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2024–2025 历史技术脉络

这些研究是历史参照,不作为当前前沿。

  1. OpenVLA离散动作 VLA
  2. pi0连续动作 VLA
  3. pi0.5异构数据与层级决策
  4. SmolVLA轻量模型与异步执行
研究条件不同,不作跨论文成功率排名
路线 / 代表研究重点问题方法差异尚不能证明什么
OpenVLA2024-06-13
离散动作 VLA
OpenVLA 团队
如何把视觉语言预训练迁移到机器人操作?将动作编码为离散输出,支持针对目标任务适配。在狭窄精细任务中,专用 Diffusion Policy 仍可能更合适。
pi02024-10-31
连续动作 VLA
Physical Intelligence
如何生成连续、灵巧的操作行为?视觉语言主干连接流匹配动作专家。复杂任务包含后训练,不能全部解读为零样本能力。
pi0.52025-04-22
异构数据与层级决策
Physical Intelligence
如何在陌生场景组织多步骤操作?联合多类数据,用高层语义步骤连接低层动作。论文完整方法与开放实现的支持范围,需要分别核验。
SmolVLA2025-06-02
轻量模型与异步执行
Hugging Face 及合作者
如何让模型预测与机器人执行协同?较小主干连接动作专家,以异步动作分块组织执行。公司本体上的实际响应、任务成功和适配效果尚未验证。