VLA模型技术概述 - VLA是具身智能领域新范式，从语言指令和视觉信号直接生成机器人可执行动作[1] - 该范式打破传统单任务训练局限，推动机器人模型向更通用、场景更泛化方向发展[1] - 模型将视觉信息、语言指令和行动决策有效整合，显著提升机器人对复杂环境的理解和适应能力[1] VLA应用价值与产业进展 - 模型使机器人能在多样化场景中自主决策，灵活应对未见环境，广泛应用于制造业、物流和家庭服务等领域[3] - 已成为研究热点，推动pi0、RT-2、OpenVLA、QUAR-VLA和HumanVLA等多个前沿项目发展[3] - 国内外具身智能领域处于蓬勃发展阶段，Unitree、智元、星海图等团队从实验室走向商业化，华为、京东、腾讯等科技巨头积极布局[5] - 适应性强，可应用于机械臂、四足机器人和人形机器人等多种平台[3] VLA技术演进路径 - 技术演进包括从早期抓取位姿检测到行为克隆，再到近期Diffusion Policy和多模态基础模型[8] - RT-2、OpenVLA和PI0等前沿模型实现从视觉输入和语言指令到机器人动作的端到端映射[8] - 深入研究跨域泛化、长期规划与世界模型构建等核心挑战[9] - 探讨PaLM-E、RT-X等模型通过多模态预训练和微调策略增强机器人开放环境适应性和鲁棒性[9] 科研课程核心内容 - 课程聚焦智能体通过感知-认知-行动循环与物理世界交互，从具身智能理论基础出发[7] - 涵盖VLA模型理论基础、仿真环境搭建、实验设计与论文撰写全过程指导[16] - 系统讲解隐式端到端、显式端到端、分层端到端三大VLA模型体系[16] - 第7周专门分析领域研究热点与未解决难题，包括长期记忆、VLA+RL原子技能库构建等前沿方向[16] 课程特色与学习成果 - 培养独立学术研究能力，注重创新点挖掘与研究方向指导[14][15] - 提供从idea到论文全流程支持，帮助学生形成研究idea并完成初步实验[16] - 完成课程后学生能全面掌握VLA理论基础、熟练使用仿真环境、具备独立发现问题能力[16] - 最终产出完整论文初稿，掌握学术论文撰写与投稿完整流程[15][16] 师资与硬件要求 - 辅导老师为Top 985博士，累计发表顶会/顶刊文章二十余篇，指导本科生发表顶会/顶刊四篇[13] - 硬件要求4090以上算力进行推理，训练算力自备（建议4卡4090）[17] - 需要一定PyTorch和Python基础，能够自己修改代码[18]