【AGI】突破感知-决策边界：VLA-具身智能2.0

在具身智能与机器人操作领域，传统方法往往将视觉感知、语言理解和动作规划割裂为独立模块，导致系统复杂、误差累积且泛化能力受限。视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Model, VLA） 的革命性突破在于实现了从多模态感知到动作生成的端到端学习，构建了“所见即所动”的智能决策闭环。

VLA 模型的概念形成于 2021-2022 年左右，由 Google DeepMind 的 Robotic Transformer 2 (RT-2) 等项目开创。提出了一种变革性架构，将感知、推理和控制统一在一个框架内。VLA 集成了视觉输入、语言理解和运动控制功能，使具身智能体能够感知周围环境、理解复杂指令并动态执行适当的动作。VLA 一词最早出现在 Google RT-2论文中，该论文使用 PaLI-X 和 PaLM-E 作为将“像素转化为动作”的主干。

（一）技术架构核心

VLA 模型的强大源于其精妙的多模态融合机制：

1. 视觉编码器： 通常采用强大的 Vision Transformer (ViT) 或 CNN 骨干网络（如 EfficientNet, ResNet），将高维图像/视频数据压缩为富含语义信息的特征向量。
2. 语言编码器： 利用大型语言模型（如 BERT, LLaMA, GPT 系列）理解任务指令、环境描述等文本信息，提取语言意图表征。
3. 多模态融合器： 这是 VLA 的核心创新点。模型通过跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention），让视觉特征和语言特征进行深度交互。例如，模型能动态聚焦于图像中与语言指令（如“拿起蓝色杯子”）最相关的区域，理解“蓝色”和“杯子”的视觉-语义对应关系。
4. 动作解码器： 基于融合后的多模态上下文，动作解码器（通常是 Transformer 解码层或轻量级 MLP）直接预测机器人末端执行器的位姿（pose）、关节角度（joint angles）或电机控制信号（motor torques）。其关键优势在于学习到的策略是隐式且连续的，而非传统方法中依赖预定义规则或符号规划的离散动作。

目前，比较先进的视觉语言动作模型 (VLA)采用的是双层专家系统，结合 VLM 和Diffusion扩散解码器。

VLM 通过推理来规划正确的行动，用视觉和语言指令解释物理世界。

（二）OpenVLA：开源先锋与性能标杆

斯坦福大学于 2024 年发布的 OpenVLA 是全球首个开源的通用机器人操作 VLA 模型，其设计充分体现了该架构的效率与泛化优势：

• 高效架构： OpenVLA 基于预训练的 ViT 和 LLM 进行微调，采用创新的稀疏门控机制（Mixture-of-Experts）优化多模态融合。其参数量（约 7B）相比同期闭源 VLA 模型（如某 50B+ 模型）大幅减少 7 倍，显著降低部署门槛。
• 卓越泛化： 在包含上百种未见物体、复杂场景和多样化指令的机器人操作基准测试（如 RLBench, CALVIN）上，OpenVLA 的平均任务成功率比性能最佳的闭源模型高出 16.5%。例如，面对“将红色积木放进绿色碗里”的新指令，它能准确识别从未见过的红色积木变体（如不同形状、纹理），并规划出可行的抓取和放置轨迹，验证了其强大的零样本（zero-shot）泛化能力。
• 数据驱动： 其性能提升源于高效利用大规模、多样化的机器人操作数据集进行端到端训练，让模型直接从数据中学习感知-动作的复杂映射，避免了模块化设计中的信息损失。

（三）应用场景：从实验室走向真实世界

VLA 的端到端特性使其在复杂、动态的真实场景中展现出巨大潜力：

典型的 VLA 模型通过摄像头或激光雷达等传感器数据观察环境，可以解读用语言表达的目标（例如“前方右转”），并输出高阶（例如左转）或者低阶的精细化运动序列（例如方向2度，前进2m等）。

• 通用机器人操作： 工业装配线中，VLA 模型能理解“拧紧 A 零件到 B 组件的第 3 个孔位”的指令，并适应零件位置微小变化或遮挡。家庭服务机器人能执行“把茶几上的空可乐罐扔进厨房垃圾桶”这类需长视野规划的任务。

• 人机协作： 工人可以自然语言指挥协作机器人：“把扳手递给我，小心旁边的电线”，VLA 能理解意图、识别工具和障碍物，并生成安全、柔顺的动作。

• 自动驾驶（决策规划层）： 结合感知模块输入，VLA 可处理复杂指令：“前方施工，请在不压线的前提下安全变道到右侧”，生成符合交规的轨迹。

• 医疗手术辅助： 理解主刀医生指令（“分离此处粘连组织”），结合内窥镜视觉，辅助控制机械臂进行精细、稳定的操作。

（四）挑战与未来方向

​ 尽管 VLA 前景广阔，仍面临关键挑战：

• 数据稀缺与成本： 高质量、大规模、涵盖丰富场景和任务的机器人操作数据获取成本高昂。解决方案如斯坦福团队利用大规模模拟环境（如 Isaac Sim）生成合成数据预训练，再在真实数据上微调。
• 安全性验证： 端到端“黑盒”特性使得严格验证其决策安全性极具挑战。需发展可解释性方法（如注意力可视化）和运行时监控框架（如微软的 SafeVLA 项目）。
• 实时性与计算效率： 复杂模型的推理延迟需进一步优化，以满足机器人控制的实时要求（毫秒级）。模型压缩（如蒸馏、量化）和硬件加速是关键。
• 长视野任务规划： 当前模型擅长短序列操作，解决需多步骤推理和长期规划的复杂任务（如“做一顿早餐”）仍需结合符号规划或分层强化学习。

（五）未来趋势

• 多任务泛化： 训练单一 VLA 模型掌握更广泛的技能集合（如移动操作）。
• 世界模型集成： 将 VLA 与预测环境动态的世界模型结合，提升在非结构化环境中的预见性和适应性。
• 持续学习： 开发机制使 VLA 能在部署后安全、高效地从新交互中学习。
• 具身多模态大模型： VLA 是构建通用具身智能体的核心组件，未来将与更强大的基础模型深度融合。

（六）结语

OpenVLA的成功有力证明了 VLA 架构在机器人操作领域的强大潜力。它将视觉理解、语言指令和动作生成无缝融合，通过端到端学习突破了传统模块化系统的泛化瓶颈。随着模型效率提升、安全性增强和应用场景拓展，VLA 正在成为推动机器人真正融入人类生活与工作的关键技术引擎。其发展不仅关乎技术进步，更是实现通用、可靠、人机共融的具身智能未来的关键一步。VLA采用视觉信息，语言信息结合，基本上就是类人的仿生，人类也就是采用这类方式与物理世界交互。

VLA就是解决 Physical AI而生，自动驾驶以及机器人都是 Physical AI最大的落地应用，自动驾驶以及机器人产业，他们的人工智能算法逻辑，储能以及运动电机等核心零部件类似，所以，做智能汽车的基本上也会做人形机器人了。

那么是不是 VLA需要自研呢？其实至少里面的 LLM大语言模型肯定不需要自研的，毕竟一个LLM是一个人工智能的基础范畴，不需要也没必要重新发明轮子。目前已知国外自动驾驶或者机器人基本用Open AI、Meta、Google的LLM; 国内汽车界理想和小鹏应该通用采用Deepseek或者阿里的Qwen。

（七）参考资料

• 一文看懂视觉语言动作模型（VLA）及其应用

• 具身智能的视觉-语言-动作模型：综述