VLA模型是基于预置规则来指导行动吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]今天继续来回答小伙伴的提问，最近有一位小伙伴提问，VLA模型中的理解是不是也基于一些预置的规则指导行动的？其实这个问题非常值得讨论，今天智驾最前沿就带大家详细聊一聊。

视觉-语言-动作（VLA）模型是什么？

在讲今天的内容之前，要先把VLA讲清楚。视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action Model，简称VLA）是近年来机器人和人工智能领域兴起的一类模型。它的目标是让一台机器“看懂世界”、“理解任务指令”，然后自己去执行动作。

图片源自：网络

举个例子，一台机器人面对一个装满玩具的桌子，你用语言告诉它“把红色球放进盒子里”，它就需要先“看见”桌子上的东西，分辨出哪个是红色球和盒子；然后它要理解你说的这句话的意思；最后它得控制自己的机械臂抓起球并放到指定位置。VLA模型的意义就在于把这三个任务整合起来，而不是像传统机械那样把每个步骤拆开做。

一个典型的VLA模型会包括两个核心部分，一个是视觉-语言编码器（Vision-Language Encoder），负责把图像和语言输入映射成机器内部可以处理的表示；另一个是动作解码器（Action Decoder），负责根据这种内部表示生成具体执行动作的命令。这样的架构可以在一次前向计算中把视觉信息和语言指令结合起来，直接输出机械动作或控制信号。

之所以会提出VLA模型，是因为传统机器人系统会将视觉感知、语言理解和动作规划拆成不同模块，这种模块化系统在复杂环境下很难协同，而且对场景变化的适应性较差。VLA模型的端到端方法试图让感知、理解和行动融成一个整体，从而具备更自然、更接近人类操作的能力。

VLA模型里所谓的“理解”到底是什么？

很多人听到AI具备“理解能力”，就会自然而然联想到传统程序里如“如果看到红色球，就执行抓取动作”这样的规则判断。这种规则式的思考可以让行为动作有据可循，但VLA模型的理解并不是这种有明确规则的程序逻辑。恰恰相反，它没有预定义的、用编程手写的规则来指导每一次动作如何执行。它的理解来自于大量示例学习出来的关联模式。

图片源自：网络

换句话说，VLA模型的“理解”不是提前写好的指令集，而是一种端到端学习得到的内部能力。在训练阶段，模型会被喂入大规模的训练数据，这些数据是由很多真实或模拟场景组成的三元组，即视觉输入+自然语言指令+与之对应的动作轨迹。如在数据里可能有这样的记录，“图像是桌面场景，语言是把杯子放进箱子，动作序列是机械手臂移动并完成抓取动作”。模型通过反复“看见+读懂+对比正确动作”这样的样本，逐渐学习出视觉特征、语言表征和动作输出之间的统计关系。

这种学习是统计意义上的，而不是逻辑规则式的。模型并没有一个明确的代码告诉它“红色就是要抓取”，它只是从数据里看到在大量场景中，当出现“红色球”和相关指令时，执行某些动作是合适的。

从这个角度看，“理解”在VLA中更像是一种统计上的推断能力，模型不是在判断一个明确的规则是否满足，而是在根据它已经学到的多模态关联进行预测。理解语言成分时，就类似人类语言模型的方式；理解视觉信息时，责利用视觉编码器提取场景特征；动作的输出则是在学习中形成的概率式策略。这种能力的组成是多种网络层结构和训练方法协同的结果，而不是单个模块的规则引擎决定的。

VLA模型内部是怎么做到“理解”的?

为了更清楚地解释VLA模型内部“理解”是怎么发生的，可以把VLA模型拆成几个部分来简单理解。

图片源自：网络

在视觉模块，计算机视觉网络会把摄像头捕获的画面转换成一组高维特征，这些特征描述了场景里物体的位置、颜色、形状等信息，而且这种转换过程不是通过预定义规则实现的，而是通过视觉编码器（比如Transformer或深度学习某些架构）学习得到的。这些视觉编码器能够把像素转换成更抽象、对任务有意义的表示，这是一种由数据学习出来的视觉理解能力。

语言模块和现在流行的大语言模型类似，它会把自然语言指令转换成机器内部可以处理的语义向量。语言模块并不把指令拆成明确步骤，而是把语言映射成一种语义空间表示，在这个表示里任务目标、动作意图等信息可以被进一步处理。这样的语言编码能力本身也是从大量文本和指令数据中学习出来的。

在视觉和语言的编码结果都转化成内部表示之后，模型内部有一个融合层或者共同的潜在空间表示，它把两种不同模态的表示合并起来，使视觉信息和语言目标能够结合成一个综合的表示。在这一层，模型学习到视觉场景中的哪些对象和语义指令相关联。就拿前文中机器人拿红球的例子来简单理解下，如果语言里提到了“红色球”，视觉编码器的特征里有一种与红色物体相关的高维向量，模型就会将它们关联起来。

融合后的内部表示会传到动作解码器，这一步负责将综合表达转化成具体的动作命令。动作解码器的输出可以是机器人关节的控制信号、路径规划参数等。在训练时模型已经见过大量这样的输入—输出对，所以它能学会在给定视觉和语言条件下如何输出正确动作。这样的输出并不是由预设规则决定的，而是由模型内部网络结构和权重计算得到的最优动作预测。

上面说的整个过程看上去像一个黑箱，输入是一张图像和一句话，输出是一组动作命令，中间有大量的矩阵乘法和非线性变换在发生，而这些都是统计学习得到的映射关系。

最后的话

回到最初的问题，VLA模型里的理解是不是基于一些预置的规则来指导行动？

答案是：不是。VLA模型内部不依赖传统意义上的预先写好的规则。它的理解和动作生成能力来自于对大量视觉—语言—动作示例的学习过程。在学习结束后，模型能在看到新的图像和语言指令时，通过内部的潜在空间表示和映射关系生成合理的动作输出，这种能力更像是一种通过数据训练出来的模式匹配和策略生成能力，而不是靠写好的规则集合。

这样的设计让VLA模型具备了更强的泛化能力和适应性，但同时也意味着它不像规则驱动系统那样容易解释或明确验证。这种“学习出来的理解”是一种统计形式的能力，这类模型有望在更多复杂任务中表现得越来越像我们所理解的“智能体”。