机械臂VLA与人形VLA的应用现状 - 机械臂VLA当前主要应用于移动抓取和放置任务 这些任务相对单一且依赖视觉 辅以触觉或力觉传感器 落地难度较低[1] - 人形机器人面临数据采集困难和控制复杂度高的挑战 例如单只灵巧手可能包含20个自由度 全身自由度接近百个 需采用强化学习训练动作[1] - 人形VLA在复杂环境中的泛化性和灵活性不足 难以像机械臂VLA在结构化环境中稳定工作[1] 技术融合发展趋势 - 行业探索VLA与强化学习(RL)结合的混合架构 RL擅长底层运动优化 VLA擅长高层任务规划[1] - 未来可能形成"VLA规划+RL执行"模式 该方向已吸引多家独角兽公司投入人力资源并开放相关岗位[1] 商业化落地差异 - 机械臂VLA因任务标准化程度高 在工业场景中已实现规模化应用[1] - 人形VLA受限于多自由度协同控制难题 商业化进程明显滞后于机械臂品类[1]