行业技术趋势与人才需求 - 视觉语言动作模型是当前具身智能领域最急需的技术方向之一 这一点在大量职位需求和论文产出上得到体现 [1] - 行业面临的核心挑战在于VLA模型难以调试 数据采集过程复杂且耗时 导致研发效率低下 [2][3] - 近两年来 VLA技术发展迅速 从ACT到OpenVLA、GR00T 再到π0、π0.5、π0.6等新方法层出不穷 性能持续提升 基于强化学习的优化方案使模型表现更佳 [5] 技术研发与落地瓶颈 - 具身智能领域高度依赖硬件本体 算法效果与真机实验强相关 仅靠仿真难以保证泛化性能 许多公司坚持采用真机数据路线 [3] - 从数据采集、模型训练优化到最终部署的全流程打通对初学者而言非常困难 部分从业者甚至花费半年时间仍难以入门并取得良好效果 [8] - 在模型训练环节 仿真和Sim2Real技术至关重要 特别是在真机数据不足时 训练技巧是关键 不同算法难度差异大 例如ACT相对简单易出效果 而π0和π0.5等模型则对细节和技巧要求极高 难以训练成功 [11] - 模型部署面临参数量大的挑战 即使是2B规模的模型 在边缘芯片上部署也有很大难度 因此量化、蒸馏等轻量化操作必不可少 [12] 主流技术方案与开源生态 - 行业内已有如LeRobot等开源技术框架 非常适合入门学习 [5] - 开源机器人本体种类多样 能满足不同研究需求 例如SO-100机械臂、OpenArm双臂操作系统以及XLeRobot移动操作平台等 [6] - 数据采集主要基于模仿学习和强化学习 模仿学习的方法包括遥操作、VR和全身动作捕捉 在机械臂结合VLA的领域 前两种方法更为常用 [10] 专业培训与能力建设 - 为应对技术快速更新和学习困难 业内推出了面向实战的VLA系统课程 课程内容全面覆盖机械臂硬件、数据采集、VLA算法、评测、仿真、模型部署、世界模型融合、真机实验及产业分析 [13][17] - 该课程是目前内容最完整的具身智能课程之一 采用软硬结合的方式 购买课程者将获赠一套包含示教臂和执行臂的SO-100机械臂硬件 [18][29] - 课程面向多类人群 包括正在求职的学生、需要进阶的VLA从业者、从事研究的博硕士生 以及希望从传统计算机视觉、机器人或自动驾驶领域转型至具身智能的人员 [33][36] - 完成课程学习后 学员预期能掌握真机调试与数据采集 掌握各类VLA算法在真机上的部署 对模型量化有深入了解 并对产业落地有清晰认识 简历项目经验可达到1-2年以上算法工程师水平 [36][39]