面向机器人操作的多模态融合视觉-语言-动作模型：架构进展、数据集评估与仿真平台综述

《Information Fusion》：Multimodal Fusion with Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Systematic Review

本文系统综述了视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作领域的最新进展。为解决传统机器人系统在动态非结构化环境中适应性差的问题，研究人员系统分析了102个VLA模型的融合架构、26个核心数据集和12个仿真平台，提出了基于任务复杂度和模态丰富度的新型评估框架。研究发现分层融合和扩散解码器架构能显著提升操作成功率和泛化能力，同时指出当前缺乏结合高复杂度与多模态的基准数据集。该研究为开发通用型机器人系统提供了重要理论依据和技术路线图。

　　

在机器人技术和具身人工智能领域，如何让机器像人类一样理解自然语言指令、感知视觉环境并执行复杂操作，一直是科研人员追求的目标。传统基于任务特定编程的机器人系统在动态非结构化环境中举步维艰，而新兴的视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）模型通过统一感知、推理和控制框架，为这一难题提供了突破性解决方案。

随着Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉领域的革命性进展，GPT、BERT、ViT和CLIP等基础模型展现出惊人的泛化能力和鲁棒性。这些技术突破催生了RT-1、SayCan、VIMA、Octo等代表性VLA模型，推动了机器人从专用工具向通用智能体的转变。然而，该领域快速发展背后存在着架构设计混乱、评估标准不统一、数据集质量参差不齐等问题，亟需系统性的梳理和分析。

为全面把握VLA研究现状，研究人员开展了迄今为止最系统的综述研究。他们创新性地提出了融合层次分类法、二维数据集表征框架和元分析基准测试协议，首次建立了设计变量与实证性能之间的定量联系。通过对2012-2025年间发表的102个VLA模型、26个基础数据集和12个仿真平台的深入分析，研究揭示了影响机器人操作性能的关键因素。

研究发现，分层融合和晚期融合架构在操作成功率和泛化性方面表现最佳，证实了多级跨模态整合的优势。与自回归解码器相比，基于扩散的解码器在跨域迁移和鲁棒性方面表现更优。数据集分析表明，当前缺乏结合高复杂度、多模态和长周期任务的基准测试集，而现有仿真器在多模态同步和虚实一致性方面存在局限。

针对这些不足，研究团队提出了VLA融合评估基准（VLA-FEB），引入跨模态对齐分数（CMAS）和融合能量指数（FEI）等指标来量化融合效率。基于实证分析，他们进一步展望了自适应模块化融合架构、计算资源优化和可解释机器人系统等未来研究方向，并创新性地提出了"代理式VLA"新范式，将LLM规划器与VLA技能在闭环反馈中集成，实现自适应和自我改进的机器人控制。

本研究的关键技术方法包括：系统文献检索策略（涵盖IEEE Xplore、Elsevier等主流数据库和arXiv预印本）、多维度模型分类体系（基于融合层次、编码器规模、动作解码器设计等）、创新性评估框架（任务复杂度C_task和模态丰富度C_mod的二维表征）、以及大规模元分析方法（建立架构选择与性能指标的统计关联）。

4.1 VLA融合架构分析

研究团队将VLA架构归纳为早期融合、晚期融合和分层融合三种范式。早期融合在输入阶段整合视觉和语言信号，适合感知-指令对齐任务；晚期融合采用模块化设计，支持规模化预训练但细粒度对齐较弱；分层融合通过分布式抽象层实现感知、语言理解与控制的迭代交互，在上下文推理和虚实迁移方面表现最优。定量分析显示，分层融合架构能实现最大的熵减（ΔH_k），显著提升执行稳定性。

4.2 模型性能元分析

通过对102个VLA模型的大规模统计分析，研究发现扩散解码器对操作成功的贡献最大，流匹配解码器次之。分层融合策略表现出强正向影响，而符号化和MLP控制器则与成功率负相关。视觉和语言编码器的规模贡献积极但有限，表明单纯扩大模型规模无法补偿弱融合或动作模型的不足。

4.3 数据集评估框架

研究提出的二维评估框架将数据集按任务复杂度和模态丰富度定位。早期导航数据集如EmbodiedQA、R2R处于低复杂度-低模态区域；ALFRED、RLBench等中期数据集提升至中等复杂度；而DROID、Open X-Embodiment等最新数据集则进入高复杂度-丰富模态区域。值得注意的是，只有Kaiwu数据集同时达到极高任务复杂度和最全面的模态丰富度。

4.4 仿真平台能力评估

研究评估了12个主流仿真平台，发现其在传感器同步、物理真实性和多模态标注一致性方面存在显著差异。NVIDIA Isaac Sim在三个维度均获高评级，而多数平台在物理真实性和标注一致性方面仅为中等水平。这凸显了当前仿真环境在接触物理建模、视觉真实性与吞吐量权衡等方面的共性挑战。

7.2 统一评估基准VLA-FEB

研究提出的VLA-FEB基准包含四个核心指标：跨模态对齐分数（CMAS）衡量视觉-语言嵌入在执行过程中的一致性；融合能量指数（FEI）量化多模态整合对策略似然的改善程度；实虚传输效率（R2S）评估仿真预训练到真实部署的保真度；泛化指数（GI）衡量模型在未见任务上的稳定性。这些指标共同构成了评估VLA系统融合质量、效率和可迁移性的标准化协议。

本研究通过系统性的架构分析、性能评估和技术展望，为VLA领域建立了完整的理论框架和实践指南。研究证实，分层融合策略和扩散解码器设计是提升机器人操作性能的关键，而当前数据集和仿真平台的质量瓶颈则指明了未来发展的重点方向。提出的VLA-FEB评估基准和代理式VLA新范式，为下一代具身智能系统的开发提供了重要方法论支撑。

这项研究的意义不仅在于对现有技术的系统总结，更在于为未来研究提供了清晰的路线图。随着多模态融合技术的不断成熟和代理式架构的深入探索，VLA模型有望在农业机器人、辅助机器人、海洋机器人等服务领域发挥更大价值，最终实现真正通用、安全、可信赖的具身人工智能。