在具身人工智能领域，视觉 -语言-动作（VLA）模型扮演着核心角色 。 它通过统一感知、语言理解与动作生 成三大能力， 实现跨任务、跨场景的泛化，为机器人与真实环境交互提供关键技术支撑。 近年来， VLA领域涌现出诸多代表性成果：VoxPoser凭借视觉语言模型生成3D值图，实现零样本轨迹规 划；ManipLVM-R1与RoboBrain则整合可供性感知与姿态估计，提升机器人对"物体可执行何种动作"的判断 能力。这些模型通常先通过互联网规模的图像-文本预训练学习跨模态语义，再借助多任务操作数据绑定动作 空间，从而具备迁移到未知对象、组合新命令的能力，泛化性能远超传统模块化管道或固定策略模型。 然而，现有的 VLA模型存在两大挑战。首先， 它们通常缺乏逐步推理 ： 模型倾向于直接发出最终动作，而 没有对可供性约束、几何关系或容器选择进行显式推理。这种局限性导致在颜色相似、重复实例或多个候选容 器的情况下出现指令消歧失败。其次， 训练后很少对推理进行系统性的强化 。 当前方法依赖于监督式微调（ SFT），很少针对推理质量和执行效率进行奖励优化。即使使用强化学习（RL），奖励设计通常也是单目标 的，难以同时优化区域 ...