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视觉-语言-行动 模型：概念、进展、应用与挑战

发表
由 Ranjan SapkotaRanjan Sapkota 提交
作者: Ranjan SapkotaRanjan Sapkota, Yang Cao, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

摘要

视觉-语言-行动 (VLA) 模型标志着人工智能领域的变革性进展，旨在将感知、自然语言理解和具身行动统一到单一计算框架中。这篇基础性综述对视觉-语言-行动模型的最新进展进行了全面综合，系统地围绕构成这一快速发展领域格局的五个主题支柱进行组织。我们首先建立 VLA 系统的概念基础，追溯其从跨模态学习架构演变为紧密集成视觉-语言模型 (VLM)、行动规划器和分层控制器的通用智能体。我们的方法论采用了严格的文献综述框架，涵盖了过去三年发表的 80 多个 VLA 模型。主要进展领域包括架构创新、参数高效训练策略和实时推理加速。我们探讨了各种应用领域，如仿人机器人、自动驾驶汽车、医疗和工业机器人、精准农业和增强现实导航。综述进一步探讨了实时控制、多模态行动表示、系统可扩展性、对未知任务的泛化以及伦理部署风险等主要挑战。借鉴现有技术的最新成果，我们提出了有针对性的解决方案，包括智能体 AI 适应、跨具身泛化和统一的神-符号规划。在我们前瞻性的讨论中，我们概述了 VLA 模型、VLM 和智能体 AI 融合的未来路线图，以为社会对齐、自适应和通用型具身智能体提供动力。本文为推动智能、真实世界的机器人技术和通用人工智能的发展提供了基础性参考。>视觉-语言-行动，智能体 AI，AI 智能体，视觉-语言模型
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Ranjan SapkotaRanjan Sapkota
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第一份 VLA 的基础与概念综述

视觉-语言-动作 (VLA) 模型标志着人工智能领域的一项变革性进展，旨在将感知、自然语言理解和具身动作统一到一个单一的计算框架内。这篇基础性综述全面综合了视觉-语言-动作模型的最新进展，系统地围绕构建这个快速发展领域格局的五个主题支柱进行了梳理。我们首先阐述了 VLA 系统的概念基础，追溯了它们从跨模态学习架构到紧密集成视觉-语言模型 (VLM)、动作规划器和分层控制器的通用智能体的演变历程。我们的方法采用了严格的文献综述框架，涵盖了过去三年中发表的 80 多个 VLA 模型。主要进展领域包括架构创新、参数高效训练策略和实时推理加速。我们探讨了人形机器人、自动驾驶车辆、医疗和工业机器人、精准农业以及增强现实导航等多种应用领域。综述进一步探讨了涉及实时控制、多模态动作表示、系统可扩展性、对未见任务的泛化能力和伦理部署风险等方面的主要挑战。借鉴现有最先进成果，我们提出了包括智能体 AI 自适应、跨具身泛化和统一的神经-符号规划等有针对性的解决方案。在我们展望未来的讨论中，我们勾勒了 VLA 模型、VLM 和智能体 AI 融合以赋能社会对齐、自适应和通用型具身智能体的未来路线图。本工作可作为推进智能化的现实世界机器人技术和通用人工智能的一份基础性参考。
关键词：视觉-语言-动作，智能体 AI，AI 智能体，视觉-语言模型