VLAC：机器人智能决策的多模态AI新突破
【免费下载链接】VLAC项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC
导语
上海AI实验室最新发布的VLAC（Vision-Language-Action-Critic）模型，通过融合视觉、语言与动作评估能力，为机器人在真实世界中的自主决策与强化学习提供了全新解决方案，标志着多模态AI在机器人领域的应用进入新阶段。
行业现状
随着机器人技术的快速发展，传统基于预编程或单一模态的控制系统已难以满足复杂真实环境的需求。当前，全球机器人研究正聚焦于如何让机器具备类人化的感知-决策-执行能力，其中多模态融合与智能评估机制成为突破关键。据行业报告显示，2024年全球服务机器人市场规模突破450亿美元，但环境适应性与任务泛化能力不足仍是制约行业发展的核心瓶颈。
产品/模型亮点
VLAC作为专为机器人真实世界强化学习设计的多模态模型，其核心创新在于：
1. 成对比较机制提升评估精度
该模型采用独特的成对比较（pair-wise comparison）机制，能更精确地识别状态变化，实现对任务进度的密集型评估。这种设计使机器人在执行任务时，每一步都可作为轨迹起点，大幅提升了动态环境中的适应能力。
2. 多模态融合的全能型能力
VLAC整合视觉、语言与动作模态，支持任务进度追踪、完成度判断、任务描述生成、视觉问答甚至具象化动作输出等多元化功能。模型训练数据规模达3000小时以上人类第一视角数据、1200小时公开机器人操作数据及15小时专项采集数据，构建了强大的真实世界任务理解基础。
3. 灵活的少样本学习能力
通过上下文学习机制，VLAC展现出优异的零样本（zero-shot）和单样本（one-shot）泛化能力，能够快速适应新物体、新场景和新任务，解决了传统机器人系统需要大量特定场景数据训练的痛点。
4. 人类任务共情能力
基于Ego4D人类行为数据集训练，VLAC建立了对日常任务的深度理解，形成了人类任务与具身任务的"共情"能力，使机器人能更自然地理解并执行人机协作任务。
5. 轨迹质量筛选功能
该模型可通过VOC值（任务完成度评分）评估采集轨迹质量，自动过滤低流畅度、低质量数据，并对负向成对评分的动作进行掩码处理，显著提升模仿学习的数据效率与效果。目前，VLAC已推出2B参数版本，并即将发布性能更强的8B版本，其在线演示平台（vlac.intern-ai.org.cn）已开放试用。
行业影响
VLAC模型的出现将从根本上改变机器人的学习与决策范式：
在技术层面，其成对比较机制突破了传统强化学习中奖励信号稀疏的难题，通过密集型进度评估为机器人提供更精细的学习指导；多模态融合架构则打破了感知与决策的模态壁垒，使机器人能像人类一样综合运用视觉观察与语言指令进行推理。
在应用层面，VLAC有望加速服务机器人在家庭、医疗、工业等场景的落地。例如，在家庭环境中，机器人可通过自然语言理解任务需求，实时评估动作进度并动态调整策略；在工业场景中，该模型能自动筛选高质量操作轨迹，大幅降低数据标注成本。
对于行业生态而言，VLAC开源框架（基于Transformers库）与灵活的部署方案，将降低机器人开发者的技术门槛。其支持的零样本迁移能力，使单一模型可适配多种机器人硬件平台，推动机器人行业从"专用定制"向"通用智能"转型。
结论/前瞻
VLAC模型通过创新的多模态融合与成对比较机制，为机器人在真实世界中的自主学习与决策提供了关键技术支撑。随着8B版本的即将发布及更多行业数据的持续训练，该模型有望在任务泛化性、评估精度与动作生成能力上实现进一步突破。
未来，VLAC技术路径可能催生出新一代"会思考、能评估、善学习"的智能机器人，加速人机协作场景的普及。同时，其数据筛选功能也将推动机器人学习数据的标准化与高质量化，形成"数据-模型-应用"的正向循环，最终推动整个机器人行业向通用人工智能方向迈进。
【免费下载链接】VLAC项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
