一、VLA模型的技术架构与核心原理

VLA（Vision-Language-Action）模型的核心是构建视觉、语言、动作的多模态闭环系统，实现从感知到执行的端到端映射。其技术架构可细分为四个关键模块：

1. 多模态编码器

• 视觉编码器：

  • ViT（视觉Transformer）：将图像分割为16x16像素块，通过多头自注意力机制提取全局特征。如DINOv2采用自蒸馏框架，在像素和图像级别同时学习表征，显著提升特征鲁棒性。
  • 多传感器融合：结合深度相机、IMU等多模态数据，通过3D高斯泼溅（3D-GS）技术重建场景几何信息，如PhysGaussian模型可动态建模复杂环境。

• 语言编码器：

  • 大语言模型（LLM）：如LLaMA-2、GPT-4等，解析自然语言指令的语义结构。PaLM-E通过800k机器人轨迹数据微调，将语言模型扩展为具身智能体，实现符号推理与物理交互的结合。
  • 语义对齐：通过对比学习（如CLIP）将文本与图像映射到同一语义空间，使模型理解“红色杯子”等抽象概念。

• 跨模态融合：

  • 交叉注意力机制：语言作为查询（Query）引导视觉特征的加权组合。例如，根据“将书放在左边的书架”指令，模型自动关注书架区域。
  • 投影层设计：通过线性变换将视觉特征（768维）映射到语言模型的高维空间（4096维），解决维度不匹配问题。
    

2. 动作生成模块

• 离散动作Token化：

  • RT-2：将机器人控制信号（位移、旋转等）编码为字符串Token，如“1 128 91 241 5 101 127 217”表示末端执行器的运动序列，像生成文本一样输出动作。
  • FAST Tokenizer：结合离散余弦变换（DCT）和字节对编码（BPE），将动作序列压缩率提升10倍，训练速度加快5倍。

• 连续轨迹预测：

  • 扩散模型：如RDT-1B通过去噪扩散概率模型生成连续动作，适用于高维动作空间（如人形机器人的20+关节控制）。
  • 流匹配损失：SmolVLA直接输出关节角度，通过流匹配优化实时控制效率，在双手操作场景中动态调整抓取姿态。

• 分层规划：

  • 高级任务分解：将“打开冰箱”分解为“移动至冰箱”→“识别把手”→“抓取旋转”等子目标，采用GPT-4V进行逻辑推理。
  • 低级策略执行：基于运动学逆解生成关节轨迹，如MoManipVLA通过双层次优化框架联合规划基座与机械臂运动。

3. 闭环控制与优化

• 强化学习（RL）：

  • RLHF（人类反馈强化学习）：SEED模型通过人类反馈解决长周期任务的稀疏奖励问题，如“从冰箱取饮料”需多步骤协调。
  • 在线微调：iRe-VLA框架在强化学习和监督学习间迭代，利用RL的探索性优化策略，同时保持监督学习的稳定性。

• 世界模型：

  • DECKARD：利用LLM生成抽象世界模型，预测环境状态转移规律，支持基于模型的规划和想象训练。
  • 动态模拟：UniSim工具模拟物理交互，生成多样化训练数据，提升模型在未知环境中的泛化性。

4. 轻量化与实时性优化

• 模型压缩：

  • 知识蒸馏：TinyVLA通过蒸馏多个视觉基础模型（如分割、深度估计）构建轻量架构，推理速度提升30%。
  • 稀疏激活：MoE（混合专家）架构仅激活部分专家网络，减少计算量，如GLaM模型在保持性能的同时降低显存占用。

• 边缘计算部署：

  • 嵌入式GPU：Helix模型在双低功耗GPU上运行，S2（70亿参数）负责高级规划（7-9Hz），S1（8000万参数）实时生成动作（200Hz），实现人形机器人上身的高速控制。
  • 异步推理：S2和S1并行运行，S2后台更新潜在向量，S1以200Hz频率执行动作，确保实时响应。

二、VLA模型的发展历程与关键突破

1. 早期探索（2020-2022）

• CLIPort（2021）：首次结合CLIP的视觉-语言对齐能力与Transporter网络的空间推理，实现指令驱动的物体操作。例如，根据“将红色积木放到蓝色盒子里”指令，模型通过对比学习定位目标物体。
• 对比学习预训练：CLIP在4亿图文对上训练，成为视觉-语言对齐的基础，为后续模型提供语义先验。

2. 模型规模化（2023-2024）

• RT-1（2022）：首个基于Transformer的VLA模型，将机器人动作编码为Token序列，在13个任务上实现平均62%的成功率。
• RT-2（2023）：引入“思维链”机制，显著提升长期规划能力。例如，完成“将香蕉放入榨汁机”任务时，能推理出“去皮→切块→放入”的子步骤序列。
• PaLM-E（2023）：通过800k机器人轨迹数据微调，将语言模型扩展为具身智能体，实现符号推理与物理交互的结合，如理解“捡起比杯子大的物体”并执行。

3. 轻量化与鲁棒性优化（2025至今）

• TinyVLA（2024）：减少对大规模数据的依赖，采用紧凑架构适应双手操作场景，推理速度提升30%，在CALVIN基准测试中达SOTA性能。
• GEVRM（2025）：西湖大学提出闭环VLA模型，通过文本引导视频生成和原型对比学习，增强抗干扰能力，在受扰动的CALVIN测试中成功率提升12%。
• Helix（2025）：Figure AI推出首个支持多机器人协作的VLA模型，两个机器人可通过自然语言指令协同完成“传递饼干”任务，无需特定训练即可处理未知物体。

4. 行业落地与生态构建（2025+）

• Gemini Robotics On-Device：谷歌实现VLA模型的端侧部署，双臂机器人可在本地完成皮带组装、拉开拉链等工业任务，仅需50次演示即可适应新技能。
• MindVLA（2025）：理想汽车整合空间智能与语言推理，计划2026年量产，可处理潮汐车道、长时序推理等场景，推理时长从传统方案的1秒提升至数十秒。

三、关键技术与训练方法

1. 多模态对齐技术

• 对比学习：

  • CLIP：通过最大化图像-文本对的相似度，最小化非匹配对的相似度，将视觉和语言映射到同一语义空间。例如，图像中的“猫”与文本“猫”的特征相似度从随机初始化的0.1提升至0.85。
  • R3M：引入时间对比学习和视频-语言对齐，增强时序一致性和语义相关性，适用于动态场景（如机器人操作过程）。

• 交叉注意力机制：

  • 双向交互：语言→视觉时，语言Token作为Query定位图像区域；视觉→语言时，视觉Token作为Query获取语义标签。例如，图像中的“灰色区域”通过交叉注意力被标注为“猫的毛发”。
  • 数学实现：注意力权重计算为<inline_LaTeX_Formula>Attention(Q,K,V) = \text{Softmax}(QK^T / \sqrt{d_k})V<\inline_LaTeX_Formula>，其中Q为查询，K为键，V为值。

2. 训练范式

• 预训练+微调：

  • 预训练数据：在Ego4D（第一人称视频）、EPIC-KITCHENS（厨房操作）等大规模数据集上学习通用视觉-语言表征。
  • 微调策略：用机器人轨迹数据（如Open X-Embodiment的百万级操作轨迹）微调动作生成模块，例如RT-2在谷歌内部机器人数据上微调后泛化能力显著提升。

• 强化学习：

  • 行为克隆（BC）：直接模仿专家轨迹，适用于快速学习简单任务（如抓取）。
  • PPO算法：结合策略梯度和价值函数优化，处理复杂奖励稀疏任务（如家庭服务中的多步骤协作）。

3. 数据集与仿真

• 真实场景数据：

  • Open X-Embodiment：包含百万级机器人操作轨迹，覆盖100+任务类型，用于直接训练视觉-动作映射。
  • VLABench：包含100个任务类别、2000+对象，评估模型在常识推理、空间理解、物理规则等维度的泛化能力，引入进度分数（PS）作为分级指标。

• 仿真增强：

  • UniSim：模拟物理交互，生成多样化训练数据，如不同光照、物体材质的场景，提升模型鲁棒性。
  • NVIDIA Isaac Sim：支持大规模并行仿真，加速模型训练，如MoManipVLA在仿真中验证轨迹规划的物理可行性。

四、应用场景与典型案例

1. 工业自动化

• 特斯拉Optimus：通过VLA模型理解“组装零件”指令，结合视觉识别和力控反馈完成高精度操作。例如，在汽车电池组装中，模型实时调整抓取姿态以适应零件公差。
• 谷歌Gemini Robotics：双臂机器人在本地运行VLA模型，完成皮带组装、拉开拉链等任务，仅需50次演示即可适应新技能，显著降低工业部署成本。

2. 家庭服务与日常生活

• SmolVLA：在双手动环境中动态调整抓取姿态，完成叠衣服、整理餐具等任务。例如，识别不同衣物材质后，自动调整抓取力度和角度。
• Apollo机器人：通过VLA模型执行“从冰箱取饮料”任务，结合3D场景重建和路径规划，避开障碍物并准确打开冰箱门。

3. 自动驾驶与智能交通

• Waymo EMMA：将摄像头数据和导航指令输入VLA框架，直接输出驾驶轨迹，在复杂路口实现类人决策。例如，处理“施工绕行”时，模型通过语义推理调整路线。
• 理想MindVLA：整合空间智能与语言推理，计划2026年量产。在潮汐车道场景中，模型通过分析交通标志和车辆动态，生成最优变道策略。

4. 多机器人协作

• Helix（Figure AI）：两个机器人通过自然语言指令协同完成“传递饼干”任务。例如，“将饼干递给右边的机器人”指令下，模型自动分配角色并生成协作轨迹，成功率达89.7%。
• Psi R1（灵初智能）：基于CoAT（Chain of Action Thought）框架，实现机器人在开放场景下的长程复杂任务，如麻将翻牌、碰杠等，持续任务时长超过30分钟。
  

五、挑战与未来方向

1. 实时性与计算资源

• 轻量化模型：TinyVLA通过蒸馏技术减少参数，在树莓派上实现实时推理，但性能损失需控制在可接受范围内。
• 边缘计算：Helix模型在嵌入式GPU上部署，S2和S1并行运行，平衡推理速度与精度，未来需进一步优化硬件-软件协同设计。

2. 泛化能力与鲁棒性

• 世界模型：DECKARD的抽象世界模型结合LLM常识知识，提升对未知环境的适应性，但需解决动态场景的实时更新问题。
• 闭环控制：GEVRM通过内模控制增强抗干扰能力，未来可引入在线学习机制，动态调整模型参数以应对突发情况。

3. 多机器人协作

• 通信协议：Helix采用共享潜在向量实现多机器人同步，但需解决通信延迟和带宽限制问题。
• 任务分配算法：开发基于博弈论的动态任务分配机制，如拍卖算法，优化多机器人协作效率。

4. 伦理与安全

• 可解释性：CogACT模型通过认知令牌可视化推理过程，未来需发展更普适的可解释性技术，如注意力热力图生成。
• 安全约束：理想汽车将交通法规转化为机器可执行的约束规则，如在施工路段自动降速，需建立更完善的安全验证体系。

5. 模型评估与标准化

• VLABench：提供100个任务类别、2000+对象的评估基准，未来需扩展至更多行业场景（如医疗、农业）。
• 动态评估指标：除任务成功率外，引入动作平滑度、能量消耗等指标，全面衡量模型性能。

六、总结

VLA模型通过整合视觉感知、语言理解和动作生成，正推动机器人从单一功能工具向通用智能体演进。其核心价值在于打破模态边界，赋予机器“理解-推理-执行”的类人能力。随着Gemini Robotics等端侧模型的落地，VLA有望成为机器人领域的“安卓系统”，加速智能硬件的普及与应用创新。未来，随着轻量化技术、多机器人协作算法和伦理安全框架的不断完善，VLA将在工业、家庭、医疗等领域实现更广泛的落地，开启具身智能的新纪元。