一、核心定义与目标

二、关键技术架构

1. 视觉编码器：提取图像 / 视频特征，常用技术包括卷积神经网络（CNN）或视觉 Transformer（ViT）。
2. 语言模型：解析指令或生成文本，如 BERT、GPT 等大语言模型（LLM）。
3. 多模态融合器：对齐视觉与语言特征，例如通过跨模态注意力机制，使 “红色方块” 的文本描述与视觉识别结果匹配。
4. 动作生成器：输出物理动作，如机械臂关节角度或导航路径。例如，RT-1 和 RT-2 模型直接将视觉 - 语言输入映射为动作序列，而 PaLM-E 等模型则通过大语言模型生成动作规划。

三、技术范式与训练方法

1. 端到端架构：直接将视觉和语言输入映射为动作，如 RT-2 模型通过大规模机器人操作数据训练，实现零样本泛化。
2. 模块化架构：分阶段处理（视觉感知→任务规划→动作执行），如 SayCan 模型通过符号推理提升可解释性，但依赖人工设计规则。
3. 大模型驱动：以 LLM 为核心，结合视觉反馈迭代优化。例如，PaLM-E 将视觉特征转换为 “伪文本” 输入 GPT-4，生成动作指令。
4. 训练策略：
   • 预训练 + 微调：先在互联网规模多模态数据（图像 - 文本对、视频 - 指令对）上预训练，再在特定任务数据（如机器人操作轨迹）上微调。
   • 强化学习（RL）：结合仿真环境（如 Isaac Gym）优化策略，解决动态环境中的适应性问题。例如，iRe-VLA 框架通过交替 RL 和监督学习，降低样本复杂度。
   • 参数高效技术：如低秩适应（LoRA）、量化（INT8 精度）和模型剪枝，使大模型可在边缘设备运行。例如，OpenVLA 通过 LoRA 适配器在消费级 GPU 上实现实时控制。
   
   

四、应用领域

1. 机器人领域：
   • 家庭与工业场景：Helix 仿人机器人通过 VLA 模型实现高频全身操作，可完成家庭清洁、工厂装配等任务。
   • 医疗手术：RoboNurse-VLA 系统辅助手术机器人识别器械并执行操作，减少人为误差。
   
   
2. 自动驾驶：
   • CoVLA 模型结合视觉与语言指令，生成安全驾驶决策；OpenDriveVLA 通过多视图视觉标记实现路径规划与问答。
   
   
3. 元宇宙与虚拟助手：
   • NVIDIA Omniverse Avatar 等虚拟化身通过 VLA 模型实现语言交互与动作生成，提升用户沉浸感。
   
   

五、挑战与未来方向

1. 核心挑战：
   • 数据需求：需大量对齐的 <图像，指令，动作> 三元组数据，且真实场景数据采集成本高。
   • 实时性与泛化性：复杂模型难以在边缘设备实现毫秒级响应，且对未训练过的环境适应性不足。
   • 可解释性：黑箱模型难以定位错误根源（如视觉误判或指令误解）。
   
   
2. 优化方向：
   • 轻量化与加速：通过量化、剪枝和并行解码技术，如 FAST 标记化将动作序列压缩为离散标记，提升推理速度。
   • 混合架构：结合端到端学习与符号化规则（如碰撞检测模块），平衡泛化能力与可解释性。
   • 通用基座模型：构建跨场景、跨任务的统一模型，如 “机器人界的 GPT-4”，实现类似人类的灵活适应能力。
   
   

六、典型案例

1. Google RT-2：首个控制真实机器人的 VLA 模型，通过 1300 万张图像 - 文本 - 动作三元组训练，可理解 “将物体放入盒子” 等指令并执行。
2. 星海图 G0 模型：基于 500 小时真实场景数据训练，实现机器人铺床等复杂任务，全身 23 个自由度协同控制，成功率达 97.5%。
3. 达芬奇手术机器人：结合 VLA 技术，未来可自主完成吻合等精细操作，降低并发症率。

七、总结