具身智能中 VLA 主流方案全解析：技术总结与未来展望

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作者 | yiha  编辑 | 具身智能之心 原文链接：https://www.unifolm.com/#/post/433 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 引言 具身智能旨在让智能体在物理世界中通过感知、决策和行动来实现目标，而视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型作为其中的关键技术，近年来备受关注。VLA 模型能够处理视觉、语言和动作信息，使智能体理解人类指令并在环境中执行相应任务。本文将结合相关论文及当前在线内容，对主流的 VLA 方案进行总结，包括其开源项目、核心思想、结论共识以及未来发展方向，希望能为关注具身智能领域的读者提供有价值的参考。 内容出自国内首个具身智能全栈学习社区： 具身智能之心知识星球 ，这里包含所有你想要的。 一、VLA 方案总览 （一）基于经典 Transformer 结构方案 代表性开源项目 ：ALOHA(ACT)系列、RT-1、HPT等。 核心思想 ：利用强化学习 ………………………………