文章核心观点 - 文章介绍了一款名为VLA-4D的新型通用机器人模型，该模型通过引入4D感知能力，旨在解决现有视觉-语言-动作模型在需要细粒度表征的时空一致机器人操作任务中面临的挑战，从而实现更精准、流畅且时序一致的动作规划与执行 [2] 模型技术架构 - VLA-4D模型的核心设计包含两大关键模块：4D感知视觉表征和时空动作表征 [2] - 4D感知视觉表征模块首先提取视觉特征，然后将一维时间信息嵌入三维位置信息以生成4D嵌入特征，最后通过交叉注意力机制融合为统一的视觉表征 [2] - 时空动作表征模块为传统的空间动作表征拓展了时序信息维度，支持时空层面的动作规划，并将多模态表征与大语言模型进行对齐以完成动作预测 [2] - 在这一统一框架下，特殊设计的视觉与动作表征协同作用，使机器人操作兼具空间流畅性与时序一致性 [2] 研究背景与数据 - 现有视觉-语言-动作模型在通用机器人任务中展现出潜力，但在需要细粒度表征的时空一致机器人操作任务中仍面临挑战 [2] - 现有方法通常将三维位置信息嵌入视觉表征以提升动作空间精度，但难以实现对动作执行过程的时序一致性控制 [2] - 该研究工作为现有VLA数据集补充了时序动作标注，用于模型的微调训练 [2] 相关技术生态 - 物理世界是动态变化的四维场景，感知和理解其时空知识极具挑战 [6] - 技术生态中，4D-VGGT模型用于实现动态几何感知，LLaVA-4D模型用于增强动态场景推理，而VLA-4D模型则赋能动态时空规划 [6][7] - 相关深度内容在知识星球「具身智能之心」中涵盖，包括灵巧手技术、Agent定义、VLA与强化学习方案的真机部署探讨，以及跨实体世界模型等话题 [9]