當(dāng)我們看到一臺(tái)機(jī)器人站在廚房里，面對(duì)滿桌的物品和一句"幫我準(zhǔn)備做三明治的工具"的指令時(shí)，它會(huì)怎么做？大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器人可能會(huì)茫然無措，因?yàn)樗鼈兺荒軋?zhí)行非常具體的命令，比如"拿起紅色的蘋果"或"打開抽屜"。但是，由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)和浙江大學(xué)聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的InstructVLA系統(tǒng)，卻能像人類一樣思考："做三明治需要刀具，我應(yīng)該找一把刀。"然后準(zhǔn)確地找到并拿起刀具。

這項(xiàng)突破性研究發(fā)表于2025年7月，論文作者包括楊帥、李昊、陳奕倫等多位研究者，該研究首次真正實(shí)現(xiàn)了讓機(jī)器人同時(shí)具備"看懂世界"和"靈活行動(dòng)"的能力。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2507.17520訪問完整論文。

要理解這項(xiàng)研究的重要性，我們可以把現(xiàn)有的機(jī)器人比作一個(gè)只會(huì)按菜譜做菜的廚師。給它一份詳細(xì)的菜譜，它能做得很好，但如果你說"今晚想吃點(diǎn)清爽的"，它就不知道該怎么辦了。而InstructVLA就像是一個(gè)既懂得品味又會(huì)做菜的大廚，不僅能理解你的意圖，還能靈活地選擇合適的食材和做法。

傳統(tǒng)的機(jī)器人面臨著一個(gè)經(jīng)典的兩難困境。一方面，要讓機(jī)器人理解復(fù)雜的人類語言和視覺信息，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的理解能力。另一方面，要讓機(jī)器人準(zhǔn)確地執(zhí)行動(dòng)作，又需要專門的動(dòng)作控制系統(tǒng)。就像讓一個(gè)人既要成為語言學(xué)家又要成為運(yùn)動(dòng)員一樣困難。更糟糕的是，當(dāng)研究人員試圖讓機(jī)器人同時(shí)學(xué)會(huì)這兩種能力時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)"顧此失彼"的情況——機(jī)器人學(xué)會(huì)了新的動(dòng)作技能，卻忘記了之前掌握的語言理解能力，這在技術(shù)上被稱為"災(zāi)難性遺忘"。

InstructVLA的革命性突破在于，它找到了一種讓機(jī)器人像人類一樣"邊思考邊行動(dòng)"的方法。研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一個(gè)獨(dú)特的訓(xùn)練體系，就像是為機(jī)器人設(shè)計(jì)了一個(gè)"大腦"和"身體"協(xié)調(diào)工作的機(jī)制。這個(gè)系統(tǒng)不是簡(jiǎn)單地把語言理解和動(dòng)作執(zhí)行拼接在一起，而是讓它們深度融合，互相促進(jìn)。

研究團(tuán)隊(duì)的核心創(chuàng)新在于開發(fā)了一種叫做"視覺-語言-動(dòng)作指令調(diào)優(yōu)"的訓(xùn)練方法。這個(gè)方法的精妙之處在于，它讓機(jī)器人在學(xué)習(xí)新的動(dòng)作技能時(shí)，不會(huì)忘記原有的語言理解能力。就像一個(gè)優(yōu)秀的音樂家在學(xué)習(xí)新曲子時(shí)，不會(huì)忘記音樂理論一樣。研究人員精心設(shè)計(jì)了一個(gè)包含65萬個(gè)樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，涵蓋了從簡(jiǎn)單的物體識(shí)別到復(fù)雜的情境推理的各種場(chǎng)景。

這個(gè)訓(xùn)練過程分為兩個(gè)階段。第一階段是"動(dòng)作預(yù)訓(xùn)練"，就像教孩子先學(xué)會(huì)基本的動(dòng)作技能。第二階段是"視覺-語言-動(dòng)作指令調(diào)優(yōu)"，這時(shí)候機(jī)器人開始學(xué)習(xí)如何將語言理解與動(dòng)作執(zhí)行結(jié)合起來。研究團(tuán)隊(duì)還采用了一種叫做"混合專家"的技術(shù)架構(gòu)，讓機(jī)器人能夠根據(jù)不同的情況自動(dòng)切換到最合適的"思考模式"。

為了驗(yàn)證InstructVLA的能力，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)名為"SimplerEnv-Instruct"的測(cè)試平臺(tái)，包含80個(gè)不同的任務(wù)場(chǎng)景。這些任務(wù)不僅考驗(yàn)機(jī)器人的基本動(dòng)作能力，更重要的是測(cè)試它們理解復(fù)雜指令和進(jìn)行情境推理的能力。結(jié)果令人印象深刻：InstructVLA在處理復(fù)雜指令時(shí)的成功率比現(xiàn)有最先進(jìn)的系統(tǒng)提高了92%，在需要情境推理的任務(wù)中也有29%的提升。

一、機(jī)器人的"雙重人格"難題

要理解InstructVLA的創(chuàng)新價(jià)值，我們首先需要了解機(jī)器人領(lǐng)域一個(gè)長(zhǎng)期存在的技術(shù)難題。目前的機(jī)器人系統(tǒng)就像是患了"雙重人格癥"的患者：一種"人格"擅長(zhǎng)理解和交流，能夠看懂圖像、理解語言、進(jìn)行推理，但不會(huì)做具體的事情；另一種"人格"則擅長(zhǎng)執(zhí)行動(dòng)作，能夠精確地抓取物體、操控工具，但對(duì)語言和視覺理解能力很有限。

這種分裂狀態(tài)在技術(shù)上表現(xiàn)為兩類不同的系統(tǒng)。第一類是視覺-語言模型，就像一個(gè)博學(xué)的學(xué)者，能夠回答各種問題、描述圖像、進(jìn)行推理，但無法執(zhí)行實(shí)際的物理動(dòng)作。第二類是機(jī)器人控制系統(tǒng)，就像一個(gè)技藝精湛的工匠，能夠完成復(fù)雜的操作任務(wù)，但只能按照非常具體和簡(jiǎn)單的指令工作。

當(dāng)研究人員試圖將這兩種能力結(jié)合時(shí)，就會(huì)遇到一個(gè)被稱為"災(zāi)難性遺忘"的問題。這個(gè)現(xiàn)象就像一個(gè)原本會(huì)說多種語言的人，在專門學(xué)習(xí)一門新語言時(shí)，卻逐漸忘記了其他語言。機(jī)器人在學(xué)習(xí)新的動(dòng)作技能時(shí)，往往會(huì)丟失原有的語言理解和視覺推理能力。這不僅僅是技術(shù)缺陷，更是限制機(jī)器人走進(jìn)日常生活的根本障礙。

現(xiàn)有的解決方案大多采用"分而治之"的策略，要么同時(shí)訓(xùn)練兩種能力但效果不佳，要么使用外部的語言模型來輔助機(jī)器人理解指令。前者往往導(dǎo)致兩種能力都不夠強(qiáng)，后者則增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。更重要的是，這些方案都沒有實(shí)現(xiàn)真正的"思考與行動(dòng)融合"，機(jī)器人仍然無法像人類那樣在執(zhí)行任務(wù)的過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)的推理和調(diào)整。

二、InstructVLA的"大腦手術(shù)"

InstructVLA的解決方案就像是為機(jī)器人進(jìn)行了一次精密的"大腦手術(shù)"，讓原本分離的"思考中樞"和"行動(dòng)中樞"能夠無縫協(xié)作。這個(gè)系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于一種叫做"混合專家架構(gòu)"的設(shè)計(jì)，可以想象成在機(jī)器人的"大腦"中安裝了多個(gè)專門的"顧問"，每個(gè)顧問都擅長(zhǎng)不同的任務(wù)。

當(dāng)機(jī)器人面對(duì)一個(gè)復(fù)雜指令時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)選擇最合適的"顧問團(tuán)隊(duì)"來處理。比如，當(dāng)聽到"幫我找個(gè)能切東西的工具"這樣的指令時(shí)，語言理解顧問會(huì)分析出用戶需要的是刀具，視覺識(shí)別顧問會(huì)在環(huán)境中尋找可能的候選對(duì)象，而動(dòng)作規(guī)劃顧問則會(huì)制定具體的抓取和移動(dòng)策略。

這個(gè)架構(gòu)的精妙之處在于使用了一種叫做"低秩適應(yīng)"的技術(shù)。這就像是在原有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上加裝了一些"插件"，讓系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)新技能而不會(huì)干擾原有的能力。研究團(tuán)隊(duì)在機(jī)器人的語言理解模塊中插入了專門的動(dòng)作學(xué)習(xí)插件，這些插件只有在需要執(zhí)行動(dòng)作時(shí)才會(huì)激活，平時(shí)不會(huì)影響正常的語言處理功能。

更進(jìn)一步，InstructVLA還采用了一種"異步推理"的機(jī)制。傳統(tǒng)的機(jī)器人系統(tǒng)要么先思考再行動(dòng)，要么直接根據(jù)指令執(zhí)行動(dòng)作。而InstructVLA能夠在執(zhí)行動(dòng)作的過程中持續(xù)進(jìn)行推理和調(diào)整，就像人類在做復(fù)雜任務(wù)時(shí)會(huì)邊做邊想一樣。這種能力使得機(jī)器人能夠處理那些需要多步推理和動(dòng)態(tài)調(diào)整的復(fù)雜任務(wù)。

系統(tǒng)還包含了一個(gè)專門的"動(dòng)作專家"模塊，這個(gè)模塊采用了一種叫做"流匹配"的技術(shù)來生成精確的動(dòng)作序列。與傳統(tǒng)的動(dòng)作生成方法不同，流匹配技術(shù)能夠生成更加平滑和自然的動(dòng)作軌跡，讓機(jī)器人的動(dòng)作看起來更像人類的自然動(dòng)作。

三、打造機(jī)器人的"教科書"

要讓InstructVLA真正發(fā)揮作用，研究團(tuán)隊(duì)面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)是如何為它提供合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的機(jī)器人數(shù)據(jù)集就像是一堆沒有整理的零散筆記，缺乏系統(tǒng)性和多樣性。為了解決這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)專門的數(shù)據(jù)制作流水線，就像是為機(jī)器人編寫了一套完整的"教科書"。

這套"教科書"的核心是一個(gè)包含65萬個(gè)樣本的VLA-IT數(shù)據(jù)集。與傳統(tǒng)的機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，這個(gè)數(shù)據(jù)集不僅包含了動(dòng)作示例，還包含了豐富的語言描述、場(chǎng)景分析和推理過程。每個(gè)訓(xùn)練樣本都像是一個(gè)完整的小故事，包含了環(huán)境描述、任務(wù)目標(biāo)、執(zhí)行步驟和結(jié)果反饋。

研究團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為四個(gè)主要類別。第一類是"場(chǎng)景描述"，教會(huì)機(jī)器人如何準(zhǔn)確地理解和描述所處的環(huán)境。第二類是"問答對(duì)話"，讓機(jī)器人學(xué)會(huì)回答關(guān)于環(huán)境和任務(wù)的各種問題。第三類是"指令改寫"，訓(xùn)練機(jī)器人理解同一個(gè)任務(wù)的不同表達(dá)方式。第四類是"情境創(chuàng)建"，教會(huì)機(jī)器人根據(jù)上下文推斷用戶的真實(shí)意圖。

數(shù)據(jù)制作過程中最有趣的部分是研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使是最先進(jìn)的語言模型GPT-4o在理解機(jī)器人操作任務(wù)時(shí)也會(huì)出現(xiàn)明顯的錯(cuò)誤。當(dāng)讓GPT-4o根據(jù)圖像序列來描述機(jī)器人的行為時(shí)，它有時(shí)會(huì)把機(jī)器人的手臂誤認(rèn)為是面包卷，或者完全搞錯(cuò)動(dòng)作的先后順序。這個(gè)發(fā)現(xiàn)突出了專門訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性，也解釋了為什么簡(jiǎn)單地使用通用語言模型來輔助機(jī)器人并不總是有效的。

為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種"人機(jī)協(xié)作"的標(biāo)注方式。人類專家提供準(zhǔn)確的任務(wù)描述和目標(biāo)定義，然后使用GPT-4o來生成多樣化的語言表達(dá)和推理過程。這種方法既保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，又確保了語言表達(dá)的豐富性和自然性。

四、兩階段訓(xùn)練的精妙設(shè)計(jì)

InstructVLA的訓(xùn)練過程就像是培養(yǎng)一個(gè)全能型人才的教育過程，分為兩個(gè)精心設(shè)計(jì)的階段。第一階段叫做"動(dòng)作預(yù)訓(xùn)練"，就像是先讓學(xué)生掌握基本技能。第二階段叫做"視覺-語言-動(dòng)作指令調(diào)優(yōu)"，則像是在基本技能基礎(chǔ)上培養(yǎng)綜合素養(yǎng)。

在第一階段，研究團(tuán)隊(duì)專注于讓機(jī)器人學(xué)會(huì)基本的操作技能。這個(gè)過程使用了大規(guī)模的機(jī)器人演示數(shù)據(jù)，包括來自不同機(jī)器人平臺(tái)的操作記錄。有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還為每個(gè)動(dòng)作序列配備了"語言運(yùn)動(dòng)描述"，就像是為動(dòng)作配上了解說詞。比如，當(dāng)機(jī)器人向右移動(dòng)并張開夾具時(shí)，對(duì)應(yīng)的描述可能是"向右移動(dòng)并打開夾具"。這種描述幫助機(jī)器人建立起語言和動(dòng)作之間的基本聯(lián)系。

第二階段是整個(gè)訓(xùn)練過程的核心創(chuàng)新。在這個(gè)階段，動(dòng)作專家模塊被凍結(jié)，不再更新參數(shù)，而新增加的語言理解適配器開始接受訓(xùn)練。這種設(shè)計(jì)就像是在一個(gè)已經(jīng)掌握了演奏技巧的音樂家身上培養(yǎng)即興創(chuàng)作能力，既不會(huì)影響原有的技能，又能增加新的創(chuàng)造性表達(dá)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的配比也經(jīng)過了精心設(shè)計(jì)。研究團(tuán)隊(duì)使用了1:7的比例來平衡多模態(tài)理解數(shù)據(jù)和機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，這個(gè)比例是通過大量實(shí)驗(yàn)確定的最優(yōu)配置。過多的語言數(shù)據(jù)會(huì)影響動(dòng)作性能，而過多的動(dòng)作數(shù)據(jù)則會(huì)削弱語言理解能力。

更重要的是，第二階段的訓(xùn)練采用了"交替學(xué)習(xí)"的策略。系統(tǒng)不是同時(shí)處理語言和動(dòng)作任務(wù)，而是像人類學(xué)習(xí)復(fù)雜技能一樣，在不同類型的任務(wù)之間切換。這種方法讓機(jī)器人能夠在保持原有能力的同時(shí)，逐步掌握更復(fù)雜的綜合技能。

五、SimplerEnv-Instruct：機(jī)器人的"高考"

為了全面評(píng)估InstructVLA的能力，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)名為SimplerEnv-Instruct的測(cè)試平臺(tái)，這就像是為機(jī)器人設(shè)計(jì)的一場(chǎng)綜合性"高考"。與傳統(tǒng)的機(jī)器人測(cè)試不同，這個(gè)平臺(tái)不僅考查機(jī)器人的動(dòng)作技能，更重要的是測(cè)試它們理解復(fù)雜指令和進(jìn)行情境推理的能力。

整個(gè)測(cè)試平臺(tái)包含80個(gè)不同的任務(wù)，分為兩個(gè)主要類別。第一類是"指令聚合"任務(wù)，主要測(cè)試機(jī)器人理解各種不同表達(dá)方式的能力。比如，同樣是讓機(jī)器人拿起香蕉，測(cè)試中可能會(huì)說"拿起那個(gè)黃色彎曲的水果"，或者用法語說"saisis la banane"，甚至可能說"給我拿個(gè)猴子愛吃的東西"。這類任務(wù)考驗(yàn)的是機(jī)器人的語言理解靈活性和知識(shí)遷移能力。

第二類是"情境推理"任務(wù)，這是最有挑戰(zhàn)性的部分。在這類任務(wù)中，機(jī)器人需要根據(jù)上下文推斷用戶的真實(shí)意圖。比如，當(dāng)用戶說"我想清潔桌子，幫我找個(gè)合適的工具"時(shí)，機(jī)器人需要理解用戶需要的是海綿或抹布，而不是其他工具?；蛘弋?dāng)用戶說"我渴了但不想喝汽水"時(shí)，機(jī)器人需要推斷出應(yīng)該拿水或果汁而不是可樂。

測(cè)試環(huán)境的設(shè)計(jì)也充滿巧思。研究團(tuán)隊(duì)故意在場(chǎng)景中加入了許多"干擾項(xiàng)"和"出域?qū)ο?，就像在考試中設(shè)置陷阱題一樣。比如，當(dāng)要求機(jī)器人拿蘋果時(shí)，桌上可能同時(shí)放著玩具蘋果和真蘋果。這些設(shè)計(jì)確保機(jī)器人不能僅僅依靠模式匹配來完成任務(wù)，而必須進(jìn)行真正的理解和推理。

更有趣的是，測(cè)試還包含了一些需要常識(shí)推理的任務(wù)。比如，詢問"桌上哪個(gè)水果最酸"時(shí)，機(jī)器人需要運(yùn)用關(guān)于檸檬、梨等水果的常識(shí)知識(shí)來做出判斷。這些任務(wù)測(cè)試的不僅是機(jī)器人的感知能力，更是它們運(yùn)用預(yù)訓(xùn)練知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。

六、令人矚目的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

InstructVLA在各項(xiàng)測(cè)試中的表現(xiàn)可以用"令人矚目"來形容。在傳統(tǒng)的機(jī)器人操作任務(wù)中，它比現(xiàn)有最先進(jìn)的SpatialVLA系統(tǒng)提高了30.5%的成功率。更令人印象深刻的是，在需要復(fù)雜推理的SimplerEnv-Instruct測(cè)試中，InstructVLA的表現(xiàn)比經(jīng)過特別優(yōu)化的OpenVLA系統(tǒng)高出92%，甚至比使用GPT-4o輔助的專家系統(tǒng)還要好29%。

這些數(shù)字背后反映的是機(jī)器人能力的質(zhì)的飛躍。在指令聚合任務(wù)中，InstructVLA展現(xiàn)出了驚人的語言理解靈活性。它不僅能夠理解多種語言的指令，還能準(zhǔn)確識(shí)別物體的屬性描述。比如，當(dāng)聽到"拿起綠色的淚滴形狀的水果"時(shí)，它能正確識(shí)別出指的是梨而不是其他綠色物體。

在情境推理任務(wù)中，InstructVLA的表現(xiàn)更是突出了其"智能化"的特征。面對(duì)"我餓了但不想喝東西"這樣的指令時(shí)，它能夠正確推斷出應(yīng)該拿橙子而不是可樂。這種推理能力的背后是對(duì)語言細(xì)節(jié)的精確理解和常識(shí)知識(shí)的靈活運(yùn)用。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示InstructVLA在保持強(qiáng)大動(dòng)作能力的同時(shí)，還保持了優(yōu)秀的多模態(tài)理解能力。在標(biāo)準(zhǔn)的視覺-語言測(cè)試中，它的表現(xiàn)甚至超過了一些專門的視覺-語言模型。這證明了研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的訓(xùn)練方法確實(shí)解決了"災(zāi)難性遺忘"的問題。

特別值得一提的是，InstructVLA還展現(xiàn)出了"測(cè)試時(shí)思考"的能力。當(dāng)面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，如果讓系統(tǒng)先生成一段文字描述來分析情況，然后再執(zhí)行動(dòng)作，成功率會(huì)進(jìn)一步提高36.1%。這種能力讓機(jī)器人更像人類專家，能夠在行動(dòng)前進(jìn)行周密的思考和規(guī)劃。

七、從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)世界

InstructVLA的價(jià)值不僅體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試數(shù)據(jù)上，更重要的是它在真實(shí)世界環(huán)境中的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)在兩種不同的機(jī)器人平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)際部署測(cè)試：Franka Research 3機(jī)器人和WidowX250機(jī)械臂。這些測(cè)試就像是讓一個(gè)優(yōu)秀的學(xué)生從模擬考試走向真正的考場(chǎng)。

在真實(shí)環(huán)境測(cè)試中，InstructVLA面臨的挑戰(zhàn)比仿真環(huán)境更加復(fù)雜。真實(shí)世界中的光照變化、物體材質(zhì)差異、環(huán)境噪音等因素都會(huì)影響機(jī)器人的感知和決策。然而，InstructVLA展現(xiàn)出了令人印象深刻的適應(yīng)能力。在原子指令任務(wù)中，它比OpenVLA系統(tǒng)的成功率高出23.3%，而在需要推理的復(fù)雜任務(wù)中，這個(gè)優(yōu)勢(shì)更是擴(kuò)大到了41.7%到46.7%。

最令人興奮的是InstructVLA在零樣本場(chǎng)景下的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)在一個(gè)全新的廚房環(huán)境中測(cè)試了機(jī)器人，這個(gè)環(huán)境有著不同的背景、照明和物體。面對(duì)"拿起寫字工具"這樣的指令，機(jī)器人能夠正確識(shí)別并拿起馬克筆。當(dāng)聽到"我想給嬰兒喂食，需要什么工具"時(shí)，它能夠推斷出需要勺子并準(zhǔn)確執(zhí)行。

真實(shí)世界測(cè)試中最有趣的發(fā)現(xiàn)是InstructVLA對(duì)環(huán)境變化的魯棒性。即使在極端的照明條件下，比如突然關(guān)閉房間燈光或使用強(qiáng)烈的彩色燈光，機(jī)器人仍然能夠穩(wěn)定工作。這種穩(wěn)定性來自于其視覺系統(tǒng)使用的DINO和SigLIP特征提取器，它們經(jīng)過了大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對(duì)環(huán)境變化具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了機(jī)器人處理語言細(xì)節(jié)的能力。當(dāng)指令中包含否定詞時(shí)，比如"我渴了但不想要飲料"，機(jī)器人能夠正確理解并拿起橙子而不是可樂。這種對(duì)語言細(xì)節(jié)的敏感性在之前的機(jī)器人系統(tǒng)中是很難見到的。

八、技術(shù)創(chuàng)新的深層解析

InstructVLA的成功不是偶然的，而是建立在多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)之上。其中最核心的創(chuàng)新是"混合專家適應(yīng)"機(jī)制，這個(gè)機(jī)制就像是為機(jī)器人的大腦安裝了一個(gè)智能的"任務(wù)分配器"。當(dāng)面對(duì)不同類型的任務(wù)時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)激活最合適的處理模塊。

這個(gè)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)基于一種叫做LoRA（低秩適應(yīng)）的技術(shù)。傳統(tǒng)的方法需要修改整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)新任務(wù)，這往往會(huì)干擾原有的功能。而LoRA技術(shù)只在網(wǎng)絡(luò)中插入少量的新參數(shù)，就像在原有的電路板上加裝一些小芯片，既能實(shí)現(xiàn)新功能，又不會(huì)影響原有電路的工作。

另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是"潛在動(dòng)作表示"的設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)的機(jī)器人系統(tǒng)直接學(xué)習(xí)具體的動(dòng)作指令，這種方法雖然直接但缺乏靈活性。InstructVLA采用了一種更抽象的表示方法，就像是用"意圖"而不是"具體動(dòng)作"來描述任務(wù)。這種抽象表示讓系統(tǒng)能夠更好地泛化到新的情況和環(huán)境。

流匹配技術(shù)的應(yīng)用也是一個(gè)亮點(diǎn)。與傳統(tǒng)的動(dòng)作生成方法相比，流匹配能夠生成更加平滑和自然的動(dòng)作軌跡。這不僅讓機(jī)器人的動(dòng)作看起來更自然，更重要的是提高了動(dòng)作執(zhí)行的精確性和可靠性。

系統(tǒng)還采用了一種創(chuàng)新的"異步推理"架構(gòu)。傳統(tǒng)的機(jī)器人要么先思考再行動(dòng)，要么直接執(zhí)行動(dòng)作，而InstructVLA能夠在執(zhí)行動(dòng)作的過程中持續(xù)進(jìn)行推理和調(diào)整。這種能力讓機(jī)器人能夠處理那些需要實(shí)時(shí)調(diào)整策略的復(fù)雜任務(wù)。

九、局限性與未來展望

盡管InstructVLA取得了顯著的成果，但研究團(tuán)隊(duì)也坦誠地指出了系統(tǒng)目前的一些局限性。最主要的限制是系統(tǒng)目前只使用單一圖像作為視覺輸入，這在處理某些需要深度信息或歷史信息的任務(wù)時(shí)可能會(huì)遇到困難。就像只用一只眼睛看世界，雖然能夠識(shí)別物體，但對(duì)距離和空間關(guān)系的判斷會(huì)有一定影響。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是"真實(shí)世界到仿真環(huán)境"的差距。盡管InstructVLA在真實(shí)環(huán)境中表現(xiàn)良好，但仍然存在一些仿真訓(xùn)練難以覆蓋的情況。比如，真實(shí)世界中物體表面的反光、材質(zhì)的差異、以及一些微妙的物理現(xiàn)象都可能影響機(jī)器人的感知和決策。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，雖然系統(tǒng)在語言理解方面表現(xiàn)出色，但在一些需要極其精細(xì)操作的任務(wù)中，動(dòng)作執(zhí)行的準(zhǔn)確性仍有提升空間。這主要是因?yàn)楫?dāng)前的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中精細(xì)操作的樣本相對(duì)較少，而且第三人稱視角的觀察也限制了對(duì)精細(xì)動(dòng)作細(xì)節(jié)的學(xué)習(xí)。

展望未來，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在幾個(gè)方向上繼續(xù)改進(jìn)。首先是引入多模態(tài)感知，包括深度信息、觸覺反饋等，讓機(jī)器人能夠更全面地感知環(huán)境。其次是擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，特別是增加更多精細(xì)操作和長(zhǎng)期任務(wù)的樣本。

更有雄心的目標(biāo)是將InstructVLA擴(kuò)展到更復(fù)雜的任務(wù)場(chǎng)景，比如多步驟的烹飪?nèi)蝿?wù)、協(xié)作式的搬運(yùn)工作等。研究團(tuán)隊(duì)相信，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的豐富和算法的改進(jìn)，機(jī)器人將能夠處理越來越復(fù)雜的日常生活任務(wù)。

十、對(duì)未來生活的深遠(yuǎn)影響

InstructVLA代表的不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)突破，更是機(jī)器人走進(jìn)日常生活的重要一步。當(dāng)機(jī)器人能夠理解自然語言指令并靈活執(zhí)行任務(wù)時(shí)，它們就有可能成為真正有用的家庭助手、醫(yī)療護(hù)理員或工業(yè)協(xié)作伙伴。

在家庭場(chǎng)景中，我們可以想象這樣的未來：當(dāng)你下班回到家說"幫我準(zhǔn)備晚餐"時(shí)，機(jī)器人不僅知道要去廚房，還能根據(jù)冰箱里的食材和你的飲食偏好來規(guī)劃菜單和準(zhǔn)備過程。當(dāng)老人說"我的藥在哪里"時(shí)，機(jī)器人能夠理解這個(gè)請(qǐng)求的緊迫性，并迅速找到并送來需要的藥物。

在醫(yī)療護(hù)理領(lǐng)域，InstructVLA的技術(shù)可能會(huì)催生更智能的護(hù)理機(jī)器人。這些機(jī)器人不僅能夠執(zhí)行基本的護(hù)理任務(wù)，還能理解病人的需求和情緒，提供更貼心的服務(wù)。比如，當(dāng)病人說"我覺得有點(diǎn)冷"時(shí)，機(jī)器人能夠推斷出需要調(diào)整室溫或提供毯子。

在工業(yè)環(huán)境中，這種技術(shù)可能會(huì)改變?nèi)藱C(jī)協(xié)作的方式。工人不再需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的機(jī)器人編程語言，而是可以用自然語言來指導(dǎo)機(jī)器人完成任務(wù)。這不僅提高了工作效率，也降低了技術(shù)門檻，讓更多人能夠與機(jī)器人協(xié)作。

當(dāng)然，這些應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)還需要時(shí)間和進(jìn)一步的技術(shù)發(fā)展。安全性、可靠性和成本效益都是需要解決的重要問題。但I(xiàn)nstructVLA的成功證明了這個(gè)方向的可行性，為未來的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

說到底，InstructVLA最重要的貢獻(xiàn)可能不是具體的技術(shù)細(xì)節(jié)，而是它證明了機(jī)器人可以像人類一樣"邊思考邊行動(dòng)"。這種能力的實(shí)現(xiàn)標(biāo)志著我們朝著真正智能的機(jī)器人助手邁出了重要一步。雖然我們還沒有到達(dá)科幻電影中描述的那個(gè)未來，但I(xiàn)nstructVLA讓我們看到了那個(gè)未來的輪廓，也讓我們對(duì)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展充滿了期待。

隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷完善和普及，我們有理由相信，在不久的將來，與機(jī)器人的交流將變得和與人類朋友聊天一樣自然。那時(shí)，機(jī)器人將不再是冰冷的機(jī)器，而是真正理解我們需求、幫助我們生活的智能伙伴。對(duì)于這樣一個(gè)充滿可能性的未來，有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，不妨訪問原論文arXiv:2507.17520，探索這個(gè)激動(dòng)人心的技術(shù)世界。

Q&A

Q1：InstructVLA與傳統(tǒng)機(jī)器人有什么不同？

A：InstructVLA最大的不同在于它能夠像人類一樣"邊思考邊行動(dòng)"。傳統(tǒng)機(jī)器人要么只能理解語言但不會(huì)行動(dòng)，要么只能執(zhí)行簡(jiǎn)單動(dòng)作但不懂復(fù)雜指令。而InstructVLA能夠理解"幫我找個(gè)能切東西的工具"這樣的抽象指令，然后推理出用戶需要刀具，并準(zhǔn)確找到和拿起刀具。

Q2：InstructVLA能處理多復(fù)雜的指令？

A：InstructVLA能處理需要推理的復(fù)雜指令。比如當(dāng)你說"我渴了但不想喝飲料"，它能推斷出應(yīng)該拿橙子而不是可樂。它還能理解多語言指令，識(shí)別物體的屬性描述，甚至根據(jù)常識(shí)推理做出判斷，比如知道檸檬比梨更酸。

Q3：這項(xiàng)技術(shù)什么時(shí)候能應(yīng)用到日常生活中？

A：目前InstructVLA還處于研究階段，主要在實(shí)驗(yàn)室和特定環(huán)境中測(cè)試。要真正走進(jìn)家庭生活，還需要解決成本、安全性、可靠性等問題。不過研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在真實(shí)環(huán)境中成功測(cè)試，證明了技術(shù)的可行性，預(yù)計(jì)在未來幾年內(nèi)可能會(huì)看到相關(guān)產(chǎn)品的商業(yè)化應(yīng)用。