结构之法 算法之道

前言25年3.26日，这是一个值得纪念的日子，这一天，我司七月在线的定位正式升级为了：具身智能的场景落地与定制开发商 ，后续则从定制开发，逐步过渡到 标准产品化已帮组装好的硬件，和对应复现好的程序，包括且不限于ALOHA/RDT/umi/dexcap/idp3/π0，如此软硬一体标准化的产品，省去复现过程中的真正做到：一旦拿来，开箱即用我司具身落地中，过去半年用π0居多，其次idp3和其他模型，​也是目前国内具身落地经验最丰富的团队之一了，且始终保持对具身最前沿技术的沟通。

本文一开始是属于此文的前言的，但考虑到其重要性，加之那么大一张表格 看下来 阅读体验较差，故抽出取来独立成文且拆分之具身的论文解读过很多之后，便会发现整个今24年的具身模型/策略大概如下所示——目前全网独一份「(建议按照从下至上的顺序看，且，我后续也会不断完善之——毕竟还有很多并未囊括于下表中，如转载请于文章开头标明作者July及本文链接。

前言本博客内解读不少VLA模型了，包括π0等，且如此文的开头所说前两天又重点看了下openvla，和cogact，发现总之，各种vlm + 各种动作预测头/方法，会出来很多vla当然，各种VLA我在本文的开头已经详细介绍过，可以参看《

近年来，配备视觉能力的机器人控制模型引起了广泛的兴趣，比如7-RT-1,8-RT-2-将7D动作分解为离散的token，并使用VLM PaLI-X [13]像语言token一样自回归地预测它们30-Openvla-采用和RT-2类似的方法，对动作进行tokenizing，并在Open-X-Embodiment数据集[48]上训练Prismatic VLM其中，大规模视觉-语言-动作（VLA）模型的发展[

一个多月前，有朋友曾说，一个月内，π0 会开源来着，当时虽然觉得不太可能，但还是抱着期待可还是没开..没开源必然是有点遗憾，故这两天我一直在考虑、对比，看目前哪个vla最逼近π0，然后借鉴π0的思路，去改造该vla前两天又重点看了下openvla，和cogact，然后对此文增加了不少解读内容，且发现总之，各种vlm + 各种动作预测头/方法，会出来很多vla。

许多研究使用从机器人收集的大量轨迹数据集来训练策略这些工作主要集中在单一的embodiment上，而Octo则在跨多个体现组装的机器人数据集上训练策略，增加了训练数据集的有效规模，并允许对多种机器人设置进行微调最近，论文集中于扩展机器人策略的泛化能力。多项研究利用多样的非机器人数据或预训练的视觉-语言基础模型来提升策略对新场景和任务的泛化能力[86,103,96,16,38,11,84,36,4,37,7,3,46,15,23]

随着对视觉语言机器人研究的深入，发现Google的工作很值得深挖，比如RT-2​想到很多工作都是站在Google的肩上做产品和应用，​Google真是科技进步的核心推动力，做了大量大模型的基础设施，服故有了本文，单独汇总Google在机器人领域的重大结果、进展。