VLA模型与灵巧操作可视化实验室
视觉-语言-动作模型如何让 AI 理解物理世界并驱动灵巧操作——以可交互 SVG 呈现 2026 年 VLA 架构、灵巧手、端到端管线、世界模型、Sim-to-Real、人形机器人、数据引擎与应用场景八大主题。
M1
VLA 模型全景
从模块化堆叠到端到端基础模型：视觉-语言-动作三模态融合架构演进，对比 π0 / π0.6 / OpenVLA / NeuroVLA 等代表模型。
M2
灵巧手技术
灵巧手自由度、触觉传感与力控精度：人手与机器人手对比，从欠驱动夹爪到全驱动多指灵巧手的演化。
M3
端到端操作
从感知到动作的端到端推理管线，以及自动驾驶 FSD → 机器人操作的技术迁移路径。
M4
世界模型与操作
先预测后执行：事件级预测世界模型与 Video2Act 范式，把视频生成能力转化为操作策略。
M5
Sim-to-Real 迁移
仿真训练 → 真实部署：域随机化与数字孪生辅助弥合 sim-to-real 鸿沟。
M6
人形机器人
Optimus / ATOM / Figure / 傅利叶等双足人形：全身控制、双足运动与量产路线图。
M7
数据引擎
遥操作数据采集、物理遥操作数据集与大规模 VLA 训练数据管线。
M8
应用场景
工业装配 / 家庭服务 / 医疗辅助 / 仓储物流：场景-能力需求矩阵与部署态势。
335 · VLA & Dexterous Manipulation Visualization Lab
零外部依赖 · 纯 HTML/CSS/JS/SVG
数据为示意，反映 2026 年趋势