从“看懂”牌局到“动手”出牌，整个过程在同一个智能体系中一气呵成，这正是VLA所代表的革命性跨越。本文将围绕VLA技术，层层递进地阐述了其突破性、工作原理与未来方向，为开发者理解技术演进脉络、把握未来走向提供清晰的技术图景。

本文将围绕王韬涵博士的分享，梳理其在“精度与灵活性协同”“具身智能闭环训练”“开源仿真平台构建”等方面的核心观点与实践路径，为关注工业机器人智能化升级的研究者、工程师与行业伙伴，提供一个可供借鉴的技术框架与落地参考。

本篇将着重介绍世界模型的有关知识，并结合青龙机器人的仿真训练，更直观地展示机器人仿真平台的实际应用价值。

在前两篇中，我们依次讲解了“如何创建一个地形”以及“如何将地形添加到训练环境中”。从基础出发，逐步构建机器人可交互的三维仿真环境。在机器人强化学习训练中，地形的复杂度决定了策略的泛化能力，仅靠 jump_plat 和 jump_pit 等基础地形，难以满足真实场景下的鲁棒性需求。今天，我们将进入更复杂的训练场景：台阶地形与金字塔形台阶地形，它们是机器人强化学习中不可或缺的“能力测试场”。

机器人强化学习中的地形训练是利用强化学习算法让机器人在不同地形环境中通过试错学习最优行为策略的过程，通过环境建模、策略学习与优化等环节，使机器人能够自主适应复杂多变的地形，提高其移动效率、稳定性和自主性，减少人为干预，从而在实际应用中更好地应对各种复杂场景，提升机器人在复杂环境中的性能和可靠性。

2024开放原子开发者大会暨首届开源技术学术大会于12月20日至21日在武汉成功举办，OpenLoong开源社区作为人形机器人领域开源的先锋单位之一，深度参与了此次大会。大会开幕式上，国家地方共建人形机器人创新中心的首席科学家江磊发表了主题演讲；21日下午，OpenLoong开源社区也成功举办了人形机器人分论坛。

人形机器人如何像人类一样自然运动？如何通过语言指令让机器人理解并执行复杂动作？这一直是行业亟待突破的技术瓶颈。国地中心联合复旦大学未来信息创新学院研发的“

以《不止于VLA：生成式驱动的新一代人形机器人大模型》为题，提出通过生成式大模型实现从多模态输入到全身动作控制的端到端能力，团队借鉴人脑生成式的动作机理去适配不同的机器人本体，开启人形机器人控制的新范式。我们的愿景不仅仅是“做一个机器人”，而是“人人都可以打造属于自己的机器人”，让更多开发者能够站在可用、可信、可改造的基础设施之上，去探索属于自己的机器人创意。国地中心搭建的数据集与训练场平台，作为

以《不止于VLA：生成式驱动的新一代人形机器人大模型》为题，提出通过生成式大模型实现从多模态输入到全身动作控制的端到端能力，团队借鉴人脑生成式的动作机理去适配不同的机器人本体，开启人形机器人控制的新范式。我们的愿景不仅仅是“做一个机器人”，而是“人人都可以打造属于自己的机器人”，让更多开发者能够站在可用、可信、可改造的基础设施之上，去探索属于自己的机器人创意。国地中心搭建的数据集与训练场平台，作为

作为全球第一款数字人动作生成和控制具身大模型，MotionGPT 借鉴了 ChatGPT 语言模型的经验上，在包括文本驱动的动作生成、动作描述、动作预测和动作衔接等多个动作任务上拥有出色的表现。未来的机器人、虚拟数字人乃至混合现实中的智能体，将不再是冷冰冰的命令执行器，而是能理解意图、感知环境、自主行动的真正“智能存在”。”为基础，构建闭环仿真训练体系，同时推动从“形似”向“神似”过渡，构建基于“