视觉-语言-动作(VLA)模型综述 - 核心观点：VLA模型通过整合视觉感知、语言理解和机器人控制，正在推动机器人技术的变革性发展[3][7] - 研究范围：全面梳理了102个VLA模型、26个基础数据集和12个仿真平台[3] - 发展趋势：从端到端框架向模块化架构演进，强调跨模态对齐和泛化能力[9][12] VLA模型架构 - 主流架构：基于Transformer的视觉和语言骨干网络，通过跨模态注意力机制融合[9] - 视觉编码器：CLIP、SigLIP和DINOv2等ViT变体成为主流选择[13] - 语言编码器：LLaMA、Vicuna系列和T5风格模型广泛应用[15] - 动作解码器：扩散策略因能建模复杂动作分布而受青睐[15][16] 数据集发展 - 数据集演进：从早期简单状态-动作映射发展到多模态、长时间跨度数据集[21] - 代表性数据集：Open X-Embodiment统一22个机器人实体和500多个任务数据[5] - 评估标准：建立任务复杂性和模态丰富度二维评估框架[22][24] 仿真平台 - 主要平台：AI2-THOR、Habitat和NVIDIA Isaac Sim等提供多模态支持[30][31] - 功能差异：从逼真室内导航到接触丰富的物理模拟各有侧重[31] - 发展趋势：强调GPU并行计算和大规模场景生成能力[33] 应用领域 - 主要方向：操作与任务泛化、自主移动、人机交互等六大领域[34] - 代表性模型：RT-2、Pi-0和CLIPort等在各自领域表现突出[37] - 技术路线：分为大型通用架构和模块化专用系统两大发展轨迹[38] 挑战与机遇 - 架构挑战：分词对齐、模态融合和跨实体泛化等关键技术瓶颈[39][40] - 数据限制：任务多样性不足、模态不平衡和注释成本高等问题[42] - 仿真差距：物理准确性、视觉真实性和语言接地API等亟待改进[44][45]

视觉-语言-动作(VLA)模型综述 核心观点 - VLA模型通过整合视觉感知、自然语言理解和机器人控制，实现跨模态智能决策，是机器人技术的变革性突破[3] - 当前已梳理102个VLA模型、26个基础数据集和12个仿真平台，形成完整技术生态[3] - 未来发展方向包括可扩展预训练协议、模块化架构设计和稳健多模态对齐策略[3] 技术架构 - **主流架构范式**：采用基于Transformer的视觉/语言骨干网络，通过跨模态注意力融合多模态输入，典型代表包括RT-2、OpenVLA等[9] - **三流编码设计**： - 视觉编码器处理RGB图像（ViT/DINOv2等）[13] - 语言编码器嵌入指令（LLaMA/PaLM等）[15] - 状态编码器处理机器人本体感受数据[11] - **动作生成机制**：扩散策略（Octo）和自回归Transformer（Gato）成为主流解码方式[15] 数据集发展 - **演进趋势**： - 早期：EmbodiedQA等简单状态-动作映射数据集[22] - 中期：ALFRED等引入多模态感官流[22] - 当前：Open X-Embodiment整合22个机器人实体和500+任务数据[5] - **评估框架**：通过任务复杂性和模态丰富度二维指标量化数据集质量，最高分Kaiwu兼具极高任务复杂性和七种模态[23][29] 仿真平台 - **关键功能**： - AI2-THOR：逼真室内场景生成[34] - NVIDIA Isaac Sim：支持激光雷达/IMU等多传感器[35] - MuJoCo：高精度接触力建模[35] - **技术瓶颈**：物理准确性不足、语言接地API缺失制约仿真到现实的迁移效果[47] 应用领域 - **六大方向**： - 操作与任务泛化（RT-2/Octo）[37] - 自主移动（NaVILA）[38] - 人机交互（RoboNurse-VLA）[38] - 专用机器人平台（QUAR-VLA）[38] - 虚拟环境（JARVIS-VLA）[38] - 边缘计算（Edge VLA）[38] 技术挑战 - **架构层面**：模态融合不充分、跨实体泛化能力弱[43][44] - **数据层面**：任务多样性不足、模态不平衡[45] - **仿真层面**：视觉-物理保真度难以兼顾[47] 未来方向 - 开发可学习的分词器统一多模态输入[49] - 构建长视距跨域基准测试体系[49] - 推进可微分物理引擎和标准化语言接口[50]