具身智能与视觉语言动作模型发展现状 - 行业普遍认为具身智能领域与其他AI领域不同，其算法高度依赖硬件本体，仿真和互联网数据在泛化性能上无法保证，因此许多公司坚持“真机数据”路线 [2] - 近两年来，从ACT到OpenVLA，再到π0、π0.5、π0.6，各类新方法层出不穷，性能持续提升，基于强化学习的优化方案也让VLA模型运行越来越流畅 [2] - 开源技术框架如LeRobot，以及多样化的开源本体如机械臂SO-100、双臂操作openarm、移动操作XLeRobot等，为研究提供了支持 [2] VLA模型落地的主要挑战与模块 - 将数据、VLA模型、训练优化、部署整套流程打通对初学者而言非常困难，许多人在数据采集和模型训练上踩坑，难以入门或取得好效果，特别是π0、π0.5、GR00T等模型涉及大量技巧 [4] - 数据采集主要基于模仿学习和强化学习，模仿学习包括遥操作、VR、全身动捕捉，机械臂+VLA领域更多采用遥操作和VR，如何保证数据质量及实现sim2real是关键问题 [6][7] - 在真机部署前通常需要仿真调试，在真机数据不足时，Mujoco、Isaac Gym等仿真框架及sim2real技术尤为重要 [9] - 模型训练技巧至关重要，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，ACT相对简单易出效果，而π0、π0.5等模型训练难度高，强化学习优化也极具挑战 [9] - 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也很大，需通过量化、蒸馏等轻量化操作在保证性能的同时最小化参数量 [11] 具身智能实战课程内容与安排 - 课程由具身智能之心平台联合业内专家开发，是国内首个面向实战与求职的VLA小班课，旨在解决技术更新快、学习门槛高的问题 [12] - 课程内容全面，涵盖机械臂硬件、数据采集、VLA算法、VLA评测、仿真、主流VLA模型部署、VLA+世界模型、各类真机实验及具身产业讲解 [14] - 购买课程的学员将获赠一套SO-100机械臂，包含示教臂和执行臂 [19] - 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余篇 [22] - 课程面向具身领域求职者、VLA入门进阶者、相关领域学生、希望转行进入具身领域的人员以及对具身智能感兴趣的其他人员 [24] - 课程对硬件有建议配置：推理建议3060及以上显卡，训练建议2张以上3090ti显卡，学员也可自租云服务器资源，并要求具备一定的Python和PyTorch基础 [24] - 学员学后预期能掌握真机调试与数据采集、各类VLA算法在真机上部署、深入了解VLA模型量化、清晰认识具身产业落地，并在简历上积累足够项目经验，达到1-2年以上算法工程师水平 [27] - 课程于2025年12月30日正式开课，共分九章，持续至2026年2月25日 [25][28]