具身智能成败之关键！干货长文首次全面回顾具身智能领域中的视觉-语言-动作模型！

亮点直击

本综述是关于具身智能领域中新兴的视觉-语言-动作模型的首次全面回顾。

全面回顾

对具身智能领域中涌现的VLA模型进行了全面回顾，涵盖了架构、训练目标和机器人任务等各个方面。

分类法

引入了当前机器人系统的分层结构分类法，包含三个主要组件：预训练、控制策略和任务规划器。

丰富资源

概述了训练和评估VLA模型所需的资源。

未来方向

概述了该领域当前的挑战和未来的潜在机遇。

I. 引言

视觉-语言-动作模型（VLAs）是一类具身智能模型，结合了视觉、语言和动作模态的信息，旨在处理指令跟随任务。

II. 背景

A. 单模态模型

VLAs整合了三种模态，通常依赖于现有的单模态模型来处理不同模态的输入。

B. 视觉-语言模型

视觉-语言任务需要融合计算机视觉和自然语言处理技术。

C. 具身智能与机器人学习

具身智能是一种可以与物理环境交互的人工智能形式，机器人是具身智能最突出的领域。

III. 视觉-语言-动作模型

A. 预训练

涉及提升视觉编码器、学习环境动态特性和构建世界模型。

B. 低级控制策略

探讨了低级控制策略的不同方法。

C. 高级任务规划器

许多高级任务规划器都是建立在大型语言模型之上的。

VI. 数据集、模拟器与基准测试

收集机器人数据面临挑战，许多研究人员转而使用模拟环境，需要更现实和高效的模拟器。

V 挑战与未来方向

面临挑战包括机器人数据稀缺、运动规划、实时响应、多模态信息整合、未知场景泛化能力、长时间任务执行、基础模型和安全考虑。

结论

VLA策略具有巨大潜力，但仍存在显著挑战。需要进一步研究解决这些挑战。