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基于視覺語言動作模型的空間表征與動作生成方法綜述

作者：
點擊數：2489 發布時間：2026-02-10 13:36:47
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視覺語言動作（Vision–Language–Action，VLA）模型正日益成為構建通用具身智能的關鍵技術路徑。本文從二維到三維空間表征演進以及自回歸、擴散與強化學習等動作生成范式兩個維度，對VLA研究進展進行了系統梳理，并介紹了該領域從二維感知向三維空間理解演進的過程，分析了基于自回歸、擴散模型與強化學習等多種范式的動作建模方法在時序建模能力、任務適配性與泛化特性方面的共性與差異，進而對比分析了仿真平臺與真實機器人系統中數據集、評測指標與系統架構的差異及其對模型泛化的影響，最后分析了VLA模型面臨的空間理解、動作規劃、數據效率及真實場景泛化等技術挑戰，并對結構化三維表示、物理一致性動作生成、高效數據利用以及安全控制機制等未來發展方向進行了展望，從而為構建高效、可靠且可擴展的通用具身智能系統提供了參考。

關鍵詞：視覺語言動作模型；具身智能；三維空間增強；動作生成；機器人操作

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