UnifoLM-VLA-0翻译站点

概述与定义

核心定义

UnifoLM-VLA-0 是宇树科技开源的一款集成视觉、语言和动作生成能力的机器人模型，旨在通过融合视觉输入与自然语言指令，实现对物理环境的多模态理解并输出可执行机器人动作序列。该模型通过多任务预训练提升语义与空间对齐能力，使其能够处理复杂的交互与动作规划问题。

背景

视觉-语言模型（VLM）通常擅长图像与文本的理解，但在物理世界的动作执行场景（如机器人操作）中存在局限性。UnifoLM-VLA-0 针对这一挑战，通过在机器人操作数据上继续预训练，使其从“图文理解”能力进化为具备物理常识与空间推理能力的具身智能体。

核心功能结构

多模态理解与空间推理

模型深度融合文本指令与 2D/3D 空间信息，实现对复杂场景中的物体、位置与语义关系的统一理解。这种空间语义增强机制有助于准确执行操作任务。

动作序列生成與规划

UnifoLM-VLA-0 引入动作预测头（Action Head），能根据输入的环境与任务指令生成用于机器人控制的动作序列。模型通过集成动力学约束与动作分块机制，实现对连续动作规划与执行的支持。

连贯任务泛化

通过构建含空间推理与动力学预测的多任务训练数据集，模型显著提升了对多样操作场景的泛化能力。在仿真与真机测试中，UnifoLM-VLA-0 可用单一策略完成多种不同的操作任务。

空间理解基准表现

在标准仿真基准（LIBERO）测试中，该模型在空间、目标识别与长时序任务上的平均性能指标高达 98.7%，显示其多模态空间感知与推理能力优于部分同类基线模型。

真机验证

在实体机器人平台上（如 Unitree G1 人形机器人），UnifoLM-VLA-0 能在单一策略下完成包括抓取、放置等 12 类复杂操作任务，即使在扰动条件下也表现出良好的执行稳定性和鲁棒性。

技术实现细节

模型架构基础

UnifoLM-VLA-0 构建于 Qwen2.5-VL-7B（视觉-语言大模型）基础之上，通过增加动作预测头和动力学预测模块，将多模态理解与动作生成融为一体，从而支持端到端的视觉-语言-动作映射。

多任务持续预训练

预训练数据集包括 2D 检测、分割、层级任务分解、3D 物体定位和轨迹预测等多种监督信号，使模型在几何空间对齐与语义推理方面具备更强能力，同时能有效应对复杂机器人操作场景。

空间语义增强

通过结合 2D/3D 空间细节与文本指令，模型能理解物体在场景中的真实空间关系（如位置、可抓取性等），这是完成多步骤物体操作的核心能力。

动力学约束集成

在动作生成阶段引入前向与逆向动力学约束，使动作序列不仅满足指令要求，还符合物理规律，从而提升动作执行连贯性。

应用场景

日常环境物体操作

UnifoLM-VLA-0 可用于家庭环境中执行桌面整理、物品搬运或简单清洁等操作任务，支撑服务机器人执行命令。

办公及生活场景维护

在办公室或辅助生活环境中，该模型可控制机器人安排物品、分拣工具与实现固定规则的辅助任务。

教育与实验验证

在机器人学或 AI 教育环境中，可用于教学演示复杂操作任务的理解与执行，使学生理解多模态感知与控制系统的工作机制。

工业柔性操作

可用于工业流程中的分类、分拣、包装等操作，依赖模型对空间关系与动作决策的理解能力。

使用指南

模型获取

访问项目主页：https://unigen-x.github.io/unifolm-vla.github.io/ 并下载模型权重与示例程序。

环境部署

1. 设置深度学习推理环境（如 PyTorch、TensorRT 等）。

2. 准备机器人感知系统或输入数据管道（摄像头、传感器、指令输入）。

3. 加载预训练模型与动作推理组件。 （通常使用开源架构工具包进行调试）

输入准备

为模型提供：

• 图像输入（RGB 或深度数据）

• 文本指令描述操作任务

• 可选的 3D 空间信息或场景标注

模型将输出动作序列用于机器人控制。

任务执行

在仿真或实体机器人中运行，模型依据推理结果生成动作信号，并可根据执行反馈动态调整。 （通常需集成控制软件）

常见问题（FAQ）

Q1: UnifoLM-VLA-0 是什么类型的模型？
A1: 它是视觉-语言-动作（VLA）大模型，结合图像和文本理解以生成可用于机器人操作的动作序列。

Q2: 模型如何处理空间信息？
A2: 通过 2D/3D 空间语义增强机制融合视觉与文本指令，从而理解物体位置、空间关系与动作目标。

Q3: 是否可在真实机器人上运行？
A3: 是，在 Unitree G1 人形机器人等平台上已验证可使用单策略完成多类操作任务。

Q4: 数据来源是什么？
A4: 训练数据包括通用图像-语言任务和机器人操作数据，其中约 340 小时真机操作数据用于离散动作预测训练。

Q5: 模型适合什么场景应用？
A5: 适合家庭服务、办公维护、教育示范和工业柔性操作等多种基于机器人动作控制的场景。

术语定义

视觉-语言-动作（VLA）模型
一种集成视觉输入、自然语言理解与动作输出的 multimodal 大模型，支持机器人物理交互任务。

空间语义增强
融合文本指令与 2D/3D 视觉空间信息，使模型具备更精准的空间理解与几何逻辑推理能力。

动力学约束
用于确保动作生成符合物理规律的机制，包括前向和逆向动力学预测约束。