视觉语言动作模型（VLA）推荐

1. OpenVLA-7B

2. 关键特点:
   • 基于LLaVA的开源VLA模型，专注于机器人操作任务。
   • 支持RGB图像（224x224）和7维动作向量（3D移动、旋转、夹爪控制）。
   • 使用RLDS格式数据，结合Open X-Embodiment数据集，支持多种机器人任务。

     • 通过LoRA高效微调，适合单GPU训练（24GB VRAM）。

   • 性能:在简单拾取放置任务中接近100%成功率，但在复杂接触任务（如洗碗机卸载）中成功率较低（5-10%）。

   • 适用场景:机器人拾取放置任务；跨机器人平台的任务迁移；研究和原型开发

   • 推荐理由:开源且易于微调，适合学术研究和中小型机器人应用，数据效率高。

3. π0 (Pi-Zero)

4. 来源: Physical Intelligence

   • 关键特点:
     通用机器人策略模型，采用端到端VLA架构。
     支持多帧视觉输入和动作序列预测，适合长时程任务。
     在动态场景中表现出色，具备跨任务和跨硬件的泛化能力。

   • 性能:在复杂机器人任务中优于单步动作预测模型，适合需要规划的任务。

   • 适用场景:
     1.复杂机器人操作（如抓取、堆叠）
     2.动态环境中的自主导航
     3.通用机器人策略开发

   • 推荐理由:通用性和长时程规划能力使其在机器人领域具有前瞻性，适合需要泛化能力的场景。

5. NVIDIA Cosmos Reason
   来源: NVIDIA

   • 关键特点:
     专为物理AI和机器人设计的开源VLM/VLA，结合物理理解和常识推理。
     支持视频输入，转化为动作令牌，适合实时机器人控制。
     可通过后训练定制，适应新环境和任务。

   • 性能:在机器人任务中表现出色，尤其是在需要物理推理的场景（如物体交互）。

   • 适用场景: 1.高级机器人控制2.增强现实导航 3.工业机器人任务

   • 推荐理由:结合物理推理和多模态输入，适合需要高精度和实时性的工业应用。

6. Octo (93M)
   来源: UC Berkeley

   • 关键特点:
     开源通用策略模型，基于800k机器人演示数据（Open X-Embodiment）。

     支持腕部和第三方视角输入，灵活适应不同机器人配置
     
     使用扩散头解码动作，优于离散动作令牌。

   • 性能:在机器人演示任务中与大模型RT-2（55B）性能相当，参数量仅93M。

   • 适用场景:轻量机器人控制；跨平台机器人任务；研究和快速原型

   • 推荐理由:小型高效，适合资源受限的机器人部署，同时保持高性能。
     
     VLA选择:

     • 如果是研究或中小型项目，OpenVLA-7B和Octo是开源首选，易于微调且数据效率高。

     • 对于工业级应用，NVIDIA Cosmos Reason因其物理推理能力和实时性更具优势。

     • 如果需要通用性和长时程规划，π0或NVIDIA Cosmos Reason更适合复杂机器人任务。