVRM通過內模控制增強抗干擾能力，未來可引入在線學習機制，動態調整模型參數以應對突發情況。

3. 多機器人協作

• 通信協議：Helix采用共享潛在向量實現多機器人同步，但需解決通信延遲和帶寬限制問題。
• 任務分配算法：開發基于博弈論的動態任務分配機制，如拍賣算法，優化多機器人協作效率。

4. 倫理與安全

• 可解釋性：CogACT模型通過認知令牌可視化推理過程，未來需發展更普適的可解釋性技術，如注意力熱力圖生成。
• 安全約束：理想汽車將交通法規轉化為機器可執行的約束規則，如在施工路段自動降速，需建立更完善的安全驗證體系。

5. 模型評估與標準化

• VLABench：提供100個任務類別、2000+對象的評估基準，未來需擴展至更多行業場景（如醫療、農業）。
• 動態評估指標：除任務成功率外，引入動作平滑度、能量消耗等指標，全面衡量模型性能。

六、總結

VLA模型通過整合視覺感知、語言理解和動作生成，正推動機器人從單一功能工具向通用智能體演進。其核心價值在于打破模態邊界，賦予機器“理解-推理-執行”的類人能力。隨著Gemini Robotics等端側模型的落地，VLA有望成為機器人領域的“安卓系統”，加速智能硬件的普及與應用創新。未來，隨著輕量化技術、多機器人協作算法和倫理安全框架的不斷完善，VLA將在工業、家庭、醫療等領域實現更廣泛的落地，開啟具身智能的新紀元。