VIZ LAB / 194

VLA 与具身智能可视化实验室

从视觉理解到动作执行——把 2026 年 Vision-Language-Action 模型如何让 AI 理解物理世界并执行操作的核心机制以可交互 SVG 呈现。

VLA 架构全景

Vision-Language-Action 三模态融合：视觉编码器(ViT)→语言理解(LLM)→动作解码器(MLP/Diffusion)→机器人控制。点击按钮观察端到端推理数据流。

视觉编码

ViT-Large / DINOv2

224×224 输入, 1024维

语言模型

7B / 13B LLM

指令理解与规划

动作解码

MLP / Diffusion

7-DoF 关节角度

推理延迟

~120ms

端到端控制频率 8Hz

Perception → Planning → Action → Feedback 的机器人控制闭环。环形流程图展示感知到行动的完整循环，标注各级延迟约束。

人类示教 → 动作记录 → 策略学习 → 泛化执行。时间轴展示从示教到自主执行的完整学习过程。

仿真环境训练 → 域随机化 → 策略迁移 → 真实环境微调。双面板对比展示仿真与真实环境的差异和迁移策略。

域随机化

光照/纹理/物理

提升泛化能力

迁移成功率

~65%

零样本部署

微调数据

~50 episodes

真实环境适应

机器人灵巧手操作：抓取规划 → 力控调整 → 姿态优化 → 物体操纵。多指手的抓取策略可视化。

自主导航：环境感知 → 地图构建(SLAM) → 路径规划 → 避障执行。网格地图展示建图与路径规划过程。

CALVIN / RLBench / ManiSkill / BEHAVIOR / Habitat 五大基准，对比不同 VLA 模型的任务成功率。

工业装配、家庭服务、仓储物流、农业采摘、医疗手术、危险作业六大场景，每个标注技术成熟度。