具身智能与视觉语言动作模型技术现状 - 视觉语言动作模型在真实硬件上运行效果不佳，许多模型难以达到预期效果 [1] - 具身智能领域高度依赖硬件本体，算法与硬件结合紧密，仿真和互联网数据在泛化性能上无法保证 [2] - 行业内的许多公司坚持采用“真机数据”路线来确保模型性能 [2] 技术发展与开源生态 - 近两年来，视觉语言动作模型算法发展迅速，从ACT、OpenVLA到π0、π0.5、π0.6等新方法不断涌现，性能持续提升 [4] - 基于强化学习的优化方案使得视觉语言动作模型运行更加流畅 [4] - 开源技术框架（如LeRobot）和多样化的开源硬件本体（如SO-100机械臂、openarm双臂、XLeRobot移动操作平台）为研究提供了支持 [4] 技术落地面临的挑战 - 打通从数据采集、模型训练优化到部署的全流程任务对初学者极为困难，许多人长期无法有效入门或取得好效果 [6] - 特定模型如π0、π0.5、GR00T在数据采集和模型训练中存在大量未公开的技巧 [6] - 模型训练前的仿真调试至关重要，在真机数据不足时，Mujoco、Isaac Gym等仿真框架及sim2real技术尤为重要 [10] - 模型训练技巧是关键，许多模型存在机械臂运动不准、夹爪操作失败或运动误差大的问题 [10] - ACT等算法相对简单易出效果，而π0、π0.5等模型训练难度大，对细节和经验要求高，强化学习优化同样充满挑战 [11] 视觉语言动作模型落地的核心模块 - 数据采集：主要方法包括基于模仿学习的遥操作、VR、全身动作捕捉，以及强化学习，如何采集高质量数据及实现real2sim2real是重点 [7][8] - 模型训练：涉及仿真调试与训练技巧，特别是在真机数据不足时如何微调模型，以及如何用小数据量获得好结果 [9][10] - 模型部署：训练后的模型需进行“瘦身”处理，因参数量大（即使是2B规模），在边缘芯片部署挑战大，需采用量化、蒸馏等轻量化技术 [12][13] 行业培训与解决方案 - 针对视觉语言动作模型技术更新快、学习难度大的痛点，出现了面向实战与求职的系统性小班课程 [14] - 课程内容全面，涵盖机械臂硬件、数据采集、算法、评测、仿真、主流模型部署、视觉语言动作模型与世界模型结合、真机实验及产业讲解 [16] - 课程提供SO-100机械臂硬件（含示教臂和执行臂）以供实践 [20] - 课程讲师为机器人公司高级研究员，拥有5年以上行业实战与产学研落地经验，精通全栈技术并在顶级期刊发表论文10余篇 [23] - 目标学员包括求职者、入门进阶者、高校学生、转行人员及爱好者，要求具备Python和PyTorch基础，并建议使用3060及以上显卡进行推理，2张以上3090ti进行训练 [24] - 课程目标为使学员掌握真机调试与数据采集、各类视觉语言动作模型算法部署、模型量化技术，并对产业有清晰认识，积累相当于1-2年经验的算法工程项目 [27] - 课程计划于2025年12月30日开课，共分九章，持续至2026年2月25日 [28]