聚焦面向具身智能的视觉—语言—动作模型研究进展。首先,本文追溯了视觉与语言基础模型的演进脉络,并阐述 VLA 概念的提出背景;随后,本文深入剖析 VLA 的关键技术模块,包括视觉编码、语言表征及动作词元化与解码机制;在此基础上,引入系统架构分类法,将现有工作归纳为单系统、双系统与层次化 3 类,并分析其设计权衡与适用场景;此外,本文总结了模型的预训练与后训练策略,并梳理了仿真及真实环境下的主流评测基准;最后,分析了 VLA 在实时推理效率、数据质量、环境泛化性与安全伦理等维度面临的挑战,并展望从被动感知到主动推理、持续学习、场景泛化与可靠部署等未来方向。如图 2 所示,自 2022 年以来 VLA 相关研究成果在主要学术会议和期刊中呈现快速增长态势,已形成规模可观的研究与应用版图。
聚焦面向具身智能的视觉—语言—动作模型研究进展。首先,本文追溯了视觉与语言基础模型的演进脉络,并阐述 VLA 概念的提出背景;随后,本文深入剖析 VLA 的关键技术模块,包括视觉编码、语言表征及动作词元化与解码机制;在此基础上,引入系统架构分类法,将现有工作归纳为单系统、双系统与层次化 3 类,并分析其设计权衡与适用场景;此外,本文总结了模型的预训练与后训练策略,并梳理了仿真及真实环境下的主流评测基准;最后,分析了 VLA 在实时推理效率、数据质量、环境泛化性与安全伦理等维度面临的挑战,并展望从被动感知到主动推理、持续学习、场景泛化与可靠部署等未来方向。如图 2 所示,自 2022 年以来 VLA 相关研究成果在主要学术会议和期刊中呈现快速增长态势,已形成规模可观的研究与应用版图。
聚焦面向具身智能的视觉—语言—动作模型研究进展。首先,本文追溯了视觉与语言基础模型的演进脉络,并阐述 VLA 概念的提出背景;随后,本文深入剖析 VLA 的关键技术模块,包括视觉编码、语言表征及动作词元化与解码机制;在此基础上,引入系统架构分类法,将现有工作归纳为单系统、双系统与层次化 3 类,并分析其设计权衡与适用场景;此外,本文总结了模型的预训练与后训练策略,并梳理了仿真及真实环境下的主流评测基准;最后,分析了 VLA 在实时推理效率、数据质量、环境泛化性与安全伦理等维度面临的挑战,并展望从被动感知到主动推理、持续学习、场景泛化与可靠部署等未来方向。如图 2 所示,自 2022 年以来 VLA 相关研究成果在主要学术会议和期刊中呈现快速增长态势,已形成规模可观的研究与应用版图。
覆盖 2026 年,全文共 43 页。
本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。
适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了人工智能、大学、面向具身智能的视觉、语言等议题。