机器人技术与人工智能的里程碑之年
探索 Vision-Language-Action 模型的突破性进展
7B 参数 VLA 基础模型，采用 DINOv2+SigLIP 双骨干网络和 Llama 2 7B 语言模型，在 97 万机器人操作 episodes 上训练。
VLA 基础模型仅需微调 110M 参数（占总参数 1.5%），即可在消费级 GPU（RTX 4090）上实现高效适配，大幅降低研究门槛。
参数高效微调DTP、DisDP 和 Flow Matching 等新型扩散策略在人形机器人控制中展现卓越性能，支持 20+ 自由度精确控制。
扩散策略Nature 2026 和 Cell Device 2026 发表突破性触觉传感技术，实现亚毫米级分辨率和毫秒级响应速度。
多模态感知20 自由度人形机器人平台，实现 2.1m/s 步行速度，采用端到端 VLA 控制架构，代表通用人形机器人的重要进展。
人形机器人通过扩展到超大规模机器人系统，改进基于学习的路径规划方法。与先验方法进行严格对比，并在大量仿真和机器人实验中验证。
路径规划 大规模系统探索通过强化学习（RL）进一步提升 VLA 模型在环境交互中的性能，为大规模多模态模型微调开辟新方向。
强化学习 VLA 优化从人类教学视频生成和优化可执行机器人动作的 Vision-Language-Action 框架，实现零样本任务泛化能力。
视频理解 任务泛化通过鲁棒的公开数据管理工具，使大规模多模态数据更易于访问和高效利用，降低机器人学习研究门槛。
数据基础设施 开源工具专为真实世界物体抓取设计的低成本、鲁棒触觉传感器，在保持高性能的同时大幅降低硬件成本。
触觉感知 成本控制结合扩散模型与 Transformer 架构，在人形机器人复杂动作生成中展现卓越的时间一致性和动作流畅度。
扩散模型 动作生成视觉骨干：DINOv2 + SigLIP 双编码器
语言模型：Llama 2 7B
训练数据：97 万 episodes，跨 22 个机器人平台
计算资源：21,500 A100 小时
LoRA：110M 参数，单 RTX 4090
QLoRA：量化 + LoRA，更低显存
全参数：7B 参数，需 8×A100 集群
推荐：LoRA 在性能与成本间最佳平衡