面向具身操作的视觉-语言-动作模型：让机器人真正理解并执行人类指令

weixin_46200189

88人浏览 · 2026-05-18 14:37:37

weixin_46200189 · 2026-05-18 14:37:37 发布

前言

想象一下这个场景：你对家里的机器人说"帮我把餐桌上的蓝色杯子拿到厨房水槽里洗一下"。一个普通的机器人可能会愣住——它不知道什么是"蓝色杯子"，不知道"餐桌"在哪里，更不知道"洗一下"具体要做什么动作。而一个装备了视觉-语言-动作(VLA)模型的机器人，会立刻理解你的指令，识别出餐桌上的蓝色杯子，规划出一条安全的路径，伸出手臂拿起杯子，走到水槽边打开水龙头，完成清洗动作。

这就是具身智能的终极目标：让机器人能够像人类一样，通过视觉感知世界，通过语言理解指令，通过动作改变环境。而VLA模型正是实现这个目标的核心技术。它将计算机视觉、自然语言处理和机器人控制三大领域融为一体，是当前人工智能最热门的研究方向之一。

论文信息

标题：面向具身操作的视觉−语言−动作模型综述
期刊：自动化学报
单位：国内顶尖高校/科研院所
代码：无公开统一代码（各模型代码见对应论文）
论文：http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250689

一、为什么我们需要视觉-语言-动作模型？

在过去的十年里，人工智能在计算机视觉和自然语言处理领域取得了惊人的进步。我们有了可以识别万物的CLIP，有了可以和人类流畅对话的GPT，有了可以生成逼真图像的Stable Diffusion。但这些模型都有一个共同的缺点：它们都是"云端的大脑"，没有身体，无法与物理世界交互。
在这里插入图片描述

1.1 传统机器人控制的局限性

传统的机器人控制方法通常是这样的：

工程师手动设计感知模块，识别特定的物体
手动设计运动规划算法，计算机器人的运动轨迹
手动编写控制代码，执行具体的动作

这种方法有三个致命的缺点：

泛化能力差：只能在特定的环境中执行特定的任务，稍微改变一下环境就会失败
开发成本高：每个任务都需要大量的工程工作
无法理解自然语言：只能执行预先编程好的指令

1.2 VLA模型的革命

VLA模型彻底改变了这一切。它的核心思想是：用一个统一的大模型来处理视觉输入、语言指令和动作输出。这样的模型具有以下优势：

强大的泛化能力：可以在从未见过的环境中执行从未见过的任务
零样本学习能力：只需要通过自然语言描述，就能学会新的任务
端到端训练：不需要手动设计感知、规划和控制模块
多模态理解能力：可以同时理解视觉信息和语言指令

通俗解释：传统机器人就像一个只会背剧本的演员，只能按照剧本上写的台词和动作来表演。而VLA机器人就像一个真正的演员，可以理解剧本的含义，根据不同的场景即兴发挥。

二、VLA模型的发展历程

VLA模型的发展可以分为三个阶段：

2.1 第一阶段：模块化方法（2015-2020）

在这个阶段，研究人员将机器人系统分为三个独立的模块：

视觉模块：识别物体和场景
语言模块：理解自然语言指令
动作模块：生成机器人的控制命令

每个模块单独训练，然后通过接口连接起来。这种方法的优点是简单易懂，但缺点也很明显：模块之间的信息传递会丢失大量的上下文信息，导致系统整体性能不佳。

典型代表：

Google SayCan：将语言模型的指令理解能力与机器人的动作能力结合起来
CLIPort：将CLIP的视觉-语言对齐能力应用于机器人操作任务

2.2 第二阶段：端到端多模态模型（2021-2023）

随着大语言模型的兴起，研究人员开始尝试用一个统一的模型来处理所有模态。这些模型通常基于Transformer架构，将视觉图像、语言指令和机器人动作都视为token序列，然后用同一个Transformer来处理。

典型代表：

Google PaLM-E：第一个真正意义上的通用具身多模态模型
Google RT-1/RT-2：专门为机器人操作设计的VLA模型
NVIDIA VIMA：基于Transformer的通用机器人智能体

2.3 第三阶段：世界模型驱动的VLA（2024-至今）

最新的研究趋势是将世界模型与VLA模型结合起来。世界模型可以预测未来的状态，帮助机器人进行更长远的规划，从而完成更复杂的任务。

典型代表：

Google DreamerV3：基于世界模型的强化学习算法
OpenAI Sora：可以生成视频的世界模型，具有巨大的机器人应用潜力
Tesla Optimus Neural Network：特斯拉人形机器人的端到端神经网络

三、VLA模型的核心技术架构

一个典型的VLA模型由三个核心部分组成：多模态编码器、跨模态对齐模块和动作解码器。

3.1 通用目标函数

VLA模型的训练目标可以统一表示为：
$min⁡θE(o,l,a)∼D[−log⁡πθ(a∣o,l)]\min_{\theta} \mathbb{E}_{(o, l, a) \sim D} \left[ -\log \pi_\theta(a | o, l) \right]$

其中：

$θ\theta$ ：模型的参数
$o$ ：观测（通常是RGB图像）
$l$ ：自然语言指令
$a$ ：机器人的动作（关节角度、末端执行器位姿等）
$D$ ：训练数据集
$πθ(a∣o,l)\pi_\theta(a | o, l)$ ：策略函数，表示在观测 $o$ 和指令 $l$ 下执行动作 $a$ 的概率
$E\mathbb{E}$ ：对数据集求期望

通俗解释：这个公式的意思是，我们要让模型在看到图像 $o$ 和听到指令 $l$ 时，尽可能准确地预测出人类专家会执行的动作 $a$ 。这就是所谓的行为克隆——让机器人模仿人类专家的行为。

3.2 多模态编码器

多模态编码器的作用是将不同模态的输入（图像、语言）转换为统一的特征表示。

视觉编码器

视觉编码器通常使用预训练的计算机视觉模型，比如：

CLIP ViT：最常用的视觉编码器，具有强大的视觉-语言对齐能力
DINOv2：自监督预训练的视觉模型，具有更好的泛化能力
ConvNeXt：卷积神经网络的最新代表，适合处理高分辨率图像

视觉编码器将输入的RGB图像转换为一个视觉特征序列：
$\text{VisionEncoder}(o)$

其中 $\in \mathbb{R}^{N \times d}$ ， $N$ 是视觉token的数量， $d$ 是特征维度。

语言编码器

语言编码器通常使用预训练的大语言模型，比如：

BERT：适合理解性任务
GPT-2/GPT-3：适合生成性任务
Llama 2：开源大语言模型，性能强大

语言编码器将输入的自然语言指令转换为一个语言特征序列：
$\text{LanguageEncoder}(l)$

其中 $\in \mathbb{R}^{M \times d}$ ， $M$ 是语言token的数量。

3.3 跨模态对齐模块

跨模态对齐模块的作用是将视觉特征和语言特征融合在一起，让模型理解"语言描述的是图像中的什么东西"。

最常用的跨模态对齐方法是交叉注意力机制：
$\text{CrossAttention}(v, t)$

其中 $\in \mathbb{R}^{(N+M) \times d}$ 是融合后的多模态特征。

交叉注意力机制允许视觉特征和语言特征之间进行双向的信息交互，让模型能够将语言中的名词、动词与图像中的物体、动作对应起来。

3.4 动作解码器

动作解码器的作用是根据融合后的多模态特征，生成机器人的控制动作。

动作解码器通常是一个Transformer解码器或者一个简单的MLP：
$\text{ActionDecoder}(f)$

对于不同的机器人平台，动作的表示方式也不同：

机械臂：通常是末端执行器的6维位姿（x, y, z, roll, pitch, yaw）加上夹爪的开合度
移动机器人：通常是线速度和角速度
人形机器人：通常是全身关节的角度

3.5 核心代码实现

下面是一个简化的VLA模型实现，基于PyTorch和Hugging Face Transformers：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import CLIPVisionModel, AutoTokenizer, AutoModel

class VLAModel(nn.Module):
    def __init__(self, 
                 vision_model_name="openai/clip-vit-base-patch32",
                 language_model_name="bert-base-uncased",
                 action_dim=7,  # 6维位姿 + 1维夹爪
                 hidden_dim=768):
        super().__init__()
        
        # 视觉编码器
        self.vision_encoder = CLIPVisionModel.from_pretrained(vision_model_name)
        self.vision_proj = nn.Linear(self.vision_encoder.config.hidden_size, hidden_dim)
        
        # 语言编码器
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(language_model_name)
        self.language_encoder = AutoModel.from_pretrained(language_model_name)
        self.language_proj = nn.Linear(self.language_encoder.config.hidden_size, hidden_dim)
        
        # 跨模态注意力
        self.cross_attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8, batch_first=True)
        
        # 动作解码器
        self.action_decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, action_dim)
        )
    
    def forward(self, images, instructions):
        # 编码视觉输入
        vision_outputs = self.vision_encoder(images)
        vision_features = self.vision_proj(vision_outputs.last_hidden_state)  # [B, N, d]
        
        # 编码语言输入
        language_inputs = self.tokenizer(instructions, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to(images.device)
        language_outputs = self.language_encoder(**language_inputs)
        language_features = self.language_proj(language_outputs.last_hidden_state)  # [B, M, d]
        
        # 跨模态注意力：视觉特征作为query，语言特征作为key和value
        fused_features, _ = self.cross_attention(vision_features, language_features, language_features)
        
        # 全局平均池化
        global_features = torch.mean(fused_features, dim=1)
        
        # 解码动作
        actions = self.action_decoder(global_features)
        
        return actions

# 测试模型
model = VLAModel()
images = torch.randn(2, 3, 224, 224)  # 2张RGB图像
instructions = ["把红色的方块放到蓝色的盒子里", "拿起桌子上的杯子"]
actions = model(images, instructions)
print(f"预测动作形状: {actions.shape}")  # 输出: torch.Size([2, 7])

四、关键挑战与解决方案

虽然VLA模型取得了巨大的进步，但仍然面临着许多挑战。下面是几个最主要的挑战以及对应的解决方案：

4.1 数据稀缺问题

挑战：机器人操作数据非常难以获取。收集一个小时的人类操作数据可能需要花费几千美元，而训练一个大模型需要数百万小时的数据。

解决方案：

数据增强：对现有的数据进行各种变换，比如旋转、平移、缩放、颜色抖动等
模拟到真实迁移：在模拟器中生成大量的合成数据，然后用少量的真实数据进行微调
互联网规模数据预训练：利用互联网上的大量视频和文本数据进行预训练，然后在机器人数据上进行微调

4.2 泛化能力问题

挑战：VLA模型在训练环境中表现很好，但在新的环境中往往会失败。这是因为模型容易过拟合训练数据中的特定物体和场景。

解决方案：

对比学习：通过对比不同视角、不同光照、不同背景下的同一物体，学习更鲁棒的特征表示
数据多样化：在尽可能多样化的环境中收集训练数据
模块化设计：将模型分为感知模块和动作模块，让感知模块学习通用的视觉特征，动作模块学习通用的运动技能

4.3 长程规划问题

挑战：大多数VLA模型只能进行短程的动作预测，无法完成需要多步推理的复杂任务，比如"做一杯咖啡"。

解决方案：

分层控制：将复杂任务分解为多个简单的子任务
世界模型：训练一个世界模型来预测未来的状态，帮助机器人进行长远规划
大语言模型规划：利用大语言模型的推理能力来生成任务计划，然后由VLA模型执行

4.4 安全问题

挑战：机器人在执行任务时可能会对自己、对人类或者对环境造成伤害。

解决方案：

安全约束：在动作解码器中加入安全约束，禁止机器人执行危险的动作
人类监督：在训练和部署过程中保持人类监督，随时可以停止机器人的动作
强化学习安全：使用安全强化学习算法，在训练过程中避免危险的行为

五、典型应用场景

VLA模型已经在许多领域得到了应用，下面是几个最有前景的应用场景：

5.1 工业机器人

工业机器人是VLA模型最早也是最成熟的应用领域。传统的工业机器人只能在结构化的环境中执行重复的任务，而装备了VLA模型的工业机器人可以：

处理不同形状、不同大小的物体
适应不断变化的生产线
通过自然语言指令快速切换任务

案例：亚马逊的仓库机器人已经开始使用VLA模型来处理各种不同的商品，大大提高了仓库的运营效率。

5.2 家庭服务机器人

家庭服务机器人是VLA模型最令人期待的应用领域。未来的家庭机器人将能够：

打扫卫生、整理房间
做饭、洗碗
照顾老人和孩子
与人类进行自然的交流

案例：特斯拉的Optimus人形机器人就是基于VLA模型设计的，它的目标是成为一个通用的家庭服务机器人。

5.3 医疗机器人

VLA模型在医疗领域也有巨大的应用潜力。医疗机器人可以：

协助医生进行手术
照顾病人
分发药品
进行康复训练

案例：达芬奇手术机器人已经开始使用VLA模型来辅助医生进行更精确的手术操作。

5.4 农业机器人

农业机器人可以解决农业劳动力短缺的问题。VLA模型可以让农业机器人：

识别不同的作物和杂草
进行精准的播种、施肥和收割
监测作物的生长状况
处理各种复杂的农业任务

六、不同VLA模型对比

下面是几个主流VLA模型的性能对比：

模型名称	发布机构	发布时间	参数量	支持任务数	泛化能力	推理速度
RT-1	Google DeepMind	2022	13M	700+	中等	快
PaLM-E	Google DeepMind	2023	562B	1000+	强	慢
RT-2	Google DeepMind	2023	55B	1000+	很强	中等
VIMA	NVIDIA	2023	300M	200+	中等	快
Octo	Berkeley	2024	1.2B	1000+	很强	中等