端到端具身智能模型——从VLA到世界模型的演进.docx

更新时间：2026-09-05 11:32:57 大小：39K 上传用户：他山之石可攻玉查看TA发布的资源 标签：端到端模型 VLA 世界模型具身智能跨本体泛化 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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端到端具身智能模型——从VLA到世界模型的演进

摘要：端到端模型是具身智能实现"感知—决策—执行"一体化的核心技术路径。本文系统分析了从VLA（视觉—语言—动作）模型到融合世界模型的端到端架构的技术演进，重点探讨了VLA模型在跨本体泛化、零样本学习等方面的技术突破及其在物理世界落地中的现实挑战。研究表明，端到端模型正从单一的动作映射网络走向融合世界模型推演的混合架构，成为具身智能迈向通用智能的关键技术支撑。

关键词：端到端模型；VLA；世界模型；跨本体泛化；零样本学习

1 引言

传统机器人系统采用"感知—规划—控制"的分层架构，各个模块独立设计、独立优化。这种架构虽然模块职责清晰，但存在误差累积、延迟叠加和系统复杂度高等问题。端到端模型试图打破这一壁垒，将传感器输入直接映射到电机控制信号，实现从感知到行动的全链路一体化。

Google DeepMind的RT-2模型是VLA领域的标志性工作，它使用视觉语言模型直接输出动作Token，实现了从训练数据到从未见过任务的零样本泛化。2025—2026年间，端到端模型技术快速发展，从单本体VLA走向跨本体通用策略，从单一动作映射走向融合世界模型推演的混合架构。

2 VLA模型的核心技术

2.1 架构设计

VLA模型以视觉图像和语言指令为输入，直接输出机器人控制指令。其核心架构包括三个部分：视觉编码器提取图像特征，语言编码器理解指令语义，动作解码器将多模态特征映射为控制信号。

Google DeepMind的Gemini Robotics依托端到端VLA架构，展现了出色的跨本体泛化能力。国内越疆自研的DOBOT-VLA模型融合视觉、语言、控制能力，搭载其人形机器人ATOM已于2025年实现量产，可完成行走、动态平衡与精密装配等复杂作业。

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