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面向具身操作的视觉-语言-动作模型综述OA

Survey of Vision-Language-Action Models for Embodied Manipulation

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具身智能系统通过智能体与环境不断交互,从而提升智能体能力,受到学术界和产业界的广泛关注.视觉-语言-动作模型作为一种受到大模型发展启发的机器人通用控制模型,提高了具身智能系统中智能体与环境交互的能力,大大扩展了具身智能机器人的应用场景.本文对具身操作中的视觉-语言-动作模型进行综述.首先,详细介绍视觉-语言-动作模型的发展历程.然后,对视觉-语言-动作模型架构、训练数据、预训练方法、后训练方法和模型评估 5 个方面的研究现状进行详细分析.最后,针对视觉-语言-动作模型发展过程和落地应用中面临的挑战和未来可能的发展方向进行总结.

Embodied intelligence systems,which enhance agent capabilities through continuous environment inter-actions,have garnered significant attention from both academia and industry.Vision-language-action(VLA)mod-els,inspired by advancements in large foundation models,serve as universal robotic control frameworks that sub-stantially improve agent-environment interaction capabilities in embodied intelligence systems.This expansion has broadened application scenarios for embodied intelligence robots.This survey comprehensively reviews VLA models for embodied manipulation.Firstly,it introduces the developmental history of VLA models.Subsequently,it con-ducts a detailed analysis of current research status across 5 critical dimensions:VLA model structures,training datasets,pre-training methods,post-training methods,and model evaluation.Finally,it summarizes key challenges in VLA model development and real-world deployment,while outlining promising future development directions.

李浩然;陈宇辉;崔文博;刘卫恒;刘锴;周明才;张正涛;赵冬斌

中国科学院自动化研究所 北京 100190中国科学院大学人工智能学院 北京 101408中国科学院自动化研究所 北京 100190中国科学院自动化研究所 北京 100190中国科学院自动化研究所 北京 100190中国科学院自动化研究所 北京 100190中国科学院自动化研究所 北京 100190北京中科慧灵机器人技术有限公司 北京 100080

具身智能视觉-语言-动作模型机器人基础模型

embodied intelligencevision-language-action modelsroboticsfoundation models

《自动化学报》 2026 (1)

18-51,34

国家自然科学基金(62136008,62173324)资助 Supported by National Natural Science Foundation of China(62136008,62173324)

10.16383/j.aas.c250394

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