点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Wei Gao等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 一、核心背景与问题提出 机器人端到端操作策略为实体智能体理解和交互世界提供了巨大潜力。与传统模块化流水线不同，端到端学习能缓解模块间信息损失、孤立优化目标导致的特征 错位等关键局限，但现有端到端神经网络（包括基于大视觉-语言-动作（VLA）模型的方法），在大规模实际部署中性能仍显不足——尤其是在可靠性、精度 上，甚至逊色于工程化成熟的传统模块化流水线，且在面对未见过的物体或不同机器人平台时，泛化能力短板更突出。 为填补"泛化潜力"与"实际性能需求"的差距，本研究提出一种以"可用性（affordance）"为核心的端到端机器人操作方案：将可用性定义为"任务相关、语义明确 的物体局部区域"，并通过"任务特定的定向关键点"来具象化这一概念，最终形成"移动定向关键点链（Chain of Moving Oriented Keypoi ...