当ChatGPT让AI学会思考VLA让AI学会了动手。一、引言为什么2026年VLA是AI最值得关注的技术方向2026年AI行业的关注点正在发生根本性转移从硅基大脑到具身智能。智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》明确指出人工智能的演进核心正从追求参数规模的语言学习迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。在这一轮变革中VLAVision-Language-Action Model视觉-语言-动作模型是最核心的技术突破。它让机器人不再只是执行程序而是能够看懂环境、听懂指令、自动决策和动作——就像给AI装上了一具真正的身体。本文将深入VLA的技术底层从架构原理、训练流程到PyTorch代码实战带你完整透视2026年最前沿的具身智能技术栈。二、VLA的核心架构三模态融合的端到端神经网络传统机器人控制采用模块化流水线视觉识别→语言解析→运动规划→关节控制。这种架构在复杂开放场景中面临三大死穴信息断层每个模块独立优化误差逐级累积缺乏常识无法理解玻璃杯易碎冰面湿滑等物理常识泛化差换一个环境就要重新编程VLA彻底颠覆了这一范式——它是一个端到端的神经网络输入是摄像头图像自然语言指令输出直接是机器人动作指令。2.1 整体架构一个典型的VLA模型由三部分组成┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ VLA Model │ │ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ │ │ VLM Backbone(Pretrained)│ │ │ │ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │ │ │ │ │ Vision │ │ Language │ │ Fusion │ │ │ │ │ │ Encoder │ │ Encoder │ │Transformer│ │ │ │ └─────────┘ └──────────┘ └────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Action Head │ │ │ │ ┌───────────┐ or ┌────────────────┐ │ │ │ │ │Token Head │ │Continuous Chunk│ │ │ │ │ │(离散动作)│ │ Head(连续动作)│ │ │ │ │ └───────────┘ └────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────┘VLM Backbone通常是一个预训练的多模态Transformer如PaliGemmaGooglepi0模型使用SmolVLMHuggingFaceSmolVLA使用Llama SigLIPOpenVLA使用它将图像编码和语言指令编码后在Transformer空间融合输出一个多模态隐层表征。Action Head将这个表征映射为机器人动作。目前主要有两大技术路线2.2 Token Head离散化动作头代表模型RT-2、OpenVLA原理是将连续动作离散化为token通过语言模型的Head以自回归方式输出。优点可以直接复用LLM的训练框架和RL目标函数如GRPO。缺点离散化会损失精度。2.3 Continuous Chunk Head连续动作块头代表模型ACT、pi0、SmolVLA原理是使用回归、扩散或流匹配Flow MatchingHead一次性预测未来H步的连续动作序列称为Action Chunk。优点精度高一次推理获得多个控制步。缺点需要专门的Chunk执行机制。Chunking是这一领域最巧妙的设计一次昂贵的推理产生多个控制步执行器决定在重新规划前执行其中多少步。三、VLA的五阶段训练流程训练一个VLA并非一蹴而就而是分阶段的能力积累Stage 1: VLM预训练继承多模态骨干网络在海量图文数据上预训练。没有人专门为机器人做这一步——你只需要选一个预训练好的VLM加载权重。Stage 2: VLA预训练中训练VLM Action Head在大规模跨本体遥操作数据集上训练——行为克隆Behavior CloningOpen X-Embodiment~100万条episodeDROID数据集LeRobot社区数据集这一步将VLM变成通用型VLA计算量极大数百GPU天但业界以checkpoint形式发布成品OpenVLA、pi0、SmolVLA。Stage 3: 监督后训练大多数人做的训练在特定任务和特定机器人上对通用checkpoint进行微调数据量很小50-500条遥操作episode单GPU即可完成。Stage 4: RL后训练可选越来越标准行为克隆受限于演示质量长时序任务中误差累积。使用GRPO/PPO对Action Token进行RL微调可以超越演示数据的上限。Stage 5: 评估/部署闭环滚动执行Receding Horizon测量任务成功率。四、实战用PyTorch/TorchRL从零搭建VLA推理流水线以下代码来自PyTorch官方TorchRL库的VLA教程展示了一个完整的VLA训练-推理-微调链路。4.1 定义VLA数据SchemaVLA数据符合统一规范图像和状态在observation下语言指令和动作在根层级importtorchfromtensordictimportTensorDict batch,n_cam_c,hw,state_dim,action_dim8,3,16,6,4defmake_observation(batchbatch):returnTensorDict({observation:{image:torch.randint(0,255,(batch,n_cam_c,hw,hw),dtypetorch.uint8),state:torch.randn(batch,state_dim),},language_instruction:[fpick up object{i}foriinrange(batch)],},batch_size[batch])obsmake_observation()4.2 定义TinyVLA策略TorchRL提供了TinyVLA作为参考模型卷积图像编码器状态MLP哈希指令嵌入动作头fromtorchrl.modules.vlaimportTinyVLA H4# action chunk sizepolicyTinyVLA(action_dimaction_dim,chunk_sizeH,hidden_dim64)# 一次前向传播输出未来H步的动作块action_chunkpolicy(make_observation())[vla_action,chunk]print(action_chunk.shape)# [batch, H, action_dim]4.3 行为克隆训练使用BCLoss进行Chunk级别的行为克隆pad_mask排除填充步fromtorchrl.objectivesimportBCLoss# 构造专家数据datamake_observation()expert(data[observation,state] torch.randn(state_dim,H*action_dim)).reshape(batch,H,action_dim)data[vla_action,chunk]expert data[action_is_pad]torch.zeros(batch,H,dtypetorch.bool)bc_lossBCLoss(policy,loss_functionl1)bc_loss.set_keys(action(vla_action,chunk),pad_maskaction_is_pad)optimizertorch.optim.Adam(bc_loss.parameters(),lr1e-2)for_inrange(100):optimizer.zero_grad()bc_loss(data)[loss_bc].backward()optimizer.step()4.4 Chunk推理执行MultiStepActorWrapper实现了receding-horizon执行一次推理获得H步动作缓存后逐步消费fromtorchrl.envsimportToyVLAEnvfromtorchrl.envs.transformsimportInitTracker,TransformedEnvfromtorchrl.modulesimportMultiStepActorWrapper base_envToyVLAEnv(action_dimaction_dim,state_dimstate_dim,image_shape(n_cam_c,hw,hw),batch_size[2],)actorMultiStepActorWrapper(policy,n_stepsH,replan_interval2# 每2步重新规划)envTransformedEnv(base_env,InitTracker())# 6步rolloutrolloutenv.rollout(6,actor)print(rollout[action].shape)# [2, 6, action_dim]4.5 RL微调GRPO风格对Token型VLA进行GRPO微调直接复用ClipPPOLoss无需Critic网络fromtorchrl.envs.utilsimportExplorationType,set_exploration_typefromtorchrl.objectivesimportClipPPOLoss token_policyTinyVLA(action_dimaction_dim,chunk_sizeH,action_headtokens,vocab_size64,)withset_exploration_type(ExplorationType.RANDOM):rollouttoken_policy(make_observation())rollout[advantage]torch.randn(batch,1)rollout[vla_action,log_probs]rollout[vla_action,log_probs].detach()grpo_lossClipPPOLoss(token_policy,critic_networkNone,entropy_bonusFalse,clip_epsilon0.2,)grpo_loss.set_keys(action(vla_action,tokens),sample_log_prob(vla_action,log_probs),advantageadvantage,)optimizertorch.optim.Adam(grpo_loss.parameters(),lr1e-3)optimizer.zero_grad()grpo_loss(rollout)[loss_objective].backward()optimizer.step()五、2026年VLA模型全景对比模型发布方BackboneAction Head特点OpenVLA 7BStanfordLlamaSigLIPToken开源标杆7B参数pi0Physical IntelligencePaliGemmaFlow-Matching Chunk流匹配高精度操作SmolVLAHuggingFaceSmolVLMContinuous Chunk轻量级快速推理GR00T N1.6NVIDIAIsaac自定义人形机器人基础模型Gemini Robotics 1.5Google DeepMindGemini自定义灵巧操作能力最强OptimusVLA(CVPR 2026)学术界OpenPI/pi0双记忆增强全局先验局部一致性六、VLA vs World Model2026具身智能路线之争2026年具身智能领域出现了一场重要争论“VLA已死”核心观点纯VLA感知→动作的直接映射不足以应对复杂动态环境。于是World Model世界模型路线兴起——模型不仅要输出动作还要能预测执行动作后的未来状态。但更准确的结论是VLA没有死它正在从单独的策略模型演变为具身智能系统中的一个模块。World Model则是预测和规划引擎。代表工作如InternVLA-A12026年2月发布给VLA加上了一个生成式预测专家Video World Model在12个真实机器人任务中表现显著提升。这不是抛弃VLA而是承认只靠VLA不够。七、未来展望与实战建议技术趋势VLA World Model 融合端到端学习中引入未来状态预测VLA RLGRPORL后训练正成为标准配置Sim-to-Real 加速NVIDIA Isaac Sim等平台大幅降低真机训练成本跨本体迁移一个VLA模型适配多种机器人形态给开发者的学习路径入门玩转TorchRL的TinyVLA和ToyVLAEnv理解数据Schema和Chunk机制进阶下载OpenVLA或pi0 checkpoint用LeRobot数据集微调高级实现VLAGRPO的RL训练完整流水线前沿研究VLAWorld Model的联合训练方法关键资源TorchRL VLA Tutorialpytorch.org/rl/main/tutorials/vla.htmlOpenVLAgithub.com/openvla/openvlapi0github.com/Physical-Intelligence/openpiLeRobotgithub.com/huggingface/lerobot结语2026年是具身智能的GPT-3时刻。VLA模型的出现让机器人从预设指令执行者转变为自主学习的探索者。当机器人不再惧怕复杂环境当它们能听懂模糊指令并在杂乱空间中精确操作时机器人将不再是冰冷的自动化设备而是具备逻辑、常识与温度的合作者。学习的本质是连接。VLA连接的不仅是视觉、语言和动作——它连接的是数字智能与物理世界的鸿沟。本文由「人间凡尔赛」原创发布2026-07-18