视觉-语言-动作模型：机器人学习的未来

视觉-语言-动作模型正在通过弥合感知、理解和执行之间的差距来改变机器人技术的格局。随着机器人研究人员和人工智能工程师深入研究这项技术，很明显，VLA 模型代表着 具身人工智能的未来。在本文中，我们将探讨它们的架构、训练方法、基准和实际应用，包括它们如何增强 机器人远程操作 以实现可扩展的数据收集。 RT-X：机器人变形金刚 X

什么是视觉-语言-动作模型？

视觉-语言-动作 (VLA) 模型通过结合动作输出来扩展传统的视觉-语言模型 (VLM)。这使机器人能够根据视觉和语言输入执行任务，例如实时环境中操作对象。例如，可以指示机器人“拿起红色苹果”并无缝执行该动作。 内心独白：通过语言规划实现的具身推理

这些模型对于 谷歌的 RT-2 至关重要，它将基于变形金刚的语言模型与视觉编码器和动作解码器相结合，从而在机器人任务中实现零样本泛化。 Q-Transformer：通过自动回归 Q 函数实现的可扩展离线强化学习

• 集成视觉以进行环境感知
• 使用语言进行指令理解
• 输出动作以进行物理执行

VLA 模型中的关键架构

突出的 VLA 模型架构 包括 RT-2 和 PaLM-E。RT-2 利用网络规模的数据将知识转移到机器人控制，如 Google DeepMind 的博客 中所述。 按照我不能说的去做：将语言扎根于机器人可供性中

PaLM-E 是一种具身多模态语言模型，与基础模型集成，用于在复杂场景中进行推理和规划。从 PaLM-E 研究 中了解更多信息。

机器人动作的训练方法

训练 VLA 模型涉及来自 远程操作、模拟和现实世界交互的大规模数据集。模仿学习和来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 等技术很常见。

通过 MuJoCo 等模拟和来自网络规模数据集的迁移学习，提高了数据效率。

1. 通过远程操作收集数据
2. 通过模拟进行增强
3. 应用 RLHF 进行改进

VLA 模型的基准

开放 X-具身 和 RT-X 等基准评估成功率、泛化和鲁棒性方面的性能。

指标包括任务完成时间、错误率和模拟到真实转移成功率，突出了当前模型中的差距。

VLA 实施中的挑战

挑战包括处理高维动作空间、确保安全以及扩展数据以适应不同的实施方式。解决方案包括生成合成数据以补充 远程操作数据 。

机器人远程操作人工智能中的 VLA 模型

VLA 集成通过实现实时决策来增强 机器人远程操作人工智能 。AY-Robots 等平台通过提供远程控制来收集数据来促进这一点。

远程操作最佳实践包括使用触觉反馈和人工智能增强，根据 关于高效数据收集的研究 ，将收集时间缩短多达 50%。

可扩展的机器人训练和数据效率

通过来自远程操作的大规模数据集增强了可扩展性，使初创公司无需按比例增加成本即可进行训练。

通过从预训练模型进行迁移学习，提高了机器人技术中的数据效率，使其对于资源有限的团队来说是可行的。在 VentureBeat 的文章 中了解更多信息。

VLA 部署的投资回报率

投资回报率计算显示，高产量制造业的投资回收期为 6-12 个月，这得益于减少的错误和更快的任务适应。

部署策略强调边缘计算，以在动态环境中实现低延迟，从而提高运营效率。

• 降低的错误率
• 更快地适应新任务
• 多机器人系统中的优化工作流程

对于机器人公司来说，投资 VLA 可以产生高回报，如 机器人商业评论 中所述。

机器人数据的远程操作和盈利潜力

远程操作是收集机器人人工智能训练数据的关键。运营商可以获得具有竞争力的收入，薪资详情请参见 Payscale 数据 。

机器人数据收集的盈利潜力正在增长，尤其是 AY-Robots 等平台提供 24/7 的机会。

VLA 训练的实用工作流程

实用工作流程涉及集成 ROS 和 Unity 等工具，用于基于模拟的训练。

1. 设置远程操作系统
2. 收集和注释数据
3. 使用管道训练 VLA 模型
4. 部署和迭代

正如 高效数据管道研究 中讨论的那样，这些工作流程通过迁移学习减少了所需的数据集。

VLA 具身人工智能的未来

未来的方向包括多代理系统和触觉集成，以实现精确控制，从而彻底改变人机协作。

应用范围包括家庭帮助、工业自动化和医疗保健，VLA 为自主机器人技术铺平了道路。

机器人学习工具和资源

基本工具包括 开放 X-具身 等开源存储库和 NVIDIA 的指南。

了解 VLA 模型架构

视觉-语言-动作 (VLA) 模型代表了多模态人工智能的突破性集成，它结合了视觉感知、自然语言理解和动作生成，使机器人能够执行复杂的任务。这些架构通常建立在大型语言模型 (LLM) 的基础上，并扩展了视觉编码器和动作解码器。例如，来自 Google DeepMind 的 RT-2 等模型利用预训练的视觉-语言模型将网络规模的知识转化为机器人控制。 RT-2：视觉-语言-动作模型将网络知识转移到机器人控制 展示了 VLA 模型如何将推理从语言链接到动作，从而使机器人能够推广到新的任务，而无需进行广泛的再训练。

VLA 模型架构中的一个关键组件是融合机制，它对齐视觉、语言和动作空间。架构通常采用基于变形金刚的主干，例如 PaLM-E 中的主干，其中处理具身多模态输入以生成动作序列。根据 PaLM-E：一种具身多模态语言模型 ，这种方法通过结合不同的数据模态来实现可扩展的机器人训练，从而提高机器人技术中的数据效率。

• 用于视觉-语言融合的变形金刚编码器，能够对环境进行上下文理解。
• 动作标记器，将连续的机器人动作离散化为与法学硕士兼容的序列。
• 模块化设计，允许即插即用集成预训练模型，用于视觉-语言-动作集成。

使用 VLA 训练机器人动作的方法

训练 VLA 模型涉及创新的方法来弥合模拟和现实世界部署之间的差距。一种突出的技术是离线强化学习，如 Q-Transformer：通过自动回归 Q 函数实现的可扩展离线强化学习 中所述，它允许模型从大型数据集中学习最佳策略，而无需实时交互。这对于人工智能机器人学习特别有用，因为数据收集的成本可能很高。

另一种关键方法是机器人数据收集的远程操作，其中人类操作员远程控制机器人以生成高质量的演示数据。最佳实践包括使用可扩展的界面来高效收集数据，如 通过远程操作实现机器人学习的高效数据收集 中所述。这种方法增强了机器人的人工智能训练数据，并通过在会话期间结合视觉和语言提示来支持多模态机器人训练。

1. 通过远程操作收集多样化的数据集，以捕获现实世界的变异性。
2. 使用收集的数据通过模仿学习来微调 VLA 模型。
3. 结合自我监督学习来提高在未见环境中的泛化能力。
4. 使用 VLA 基准评估性能，以确保鲁棒性。

VLA 模型的基准和评估

评估 VLA 模型需要全面的基准，以测试组合推理和操作技能。VLMbench 提供了一个标准化的框架，用于评估视觉和语言操作任务，如 VLMbench：视觉和语言操作的组合基准 中所述。这些基准对于衡量具身人工智能未来的进展至关重要。

可扩展的机器人训练和数据效率

可扩展性是 VLA 模型的基石，它支持跨大型数据集的高效训练。 开放 X-具身：机器人学习数据集和 RT-X 模型 中详细介绍的开放 X-具身项目提供了一个协作数据集，该数据集汇总了来自多个机器人实施的经验，从而提高了机器人技术中的数据效率。

通过利用网络规模的预训练，VLA 模型减少了对特定于任务的数据的需求。这在 RT-1 等模型中很明显，它通过变形金刚架构扩展了机器人学习，如 RT-1：用于大规模现实世界控制的机器人变形金刚 中所述。这些方法降低了人工智能机器人远程操作和部署的准入门槛。

VLA 部署的投资回报率考虑因素

在工业环境中部署 VLA 模型涉及计算投资回报率 (ROI)。因素包括减少的训练时间和改进的任务泛化，从而节省成本。来自 计算工业机器人技术中 VLA 模型的投资回报率 的分析强调了 VLA 模型如何在制造环境中实现高达 30% 的效率提升。

• 用于数据收集的远程操作基础设施的初始投资。
• 通过自主操作减少人为干预带来的长期节省。
• 可扩展性优势，允许跨多种机器人类型进行部署。

VLA 模型具身人工智能的未来

具身人工智能的未来在于推进 VLA 模型以处理开放式任务。 Eureka：通过编码大型语言模型实现的人类水平奖励设计 等用于奖励设计的 Eureka 等创新技术有望在机器人学习中实现人类水平的性能。这种演变将改变从医疗保健到物流的各个领域。

VLA 训练的实用工作流程强调与 RT-X 等工具的集成，这些工具可在 开放 X-具身数据集和模型 上获得。这些工具通过使自由职业者能够为全球数据集做出贡献来促进机器人数据收集的盈利潜力。

视觉-语言-动作模型的基准

视觉-语言-动作 (VLA) 模型通过集成多模态数据以实现更直观的机器人控制，从而彻底改变了机器人学习。为了评估它们的性能，已经开发了几个基准来测试现实世界场景中的功能。例如， VLMbench 提供了一个用于视觉和语言操作任务的组合基准，用于评估模型处理复杂指令的能力。

关键基准侧重于任务成功率、推广到新环境以及机器人技术中的数据效率等指标。 RT-2：视觉-语言-动作模型将网络知识转移到机器人控制 等研究突出了这些领域的改进，展示了 VLA 模型如何在可扩展的机器人训练中优于传统方法。

机器人动作的训练方法

VLA 模型中机器人动作的有效训练方法通常涉及远程操作和人工智能驱动的数据增强的结合。机器人数据收集的远程操作允许人类操作员演示任务，然后这些任务用于训练 RT-1：用于大规模现实世界控制的机器人变形金刚 中的模型。这种方法通过提供高保真示例来增强机器人的人工智能训练数据。

此外，多模态机器人训练集成了视觉-语言-动作集成，使机器人能够从文本描述和视觉输入中学习。来自 PaLM-E：一种具身多模态语言模型 的研究表明，这些方法如何提高机器人技术中的数据效率，从而减少了对大量物理试验的需求。

• 模仿学习：通过远程操作最佳实践来模仿人类演示。
• 强化学习：使用来自 Q-Transformer 等模型的奖励进行可扩展的训练。
• 离线数据增强：使用来自开放 X-具身的工具生成合成数据。

VLA 模型具身人工智能的未来

随着 VLA 模型架构的发展，具身人工智能的未来看起来很有希望，在工业和家用机器人技术中都有应用。 RT-2：新模型将视觉和语言转化为行动 等文章讨论了这些模型如何使机器人能够执行以自然语言描述的任务，从而弥合了人工智能和物理行动之间的差距。

投资 VLA 部署可以在制造业等领域的 VLA 部署中产生显着的投资回报率。根据 计算工业机器人技术中 VLA 模型的投资回报率 ，公司可以看到高达 30% 的效率提升。此外，对于熟练的远程操作员来说，机器人数据收集的盈利潜力很高，VLA 训练的实用工作流程简化了流程。

RT-X：机器人变形金刚 X 和 开放 X-具身数据集和模型 等工具促进了机器人远程操作的人工智能，从而更容易构建强大的系统。这些技术的集成指向了一个可扩展的未来，机器人可以在其中从各种数据源自主学习。

1. 通过远程操作收集多样化的数据集。
2. 使用基准微调 VLA 模型。
3. 部署在现实世界场景中以进行迭代改进。