以下文章来源于自动驾驶之心 ，作者Dapeng Zhang等 自动驾驶开发者社区，关注自动驾驶、计算机视觉、感知融合、BEV、部署落地、定位规控、领域方案 等，坚持为领域输出最前沿的技术方向！ 压缩版： VLA (Vision Language Action) 模型的出现标志着机器人技术从传统的基于策略的控制向通用机 器人技术的范式转变 。它将视觉语言模型 (VLM) 从被动的序列生成器重构为能够在复杂动态环 境中进行主动操作和决策的智能体 。 该综述对VLA方法进行清晰的分类和系统性的回顾。 VLA方法主要可分为四类：基于自回归、基于扩散、基于强化学习以及混合与专用方法 。 基于自回归 (Autoregression-based) 的模型 自动驾驶之心 . 核心思想: 将动作序列视为时间依赖过程，逐步生成动作 。 创新与发展: 通用智能体: 通过统一的多模态Transformer（如Gato, RT-1/RT-2, PaLM-E）实现跨任务的泛化 。 推理与规划: 结合大语言模型 (LLM) 进行链式思考 (Chain-of-Thought) 和分层规划，处理长时程 和复杂任务 。 轨迹生成: 直接将语言指 ...