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随着具身智能的向前发展，传统的 VLA 技术路线正在面临越来越多的挑战。所谓 VLA 模型，即视觉 - 语言 - 动作模型。它的技术逻辑可以简单描述为，将人类指令和外界多模态信息（声音、图像、视频）转化为计算机语言，继而控制机器人行为。但在 VLA 模型的训练中，互联网上的静态、非结构化文本和图像数据，并不是训练所需的核心数据。物理世界数据的稀缺与复杂性，成为了制约 VLA 模型能力跃升的主要瓶颈