具身智能成败之关键！干货长文首次全面回顾具身智能领域中的视觉-语言-动作模型！

主要观点总结

本文综述了视觉-语言-动作模型（VLAs）在具身智能领域的发展和应用。VLAs通过整合视觉、语言和动作模态的信息，为机器人处理指令跟随任务提供了强大的能力。文章回顾了VLA模型的发展，包括预训练技术、控制策略、任务规划器以及所需资源。同时，指出了VLA模型在机器人学习中的基础作用，并概述了挑战和未来的机遇，如解决数据稀缺问题、增强机器人灵活性、实现跨任务和环境的泛化能力以及提高机器人安全性。此外，文章还讨论了深度学习在不同领域的应用，以及VLAs在具身智能中的兴起。

关键观点总结

关键观点1: VLA模型的发展

VLA模型通过预训练技术、控制策略、任务规划器等手段，整合视觉、语言和动作模态的信息，为机器人处理指令跟随任务提供了强大的能力。

关键观点2: 资源需求

训练和评估VLA模型需要丰富的数据集和模拟器资源，以及广泛的基准测试。

关键观点3: 挑战与机遇

VLA模型面临数据稀缺、运动规划、实时响应、多模态信息整合、泛化能力、长时间任务执行以及基础模型等挑战，同时也存在提升机器人灵活性和安全性的机遇。

关键观点4: 深度学习应用

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域的应用推动了VLA模型的发展，使其成为机器人学习的关键要素。

关键观点5: 具身智能中的兴起

VLAs在具身智能中的兴起，标志着机器人能够理解和执行自然语言指令，并主动与物理环境交互，展示了机器人技术的未来发展潜力。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 作者： Yueen Ma等  解读： AI生成未来   文章链接：https://arxiv.org/pdf/2405.14093 亮点直击 本综述是关于具身智能领域中新兴的视觉-语言-动作模型的首次全面回顾。 全面回顾。 对具身智能领域中涌现的VLA模型进行了全面回顾，涵盖了架构、训练目标和机器人任务等各个方面。 分类法。 引入了当前机器人系统的分层结构分类法，包含三个主要组件：预训练、控制策略和任务规划器。预训练技术旨在增强VLAs的特定方面，如视觉编码器或动力学模型。低层次控制策略根据指定的语言命令和感知到的环境执行低层次动作。高层次任务规划器将长远任务分解为由控制策略执行的子任务。 丰富资源。 概述了训练和评估VLA模型所需的资源。通过比较它 ………………………………