只需要三条轨迹，就能取得 96.8% 的成功率？视觉干扰、任务组合等泛化场景都能轻松拿捏？或许，3D VLA 操作新范式已经到来。 当前，接收 2D 图像进行 Next Action Token 预测的「2D VLA」模型已经展现出了实现通用机器人操作的潜力；同时，接受 3D 信息作为输入，并以下 一时刻的关键帧作为输出的「3D 操作策略」已被证明拥有极高的数据效率（≈10 条操作轨迹）。 那么，直觉上来讲，一个好的「3D VLA」模型应该能够综合以上的优点，兼具 efficient 和 effective 的特点。然而，当前 3D VLA 的模型设计并未实现 上述期待。 为了解决上述问题，中科院自动化所谭铁牛团队联合字节跳动 Seed 推出 BridgeVLA，展示了一种全新的 3D VLA 范式，实现了 模型能力与数据效率的同 步飞跃，并斩获了 CVPR 2025 GRAIL workshop 的 COLOSSEUM Challenge 冠军。 目前代码与数据已经全面开源。 项目主页：https://bridgevla.github.io/ 出发点：对齐 VLM 与 VLA BridgeVLA 的核心理念 ...