文章核心观点 - 强化学习与视觉-语言-动作模型的结合是提升机器人智能水平的关键技术路径 [2] - 该技术融合能显著提升机器人在复杂、未知环境中的任务成功率、安全性和操作效率 [4][7][10] - 多种创新框架通过不同方式实现RL与VLA的结合，解决了泛化、奖励设计、数据效率等核心挑战 [6][8][12][18][22][27] 技术结合方式与框架 - **VLA模型为强化学习提供方向指导**：VLA模型将视觉和语言信息转化为任务目标，强化学习则根据目标在环境中尝试并优化动作细节 [2][3] - **GRAPE框架通过偏好对齐增强泛化能力**：在轨迹层面对齐VLA，从成功和失败试验中隐式建模奖励，将复杂任务分解为独立阶段 [6] - **VLA-RL框架通过在线优化提升性能**：将操作过程建模为多轮对话，用强化学习在线优化预训练VLA模型，在40项任务中性能接近商用顶级模型 [8][9][10] - **ReWiND框架通过语言指令学习奖励函数**：从少量演示数据学习语言调节的奖励函数，仅通过语言指令就能适应新任务，真实世界性能提升5倍 [12][14] - **ConRFT框架通过一致性策略实现稳健微调**：结合离线与在线微调，在8项真实任务中平均成功率96.3%，比监督学习提升144% [15][18][26] - **Dual-Actor框架通过双智能体协作提升效率**：主智能体保障稳健性能，优化智能体进行潜空间适配，101分钟在线微调实现100%成功率 [20][22] - **VRAG-RL框架优化视觉信息检索推理**：通过视觉感知动作逐步聚焦关键信息，用强化学习优化检索和推理路径 [27][28] 性能提升数据 - GRAPE框架在域内和未见任务上成功率分别提高51.79%和58.20%，碰撞率降低37.44%，轨迹步长缩短11.15% [7] - VLA-RL使OpenVLA-7B模型性能比最强微调基准高出4.5% [10] - ReWiND在仿真中学习效率比基准方法高2倍，真实世界预训练策略提升5倍 [12][14] - ConRFT任务周期缩短1.9倍，在线微调时间仅需45-90分钟 [18][26] - Dual-Actor框架在多机器人训练时效率可提升高达2倍 [22] 技术挑战与解决方案 - **数据效率低**：使用预训练VLA模型作为起点，减少从头学习时间，Dual-Actor框架仅需在线微调即可完成高难度任务 [20][22] - **安全性风险**：引入安全机制和人类干预，ConRFT允许人类通过远程操作实时纠正机器人动作 [23][24][26] - **多模态融合困难**：设计高效多模态编码器，VRAG-RL通过视觉感知动作逐步聚焦关键信息 [27][28]