UnifoLM-VLA-0

UnifoLM-VLA-0 – 宇树开源的通用机器人操作大模型

UnifoLM-VLA-0：引领具身智能体新纪元

UnifoLM-VLA-0，这一由宇树科技倾力打造的通用视觉-语言-动作（VLA）大模型，正以其卓越的性能和前瞻性的设计，为具身智能体的演进注入全新活力。该模型在强大的 Qwen2.5-VL-7B 架构基础上，通过持续的深度预训练，实现了从单纯的“视觉语言理解”到具备“行动能力”的“具身智能体”的跨越式进化。

UnifoLM-VLA-0 的核心亮点

• 全能型机器人操作助手：作为一款端到端的 VLA 模型，UnifoLM-VLA-0 能够领会自然语言指令，并精确转化为人形机器人的动作。它能够胜任包括整理桌面杂物、叠放毛巾、区分不同种类的水果，乃至将工具归位、擦拭桌面等一系列复杂且需要多步骤执行的任务，共计涵盖12种不同的人形机器人操作场景。
• 精湛的空间感知与推理能力：UnifoLM-VLA-0 在二维和三维空间感知方面表现出非凡的实力。它不仅能够精准识别和分割物体，还能预测物体的三维边界框，并深入理解物体间的空间关系（例如，准确识别“左边的铅笔”）。此外，模型还具备对物体“可交互性”（affordance）的判断能力，能够准确判断抓取位置，并进行轨迹规划。
• 单一策略，多任务通吃：这款模型的突出优势在于其“单策略多任务”的泛化能力。意味着仅需一套模型权重，即可灵活应对各种不同的场景和任务，而无需针对每个具体任务进行单独的训练。这种跨任务的迁移能力，极大地提升了模型的实用性和效率。

UnifoLM-VLA-0 的技术基石

• 精巧的模型架构：UnifoLM-VLA-0 在业界领先的开源 Qwen2.5-VL-7B 视觉语言大模型基础上，巧妙地集成了“动作预测头”（Action Head）。这一创新设计，构建了一个端到端的视觉-语言-动作控制流，使得模型能够直接从视觉信息和自然语言指令输出机器人控制动作。
• 深度融合的持续预训练：模型通过在海量的、涵盖机器人操作与通用场景的多任务数据集上进行持续的预训练，整合了丰富的监督信号。这些信号包括2D物体检测与分割、层次化任务分解、3D物体识别、空间关系推理以及轨迹预测等。这些多元化的监督信号的融合，极大地强化了模型在多模态感知和物理世界理解方面的能力。
• 先进的动作建模技术：UnifoLM-VLA-0 引入了“动作块预测”机制，并结合了前向和逆向动力学约束。通过对动作序列进行统一建模，模型能够深刻理解机器人与物体之间的物理交互过程，从而支持更长距离的动作规划和更精密的决策制定。
• 强化的空间理解能力：该模型通过深度融合文本指令与2D/3D空间细节信息，实现了语义逻辑与几何空间的精准对齐。这一关键技术显著提升了模型在空间感知和几何理解方面的能力，确保了模型在执行操作任务时，能够准确理解指令并进行精确的空间推理。

UnifoLM-VLA-0 的探索之路

• 项目官网：https://unigen-x.github.io/unifolm-vla.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/unitreerobotics/unifolm-vla

UnifoLM-VLA-0 的广阔应用前景

• 居家生活助手：在家庭环境中，UnifoLM-VLA-0 可以承担起整理桌面、折叠衣物、清洁污渍等日常家务，极大地解放人力。
• 办公环境优化：在办公场景下，模型能够协助整理文具、收纳物品、将工具各归其位，提升工作空间的整洁度。
• 医疗护理支持：在医疗健康领域，UnifoLM-VLA-0 可执行开启药瓶、分装药物等需要高度精细操作的任务，为医疗辅助提供支持。
• 教育与认知训练：在教育领域，模型可以用于演示按颜色分类物品、搭建积木等结构化认知教学活动，辅助学习过程。
• 工业自动化分拣：在工业生产中，UnifoLM-VLA-0 能够根据预设规则，将水果、零部件等物品自动分拣并放置到指定区域，实现高效的自动化分拣。