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具身智能大模型的技术路线与架构演进.docx
资料介绍
具身智能大模型的技术路线与架构演进
摘要：大模型是具身智能"大脑"的核心载体，其技术路线正处于快速演进中。本文系统梳理了LLM→VLM→VLA→VTLA的技术演进路径，分析了各条技术路线的核心原理、优势与局限，重点探讨了VLA模型在具身智能中的落地挑战以及世界模型引入后的潜在突破。研究表明，未来具身智能大模型将走向"分层混合架构+世界模型推演"的技术范式，实现高层推理与底层控制的协同优化。
关键词：具身大模型；VLA；VLM；VTLA；分层架构
1 引言
2025年，大模型的能力边界从数字世界向物理世界跨越。阶跃星辰董事长印奇在2026年世界人工智能大会上指出，AI已从只能连续执行数秒任务，进阶到能够独立工作数十小时。随着智能体模型与下一代终端产品加速结合，智能正从数字屏幕走向真实物理世界。
具身智能大模型与通用大模型有本质区别。通用大模型处理的是静态的文本和图像数据，而具身智能大模型需要处理动态的、实时的传感器数据流，并输出物理世界的控制指令。这要求具身智能大模型具备空间理解、物理推理和实时控制等独特能力。
2 技术路线演进
2.1 LLM：语言理解与任务分解
大语言模型（LLM）是具身智能的起点。LLM能够理解人类自然语言指令，并将其分解为可执行的子任务序列。例如，当用户说"帮我倒一杯水"，LLM可以将其分解为"找到杯子→走到饮水机→打开水龙头→接水→端回"等子任务。
然而，LLM缺乏对物理世界的空间感知能力，无法理解物体的位置、姿态和空间关系，也无法感知环境的动态变化。
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