行业现状与人才需求 - 视觉语言动作模型算法人才在行业内非常“急需”，尤其是在自动驾驶领域，这一点从大量职位需求和论文数量上得到体现 [2] - 自动驾驶领域的VLA与具身智能领域的VLA虽有相通之处，但底层差距很大 [2] 技术发展面临的挑战 - VLA模型在开发和优化上存在困难，表现为模型“不好调”且数据采集过程麻烦，这是从业者普遍反映的问题 [3] - 具身智能领域高度依赖硬件本体，仅通过论文研究和仿真实验难以了解算法在真实环境中的表现，与其他领域区别显著 [4] - 真实数据采集需要借助遥操、VR、全身动捕等硬件手段，许多具身智能公司坚持“真机数据”路线，因为仿真和互联网数据在泛化性能上无法保证 [5] - 真机数据采集本身存在困难，采集的数据可能不好用，且整个流程周期长，在模型优化上也面临挑战，有时效果难以调出或在真机上表现不佳 [5] - 对于初学者而言，将数据、VLA模型、训练优化、部署整套流程打通非常困难，部分从业者甚至花费半年时间“踩坑”仍难以入门或取得好效果 [8] - 对于π0、π0.5、GR00T等前沿模型，其数据采集和模型训练过程中包含许多不公开的技巧 [8] 解决方案与课程介绍 - 有机构基于SO-100机械臂和LeRobot平台，复现了ACT、GR00T、π0、π0.5等方法，旨在解决学习者缺乏真机、不知如何上手的问题 [9] - 针对VLA技术更新快、学习难度大的痛点，有平台联合领域专家推出了《面向实战与求职的VLA小班课》，提供实战教程以节省学习者“踩坑”时间 [10] - 该课程项目经验可写入简历，其中的技巧可作为面试答案，帮助学习者高效积累经验 [11] - 课程内容全面，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+世界模型、各类真机实验以及具身产业讲解 [13] - 该课程被描述为目前该平台最大、最完整的课程，采用软硬结合的方式 [13] - 购买课程的学员将获赠一套包含示教臂和执行臂的SO-100机械臂硬件 [14] - 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，并在顶级期刊发表过10篇以上学术论文 [17] 课程目标人群与要求 - 课程面向正在具身领域求职需要实战项目者、VLA领域需进阶者、从事具身智能研究的各学历学生、希望从传统CV/机器人/自动驾驶转行者，以及对领域感兴趣的其他人员 [21] - 课程对硬件有建议配置：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，也可自租云服务器资源 [21] - 学员需具备一定的Python和PyTorch基础 [21] 预期学习成果 - 学员将掌握真机的调试与数据采集技能 [21] - 学员将掌握各类VLA算法在真机上的部署 [21] - 学员将对VLA模型的量化有深入了解 [21] - 学员将对具身智能产业及其落地应用有清晰认识 [21] - 学员的简历将获得足够多的项目支撑 [21] - 学员在学完后将达到具备1-2年以上经验的算法工程师水平 [21] 课程安排 - 课程定于2025年12月30日正式开课，后续章节将延续至2026年2月25日 [22]