具身智能与视觉语言动作模型技术现状 - 行业普遍面临视觉语言动作模型在实际硬件上难以跑出效果的挑战 [1] - 具身智能领域高度依赖硬件本体，算法与硬件紧密耦合，仿真和互联网数据在泛化性能上无法保证，许多公司坚持采用“真机数据”路线 [2] - 近2年来，算法技术快速发展，从ACT、OpenVLA到π0、π0.5、π0.6等新方法层出不穷，性能持续提升，基于强化学习的优化方案使模型运行更流畅 [4] - 开源硬件本体多样化，例如SO-100机械臂、openarm双臂操作系统、XLeRobot移动操作平台，支持各类研究需求 [4] VLA模型落地实施的核心模块与挑战 - 数据采集是首要模块，主要方法包括基于模仿学习的遥操作、VR、全身动捕捉，以及强化学习方法，在机械臂结合VLA领域更多采用遥操作和VR [7][8] - 数据采集的质量保障及real2sim2real流程是关键问题 [8] - 模型训练前通常需进行仿真调试，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] - 模型训练技巧至关重要，包括如何微调模型、如何在小数据量下取得良好效果，许多模型存在机械臂运动准但夹爪操作不佳或运动误差大的问题 [10] - ACT算法相对简单易出效果，而π0、π0.5、GR00T等模型训练难度高，对细节和技巧要求严格，强化学习优化模型的经验门槛高 [6][10] - 模型部署前需进行“瘦身”操作，即使参数量为2B的模型，在边缘芯片部署挑战仍大，需通过量化、蒸馏等轻量化技术最小化参数量并保证性能 [12] VLA技术学习与人才培养 - VLA技术更新快，学习曲线陡峭，许多学习者即使拥有真机硬件也不知如何入手 [13] - 行业推出了首个面向实战与求职的VLA小班课，内容涵盖机械臂硬件、数据采集、VLA算法与评测、仿真、主流VLA模型部署、VLA结合世界模型、真机实验及具身产业讲解 [14][16] - 课程为学员提供SO-100机械臂一套，包含示教臂和执行臂 [21] - 课程讲师为某机器人公司VLA高级研究员，拥有5年以上机器人行业实战经验，精通具身智能全栈技术，并在顶级期刊发表学术论文10篇以上 [25] - 课程目标人群包括：具身领域求职者、VLA入门进阶者、相关领域学生、从传统CV/机器人/自动驾驶转行者以及对具身智能感兴趣的人员 [27] - 课程对硬件有明确建议：推理建议使用RTX 3060及以上显卡，训练建议使用2张以上RTX 3090 Ti显卡，也可自租云服务器，并要求学员具备一定的Python和PyTorch基础 [27] - 完成课程后，学员将掌握真机调试与数据采集、各类VLA算法真机部署、模型量化技术，并对具身产业有清晰认识，简历项目经验可达到1-2年以上算法工程师水平 [30] - 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][31]