在具身智能领域，VLA和VLN是否应该统一到一个模型里面更为合理？

合适，有优点也有缺点。

在具身智能领域，把VLA和VLN整合到一个模型里确实是个很有潜力的方向。

机器人导航本质上是机器人动作的一部分，如果能让模型同时处理导航和机械臂操作，机器人可能会变得更聪明灵活。

先上优点：

1. 多任务学习效率更高

统一模型能同时处理导航、机械臂操作等多种任务，避免为每个任务单独训练模型的重复工作。

比如 HybridVLA 模型，把自回归和扩散策略结合到一个大语言模型里，既保留了语言推理能力，又能生成连续动作序列，在模拟环境中完成复杂操作的成功率比传统方法高很多让模型在不同任务之间共享特征和参数，训练效率大幅提升，还能减少硬件资源的消耗。

HybridVLA: Collaborative Diffusion and Autoregression in a Unified Vision-Language-Action Model

arxiv.org/abs/2503.10631

2. 泛化能力更强

单一模型处理多种任务时，能学习到更通用的模式，更容易适应新环境或新任务。

而 UniVAD 模型虽然是用于异常检测的，但它的统一架构思想表明，跨领域任务的联合训练可以提升模型对未知场景的适应能力。

UniVAD: A Training-free Unified Model for Few-shot Visual Anomaly Detection