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面向具身智能的视觉—语言—动作模型研究进展
  • 点击数:9     发布时间:2026-09-02 17:16:58
具身智能作为人工智能与机器人学交叉的前沿领域,旨在使智能体通过与物理世界的动态交互来感知、推理并执行任务。然而,传统基于深度学习的级联式感知—控制模型在开放、动态环境下泛化能力不足,且高度依赖大规模标注数据。近年来,视觉—语言—动作模型(vision-language-action models,VLA)通过融合视觉感知、语言理解与动作生成,为具身智能的研究与应用提供了新的推动力。本文系统梳理了基于VLA的具身智能研究进展,从发展历程、模型架构、系统分类、训练与评估等方面展开综述。
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