行业趋势与VLA技术发展现状 - 视觉语言动作模型领域正经历爆发式增长 新算法和框架不断涌现 推动模型性能更加泛化 [2] - 开源数据规模已达百万级 数据采集设备日益多元化 行业评测标准逐渐统一 预示着产业化进程可能加速 [2] - VLA作为核心模块 其应用场景将不断扩展 吸引更多下游合作伙伴和优秀人才加入 [2] VLA技术落地面临的挑战与痛点 - VLA模型调试难度大 数据采集过程复杂且耗时 成为从业者普遍面临的难题 [3][5] - 具身智能领域高度依赖硬件本体 仅依靠论文和仿真难以评估真实性能 导致学习与实践存在鸿沟 [4] - 真实数据采集依赖遥操、VR、动捕等方式 但采集的数据质量不佳 而仿真数据又存在泛化性问题 形成数据困境 [5] - 从数据采集、模型训练优化到部署的全流程打通 对初学者而言极为困难 许多人长期无法有效入门 [10] - 部分先进模型如π0、π0.5、GR00T 在数据采集和模型训练中存在大量未公开的技巧 增加了应用门槛 [11] VLA技术落地的关键模块 - **数据采集**：主要方法包括基于模仿学习的遥操作、VR、全身动捕 以及强化学习 如何获取高质量数据及实现real2sim2real是关键 [13] - **模型训练**：在真机数据不足时 仿真和sim2real技术至关重要 训练技巧直接影响效果 不同算法难度差异大 [14] - **模型部署**：大参数量模型对边缘部署构成挑战 需通过量化、蒸馏等轻量化技术压缩模型 以平衡性能与资源消耗 [15] 行业解决方案与生态建设 - 开源技术框架如LeRobot为入门学习提供了支持 近两年涌现出ACT、OpenVLA、π系列等多种新方法 性能持续提升 [7] - 开源机器人本体日益丰富 如SO-100机械臂、openarm双臂操作平台、XLeRobot移动操作平台 支持多样化研究需求 [7] - 行业内出现了面向实战的培训课程 旨在系统化解决学习难题 内容涵盖硬件、算法、仿真、部署及产业认知 [17][20]