行业技术趋势 - VLA及其相关衍生方向在机器人与AI顶会中占据近一半的具身产出，重点关注长程操作、泛化、少样本、VLA+RL和人形机器人等领域[1] - VLA技术打破传统单任务局限，使机器人能在多样化场景中自主决策并灵活应对未见环境，广泛应用于制造业、物流和家庭服务[3] - 该模型已成为研究热点，推动pi0、RT-2、OpenVLA、QUAR-VLA和HumanVLA等多个前沿项目发展，促进学术界与工业界合作[3] 产业动态与竞争格局 - 国内外具身智能领域处于蓬勃发展阶段，Unitree、智元、星海图、银河通用、逐际动力等团队正从实验室走向商业化[5] - 华为、京东、腾讯等科技巨头积极布局，与国外Tesla、Figure AI等公司共同推动领域发展[5] - VLA技术具有高度适应性，可应用于机械臂、四足机器人和人形机器人等多种平台，为各类智能机器人发展提供广泛潜力[3] 技术演进与核心挑战 - VLA范式技术演进包括从早期抓取位姿检测到行为克隆，再到近期Diffusion Policy和多模态基础模型[8] - 前沿模型如RT-2、OpenVLA和PI0实现从视觉输入和语言指令到机器人动作的端到端映射，应用于复杂任务规划和执行[9] - 领域面临核心挑战包括跨域泛化、长期规划与世界模型构建，需将大型语言模型推理能力与机器人控制系统结合[9] 前沿研究方向 - 重点关注多模态感知融合、触觉反馈整合、基于物理的推理以及社会互动能力等发展方向[9] - 研究如何突破"看得见但摸不着"、"只关注当下不能预测未来"等局限性，向通用机器人智能迈进[9] - 系统分析具身智能领域未解决难点，包括长期记忆、VLA+RL原子技能库构建、动作解码问题和多模态思维链等前沿方向[14]