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VLA模型的训练部署与推理优化技术指南.docx
资料介绍
VLA模型的训练、部署与推理优化技术指南
1 概述
VLA（视觉-语言-动作）模型是当前具身智能的主流技术路线，它将视觉感知、语言理解和动作生成整合为统一的神经网络，从传感器输入直接映射到机器人控制指令。本文介绍VLA模型的训练流程、部署方案和推理优化技术。
2 VLA模型架构
VLA模型的核心架构包括三个部分：视觉编码器（如ViT、ResNet）提取图像特征，语言编码器（如BERT、T5）理解指令语义，动作解码器将多模态特征映射为控制信号。
典型的VLA模型有Google DeepMind的RT-2（使用VLM直接输出动作Token）、OpenVLA（7B参数，基于970k训练数据）以及国内越疆的DOBOT-VLA、智元的GO系列模型。
3 训练数据准备
VLA模型的训练需要三类数据。真机遥操作数据质量最高，通过操作员控制机器人执行任务并记录多模态数据，适合微调阶段的精确对齐。无本体采集数据成本低，操作员佩戴数据采集设备在真实环境中执行任务，适合大规模预训练。仿真合成数据规模最大，在仿真环境中自动生成，适合预训练阶段的通用表征学习。
智元机器人旗下觅蜂科技采用"数据金字塔"策略：底层是大规模预训练数据（无本体采集和仿真数据），中间是真机遥操作示教数据，顶层是真实部署后的在线交互数据。
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