2025年还剩不到2个月，有些同学刚结束CVPR，又火急火燎的去准备其它会议了。具身智能之心今年 也带了几名同学，paper已经陆续投出去了，希望能有好的结果。 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 感兴趣的同学欢迎联系小助理微信：AIDriver005，备注"具身论文辅导咨询"。 目前我们向全网招募3名VLA方向的同学进行论文辅导，因为要保证质量，所以名额有限。主要方向： VLA模型、轻量化、VLA+触觉、VLA+世界模型、VLA+RL等。 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 2025年还剩不到2个月，有些同学刚结束CVPR，又火急火燎的去准备其它会议了。具身智能之心今 年也带了几名同学，paper已经陆续投出去了，希望能有好的结果。 目前我们向全网招募3名VLA方向的同学进行论文辅导，因为要保证质量，所以名额有限。主要方 向：VLA模型、轻量化、VLA+触觉、VLA+世界模型、VLA+RL等。 感兴趣的同学欢迎联系小助理微信：AIDriver005，备注"具身论文辅导咨询"。 ...

研究方向选择 - 具身智能领域的研究方向包括视觉语言导航、视觉语言动作、强化学习以及真实到仿真再到真实的闭环方法[1] - 对于从事同步定位与地图构建研究的同学，视觉语言导航和视觉语言动作是较好的切入方向[1] - 拥有机械臂硬件的研究者可选择展开视觉语言动作研究，预算不足的研究者可利用仿真环境或低成本硬件如so-100进行实验[1] - 四足机器人和人形机器人更适合强化学习方向，而视觉语言动作的研究难度较高[1] 研究方法与支持 - 产生优秀的研究想法对新人研究者至关重要，但往往需要经历多次尝试[1] - 公司提供从选题创新点挖掘、实验设计、代码调试到论文写作和投稿策略的全流程闭环辅导服务[2] - 辅导服务覆盖中国计算机学会推荐A类到C类国际学术会议以及科学引文索引一区到四区期刊[2] - 导师团队由来自国内外名校的博士及头部企业研究员组成，具备顶级会议如ICML、ICLR、CoRL、ICRA、NeurIPS、CVPR的投稿和审稿经验[2] - 公司提供工业界与学术界双视角，不仅关注论文发表，更注重研究成果的落地价值[3]

AI一天，人间一年。不管是机器人，还是手机、电脑等硬件，都被AI重塑了一遍。AI与机器人的合体产物——具身智能正在走进每个人的生活。 每个人都在等待具身智能的GPT时刻，可以想象一下具身智能"拎包入住"后的生活：家里有各种各样的机器人，它们各司其职，把主人的生活照顾得面面 俱到。有一个房间专门用来放大大的服务器，机器人产生的数据都在本地处理和存储，数据不出域，保护主人的隐私。 在11月1日至2日举行的机器人开发者生态全球性技术大会ROSCon China2025上，天工机器人、智元机器人、魔法原子、加速进化、纵深科技等"机器人天 团"同台竞技。台下观点交锋，在碰撞中还原了2025年人形机器人的希望与困惑：在具身智能的GPT时刻来临之前，拥挤的机器人赛道到了艰难的"赛 点"，价格卷至底价，订单从哪里来？面对数据和标准"双缺"的境地，该走哪一条技术路径？ 年销2万台，机器人价格卷至底价 去年，人形机器人全国销量只有几百台。从行业预测来看，今年，销量预估将达到2万台。即便量产刚刚开始，还没有大规模上市销售，但是人形机器人 已经卷入了价格战。 "目前价格逼近原材料成本，导致很多创新企业负担过重，没有机会去拓展新的应用 ...

服务核心定位 - 公司推出针对具身智能领域的科研论文辅导服务，旨在解决研究人员在论文选题、入门及技术方向选择上的困难 [1] - 服务提供从CCF-A到CCF-C类会议、SCI一区到四区期刊以及毕业论文、申博等全区间辅导 [2] 服务覆盖的技术方向 - 辅导服务覆盖多模态大模型、视觉语言动作模型、强化学习、视觉语言导航、遥操作、数据采集、机器人仿真、虚实迁移、端到端学习、扩散模型等多个前沿顶会方向 [2] - 服务针对具身智能领域的研究方向选择难题，例如在强化学习与视觉语言动作模型之间、传统SLAM与视觉语言导航之间如何选择提供指导 [1] 服务团队与特色 - 导师团队由来自国内外名校的博士及头部大厂研究员组成，拥有在ICML、ICLR、CoRL、ICRA、NeurIPS、CVPR等顶级会议的投稿与审稿经验 [2] - 提供全流程闭环辅导，涵盖从选题创新点挖掘、实验设计、代码调试、论文写作到投稿策略的全方位支持 [2] - 服务兼具工业界与学术界双视角，不仅关注论文发表，更关注技术的落地价值 [3] 咨询与获客策略 - 公司为前10名咨询者提供免费匹配专属导师的服务，可进行深度会议并获得个性化的会议、期刊选投建议 [4]

文章核心观点 - 讨论聚焦于特斯拉FSD v14的技术细节，特别是其是否集成了视觉语言动作模型（VLA）[1] - 探讨世界模型与VLA在自动驾驶领域的未来发展方向以及两者融合的可能性[3] - 分析数据和算力高需求对学术界参与自动驾驶研究的影响及潜在机会[3] 圆桌讨论主题 - 特斯拉FSD v14中值得国内关注的技术亮点[3] - 世界模型和VLA未来发展方向探讨，包括融合统一的可能性[3] - 数据和算力高需求导致学术界参与度下降，探索学术界在智驾领域的新机会[3] 参会嘉宾背景 - 嘉宾来自理想汽车VLA团队及硅谷研发中心、博世中央研究院VLA/闭环算法团队、长安汽车泊车团队等产业界关键角色[4] - 学术界代表包括上海交通大学人工智能学院博士生导师[6] - 其他参与者包括自动驾驶之心联创、深度流光联合创始人等行业专家[7][9]

自动驾驶技术发展路线 - 技术路线从基于规则时期转变为以理想、小鹏等新势力为代表的端到端到VLA范式时期，现阶段进入以蔚来为代表的世界模型时期[1] - 深度学习始终是技术路线的核心组成部分，行业建议学习前沿理论、底层基础理论和代码能力以应对技术快速迭代[1] 课程内容与目标 - 课程涵盖从模块化量产算法到端到端、VLA的技术演进，核心算法包括BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等[5] - 学习目标为掌握端到端技术框架，复现扩散模型、VLA等主流算法，学完后可达1年左右端到端自动驾驶算法工程师水平[5] 导师资质与行业资源 - 主讲导师为C9本科+QS前50 PhD背景，发表CCF-A论文2篇，现任国内TOP主机厂算法专家，主持过多项自动驾驶感知和端到端算法的量产交付[6] - 公司拥有300+专职于自动驾驶/具身智能方向的导师，来自全球QS前100高校，近3年辅导学员超400名，中稿率达96%[8][15] - 优秀学员可获得清北/MIT等名校推荐信或内推至阿里达摩院、华为诺亚方舟等企业研发岗[19] 科研辅导服务 - 辅导覆盖选题、调研、idea验证、代码实现、实验、润色、投稿全流程，目标包括CCF-A/B/C、SCI1-4区、EI会议等[15] - 服务包含班主任全程督学，针对零基础学员提供基础课程，承诺6个月可完成一篇小论文[18] - 通过精准匹配系统从300+导师中筛选3-5位方向契合者，支持试听和退款机制[18][19]

作者丨 量子位 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！ 如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。 文章作者 Moritz Reuss 是2025年Apple AI/ML学者奖得主，曾在RSS、ICLR、NeurIPS等顶级会议多次发表研究成果。这篇综述既是一线 研究者的实战总结，也是洞察趋势的前沿观察。 文章一出，评论区好评不断，甚至顶级猎头Mark Wallace直接抛出了橄榄枝。 这个VLA，究竟有多火？ 据统计， VLA模型 相关投稿量，从去年的个位数飙升至164篇，足足增长了18倍。 这股热潮背后，让机器人 "听懂人话、看懂世界、动手干活" ，正成为AI领域极具吸引力的前沿阵地。 然而，在这片繁荣之下，一个问题也随之浮现： 当我们谈论VLA的进步时，我们到底在谈论什么？ VLA ...

技术发布与核心观点 - 特斯拉在计算机视觉顶会ICCV上展示了其世界模拟器 该模拟器能够生成逼真的驾驶场景视频 [1] - 特斯拉自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy首次揭秘了公司的自动驾驶技术路线图 并明确表示端到端AI是智能驾驶的未来 [1][5] 世界模拟器功能与应用 - 世界模拟器可为自动驾驶任务生成新的挑战场景 例如模拟右侧车辆突然连并两条线闯入预设路径 [2] - 生成的场景视频不仅用于自动驾驶模型的训练 也可作为电子游戏供人类体验 [2] - 该模拟器技术同样适用于其他具身智能场景 如特斯拉的擎天柱机器人 [4] 端到端自动驾驶技术优势 - 特斯拉采用端到端神经网络实现自动驾驶 该网络利用来自多个摄像头、运动信号、音频及地图等数据 直接生成车辆控制指令 [8] - 端到端方法相比模块化方法的主要优势包括：更易于从数据中学习人类价值观、通过梯度整体优化网络、易于扩展处理长尾问题、具有确定性延迟的同质计算 [8] - 该方法能处理复杂权衡 例如在视野开阔且对向车道无车时 决策借用对向车道绕过积水 这用传统编程逻辑难以表达 [8][10] 端到端自动驾驶的挑战与解决方案 - 端到端自动驾驶面临评估困难 特斯拉的世界模拟器正是针对此难题 它使用海量数据集训练 能根据当前状态和行动合成未来状态 用于闭环性能评估和大规模强化学习 [11] - 系统面临"维数灾难" 输入信息量巨大 例如7个摄像头×36FPS×5百万像素×30秒画面等数据 大约会产生20亿输入Token 而神经网络需将其精简为2个输出Token（转向和加速） [13] - 为解决维数灾难 特斯拉通过庞大车队每天收集相当于500年驾驶总和的数据 并使用复杂数据引擎筛选高质量样本 以提升模型泛化能力 [13] - 针对可解释性和安全性调试困难的问题 模型可以生成可解释的中间Token用作推理Token [15] 技术实现细节 - 特斯拉的生成式高斯泼溅技术具有出色泛化能力 无需初始化即可建模动态物体 并可与其他模型联合训练 [18] - 该技术中所有的高斯函数均基于量产车配置的摄像头生成 [20] - 推理过程可通过自然语言和视频背景进行 该推理模型的一个小版本已在FSD v14.x版本中运行 [21] 行业技术路线对比 - 尽管端到端被视为未来 但业界在具体算法路线上存在VLA和世界模型之争 [24] - 华为和蔚来是世界模型路线的代表 而元戎启行和理想则选择VLA路线 也有观点认为应结合两者 [24] - VLA路线的优势在于可利用互联网海量数据积累常识 并借助语言能力进行长时序推理 有尖锐观点认为不使用VLA是因为算力不足 [24] - 世界模型路线支持者则认为其更接近问题本质 例如华为车BU CEO靳玉志认为VLA路径看似取巧并不能真正实现自动驾驶 [24] - 特斯拉的方案备受关注 因其在自动驾驶发展历程中的技术选择具有风向标意义 [24]

世界模拟器技术 - 特斯拉在ICCV顶会上推出世界模拟器 可生成看似真实的驾驶场景用于自动驾驶测试 [1][4] - 模拟器功能包括生成新的挑战场景 如右侧车辆突然连并两条线闯入预设路径 以及让AI在已有场景中执行避障任务 [5][7] - 生成的场景视频不仅用于自动驾驶模型训练 还可作为电子游戏供人类体验 [9] 端到端自动驾驶技术路线 - 特斯拉自动驾驶副总裁明确表示端到端AI是自动驾驶的未来 该方法利用多摄像头图像、运动信号、音频、地图等数据直接生成控制指令 [12][13][17] - 与模块化方法相比 端到端优势包括更易从数据中学习人类价值观、通过梯度整体优化网络、可扩展性更强以及具有确定性延迟 [17][18] - 端到端架构面临评估难题 特斯拉世界模拟器通过合成未来状态来连接策略模型 以闭环方式评估性能并支持强化学习 [22][23][24] 技术挑战与解决方案 - 端到端系统面临维数灾难 输入信息可达20亿Token 需精简为2个控制动作 [26][27][28] - 公司通过庞大车队每日收集相当于500年驾驶总和的数据 并利用数据引擎筛选高质量样本以提升模型泛化能力 [29][30] - 针对可解释性问题 模型可生成中间Token用作推理Token 生成式高斯泼溅技术可建模动态物体并与端到端模型联合训练 [32][35] 行业技术路线分歧 - 业界存在VLA和世界模型两条端到端自动驾驶技术路线分歧 华为、蔚来代表世界模型路线 元戎启行、理想选择VLA路线 [38][39] - VLA路线支持者认为该范式可利用互联网海量数据积累常识 并通过语言能力进行长时序推理 有观点认为不用VLA是因算力不足 [39][40] - 世界模型支持者如华为车BU CEO认为VLA路径看似取巧不能真正实现自动驾驶 特斯拉方案因历史选择正确而受关注 [41][43][44]