行业技术发展现状与趋势 - 视觉语言动作模型算法正在爆发式增长，许多框架和工具帮助VLA模型实现更加泛化的性能 [2] - 数据和采集设备逐渐多元化，百万级的开源数据陆续开放，评测标准逐渐统一，预示着产业化可能很快到来 [2] - 作为核心模块，VLA将会覆盖更多场景应用，下游合作伙伴会越来越多，更多优秀人才将陆续加入 [2] - 近2年来，从ACT到OpenVLA，再到π0、π0.5、π0.6，各类新方法层出不穷，性能越来越高 [7] - 基于强化学习的优化方案让VLA模型性能越来越丝滑 [7] - 开源本体多种多样，能够支持各类研究需求，例如机械臂有SO-100、双臂操作有openarm、移动操作也有XLeRobot等 [7] 行业面临的挑战与痛点 - VLA模型难以调试，数据采集麻烦，对正在从事或入门该领域的从业者构成挑战 [3] - 领域过于注重硬件本体，即使是算法也极其依赖硬件，只看论文而无真机实验难以了解实际效果 [4] - 真实数据采集需要借助遥操、VR、全身动补等硬件方式，仿真和互联网数据在泛化性能上得不到保证 [5] - 许多具身公司坚持“真机数据”路线，但真机采集的数据并不好用，且一轮采集周期耗时很久 [5] - 一些算法在真机上效果不佳，难以分析原因 [9] - 将数据、VLA模型、训练优化、部署一整套任务打通，对很多初学者来说非常困难，有人踩坑半年也无法真正入门 [10] - 对于π0、π0.5、GR00T这类模型，无论是数据采集还是模型训练都存在很多“技巧” [11] - 对于更新快速的技术路线，如何有效学习VLA难倒了相当多的人，即使手上有真机也不知如何使用 [16] VLA模型落地的核心模块 - 数据采集：目前主要有基于模仿学习和强化学习的采集方法，模仿学习包括遥操作、VR、全身动捕捉，机械臂+VLA领域更多采用前两种 [13] - VLA的训练：真机部署前通常需要仿真调试，在真机数据不足时，仿真和sim2real尤为重要 [14] - VLA的训练：模型训练技巧关键，如何微调模型、如何在小数据量下实现好结果都是挑战，许多模型存在机械臂运动准但夹爪夹不好或运动误差大的问题 [14] - VLA的训练：ACT算法相对简单易出效果，而π0和π0.5则很难训练，对细节和技巧要求高，强化学习优化模型也非常考验经验 [14] - VLA模型的部署：模型训练后需进行“瘦身”，具身模型参数量一般较大，即使2B规模对边缘芯片部署挑战也很大 [15] - VLA模型的部署：轻量化操作如量化、蒸馏必不可少，需在保证性能的同时最小化参数量 [15] 相关培训课程内容概述 - 课程涵盖机械臂硬件、数据采集、VLA算法、VLA评测、仿真、主流VLA模型部署、VLA+世界模型、各类真机实验、具身产业讲解等 [19] - 课程大纲共九章，包括VLA基础与概括、机械臂及训练平台、数据集获取、VLA模型部署与真机实战、仿真环境与工具链搭建、模型轻量化与蒸馏、VLA与世界模型融合架构、VLA评测及能力提升、VLA趋势与产业落地 [22][23][24][25][26][27][28] - 真机实战部分详细讲解GR00T N1/N1.5系列模型、π0/π0.5/π0-fast模型以及ACT模型的部署，包括环境配置、核心代码、训练推理和真机效果 [25][26][30] - 仿真环境部分介绍主流平台，并包含Isaac Lab环境部署、功能使用、场景搭建以及仿真与真机联动实战 [26] - 模型轻量化部分涵盖量化与蒸馏技术介绍，以及VLA模型量化蒸馏实战，包括SmolVLA实例分析 [26] - 课程面向正在具身领域求职需要实战项目的同学、VLA领域入门进阶同学、从事具身智能研究的各阶段学生、希望从传统领域转行进入具身的同学以及对领域感兴趣的其他人员 [36] - 课程对硬件有建议配置：推理建议3060及以上，训练建议2张以上3090ti，也可自租云服务器资源 [37] - 购买课程的学员将获赠一套SO-100机械臂 [29] - 课程于2025年12月30日正式开课，持续至2026年2月25日 [41]