本文梳理了具身智能大模型的六种主流架构（VLM、VLN、VLA、VLX、世界模型、端到端）的核心本质、技术特点与关系。VLM负责跨模态理解，VLN负责空间导航，VLA负责执行控制，世界模型负责预测推理，VLX是它们的融合框架，而端到端是技术实现范式。文章还总结了各架构间的层级、包含、演进、依赖等关系，并指出VLA+世界模型深度融合是主流趋势。助你快速掌握具身智能技术脉络，把握未来发展趋势。

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具身智能大模型架构纷繁复杂，VLM、VLA、VLN、VLX、世界模型究竟有何区别与联系？本文梳理具身智能大模型全景图谱，深度解析各架构的核心本质、技术特点与关系，助你快速理清技术脉络，把握2026年具身智能发展趋势。

一、6种业界主流架构介绍

1、VLM（视觉-语言-模型）—— 感知理解层

核心本质：跨模态理解专家，负责"看懂"和"听懂"，机器人的"眼睛与大脑"。

技术特点：

• 将视觉信息与语言语义映射到统一空间

• 能回答"图里有什么"、“发生了什么”

• 不能直接控制机器人肢体

代表案例：

• 北京人形机器人创新中心开源的Pelican-VL模型：扮演着“视觉语言大脑”的角色，为机器人提供强大的环境感知和指令理解能力。
• 阿里达摩院 RynnBrain：增强型 VLM，带有“时空记忆模块”和“物理世界推理”

的具身大脑

产品需求定义要点：

多模态语义对齐准确率 ≥ 95%
模糊指令理解成功率 ≥ 90%
跨模态响应延迟 ≤ 200ms

2、VLN（视觉-语言-导航）—— 空间导航层

核心本质：3D空间导航专家，解决"去哪里"的问题

技术特点：

• 给定自然语言指令（如"去厨房拿杯子"）
• 在3D环境中通过视觉感知规划路径
• 主要关注移动

典型任务：

• 室内自主导航
• 目标位置搜寻
• 动态避障

代表案例：

• VLNVerse（吴琦团队研发）：吴琦团队推出全栈式具身导航平台，被业界称为"具身导航宇宙"。从场景生成到真机部署，一次性解决数据匮乏、物理仿真缺失、跨本体部署三大难题。与酷家乐合作获取家庭、工厂等场景数据，在四足机器狗、扫地机器人等设备上实现开放世界的导航应用。

• VLN-PE（同济大学&上海AI Lab研发）：是一个具备物理真实感的导航仿真平台，支持人形、四足和轮式机器人，填补从仿真到物理部署的空白，系统评估第一视角VLN方法在物理机器人环境中的表现。

• VLN-R1（香港大学&上海人工智能实验室研发）：打破传统离散地图依赖，直接将自然语言指令转化为第一人称视角下的流畅导航动作。

• FSR-VLN（地平线机器人研发）：快慢推理视觉语言导航。

• 工业界应用代表案例：波士顿动力 VLFM、真机智能、亚马逊 Kiva仓储机器

产品需求定义要点：

复杂环境导航成功率 ≥ 92%
动态障碍物规避响应 ≤ 100ms
定位精度 ≤ 5cm

热门VLN模型性能对比：

模型名称	参数量	计算效率	开源状态	适用场景
VLN-R1	2B	高	已开源	家庭服务
NavCoT	7B+	中	已开源	复杂室内
DualVLN	7B+轻量	高	已开源	多场景
StreamVLN	未公开	高	已开源	连续导航
地平线VLN	未公开	高	已开源	工业场景
VLNVerse	多模型	中	已开源	全栈平台

3、VLA（视觉-语言-动作模型）—— 执行控制层

核心本质****：物理交互决策中枢，实现"感知-决策-动作"闭环，机器人的"大脑与脊髓"。

技术特点：

• 直接将视觉和语言输入映射为具体控制信号
• 端到端映射：从像素到动作
• 具备零样本泛化能力

代表案例：

• GR00T N2（英伟达研发）：基于Transformer的端到端VLA模型，支持双机器人协作，开源VLA基座模型；应用在工业协作、复杂操作、人形机器人全身控制。

• Spirit v1.5（千寻智能研发）：RoboChallenge评测成功率超50%，精细操作能力强，全球首个在权威评测中突破50%成功率的VLA模型。应用在贴胶带、插花、分拣等精细操作任务

• Xiaomi-Robotics-0（小米研发）：消费级显卡实现实时控制，采用双脑协同架构，大幅降低部署成本。应用在叠毛巾、分拣积木等家庭服务任务

• GOVLA（智平方研发）：首次输出全身控制和移动轨迹，支持人形机器人全身协同操作。应用在人形机器人全身协同操作、移动+操作复合任务。

• VLA2.0（小鹏汽车研发）：去掉语言转译环节，实现视觉信号到动作指令的端到端直接生成，同时具备物理世界模型能力。应用在自动驾驶、机器人操作、物理推理任务。

• LingBot-VLA（蚂蚁灵波研发）：开源具身基础模型，支持多任务迁移，具备较强的泛化能力。应用在通用操作任务、多任务迁移学习。

产品需求定义要点：

任务执行成功率 ≥ 90%
动作规划响应延迟 ≤ 150ms（英伟达2026标准）
未知场景泛化能力 ≥ 80%
力控精度 ≤ 0.5N

4、WM（世界模型）—— 预测推理层

核心本质：让机器人拥有"想象未来"的能力

技术特点：

• 预测环境动态和未来状态
• 具备生成性、多模态、互动性三大能力
• 实现因果推理和物理直觉

代表案例：

• DeepMind Genie 3（谷歌研发）：将文本或图像提示转化为可实时交互的3D世界，以720p/24fps持续运行数分钟，支持"可提示的世界事件"（如改变天气、加入角色），同时维持较强的对象与场景记忆一致性，实现从被动视频到可控世界模拟器的跃迁。
• WoW（北京人形机器人创新中心研发）：全称World-Omniscient World Model（具身世界模型），旨在帮助具身智能机器人快速学习掌握各项技能，助力行业打造"最好用"的机器人，支持多形态机器人本体适配。
• EVAC（智元机器人研发）：全称EnerVerse-AC，全球首个基于动作序列驱动的世界模型。通过引入多级动作条件注入机制，实现"物理动作"与"视觉动态"的端到端精准映射。
• LingBot-World（蚂蚁灵波研发）：蚂蚁集团开源的具身世界模型，支持多任务迁移学习和物理规律预测。与LingBot-VLA形成协同架构，实现"感知-预测-决策-动作"完整闭环，在长时程任务中表现优异。

产品需求定义要点：

物理规律预测准确率 ≥ 95%
未来状态预测时间跨度 ≥ 5秒
因果推理响应延迟 ≤ 200ms
长时程任务成功率 ≥ 90%
Sim2Real迁移保真度 ≥ 85%
风险预判提前量 ≥ 1秒
多模态状态表征维度 ≥ 512
在线学习更新频率 ≥ 10Hz

5、VLX（视觉-语言-X模型）—— 统一架构框架

核心本质：全栈统一架构框架，VLX可理解为VLM+VLN+VLA的融合架构。（注意：VLX目前并非行业通用标准术语）

技术目标：让机器人真正理解人类语言指令，看懂复杂的视觉场景，进而做出精准的动作反馈。

核心价值主张：让机器人像人一样思考与行动。

6、 端到端（End-to-End）—— 技术实现范式

核心本质：从输入到输出的直接映射，无需中间转换环节。

代表案例：小鹏VLA2.0、特斯拉FSD V12、英伟达GR00T

二、几种核心关系总结

1、VLM、VLN、VLA与VLX的关系

维度	描述
层级关系	VLM（感知）→ VLN（导航）→ VLA（执行）→ VLX（统一）
包含关系	VLX囊括VLM、VLN、VLA，是三者的融合架构
演进关系	从单一能力模块向统一架构框架演进
依赖关系	VLA以VLM为基础，VLX以VLA为核心扩展

2、VLN与VLA的关系

VLN是"移动子系统"，VLA是"完整执行系统"——两者是子集与全集、导航与操作的包含关系。

3、 VLA与世界模型的关系

维度	描述
互补关系	VLA负责"怎么做"，世界模型负责"为什么这样做"
融合趋势	主流范式：VLA+世界模型深度融合
能力增强	世界模型弥补VLA物理动作执行弱、泛化能力有限的痛点
代表案例	小鹏VLA2.0、英伟达GR00T+Cosmos、极佳视界GigaWorld
典型问题	VLA：“如何抓取这个杯子”；世界模型：“抓取后杯子会怎样”
时间维度	VLA是当下(当前状态→当前动作)，世界模型是未来(当前状态→未来状态)

4、VLA与端到端的关系

维度	描述
技术范式	端到端是方法论，VLA是具身智能领域的具体实现
演进阶段	端到端1.0（分层架构）→ 端到端2.0（VLA）
依赖关系	VLA依赖端到端范式实现感知-动作直连
行业共识	VLA已成为2025-2026年具身智能主流技术范式

三、总结

VLM让机器人"看懂世界"
VLN让机器人"找到路径"
VLA让机器人"会动手"
VLX让机器人"全栈智能"
世界模型让机器人"会思考"
端到端让机器人"直觉反应"

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• 什么是向量表示（Embeddings）
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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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