AI Infra:视觉-语言-动作(VLA)路线与其他技术路线的对比分析

分析VLA路线与传统技术路线(传统规划/控制、模仿学习、强化学习、世界模型)的优劣势对比。一、主流技术路线厘清为避免概念混淆,本文聚焦具身智能领域的五条典型技术路线:1.1. 视觉-语言-动作(VLA)路线通过统一的多模态大模型处理视觉输入、语言指令和动作输出。代表包括OpenVLA、π0/π0.5、NVIDIA GR00T N1、Figure Helix等。1.2 传统任务规划与运动规划(TAMP)路线采用管道式架构:感知 → 语义理解/任务规划 → 运动规划 → 控制。典型方案包括符号规划结合MPC/RRT*/CHOMP等优化方法。1.3 纯模仿学习(IL)路线从人类演示轨迹直接学习...

这个范式天然假设“行动是主要价值形态”,因而会系统性低估其他同样重要、但不以执行为中心的 AI 产品。一、模型的深层假设:六个被系统性忽略的价值象限模型的内在逻辑偏爱确定性、可审计、可分解、可问责的行动。因此,它会遮掩或低估以下六类至关重要的AI产品价值:认知增益型产品: ...

主范式不仅定义了产品价值,更精确描绘了一个分层、可插拔的商业化生态图谱。一、商业化总览每层可售卖 -> 独立的“能力即服务”(Capability-as-a-Service, CapaaS)。接口可售卖 -> 协议、标准与连接器构成的“集成即服务”。整合可售卖 ...

产品经理的视角:构建AI Agent的“生存公式”:一个用于设计、评审与对标的四维乘积产品模型一、从模型到产品系统2025-2026年真正成立的AI Agent产品,是一个对意图、责任、交互、执行进行产品化定义、封装与重构的行动系统。技术是实现手段,而产品是定义价值、分配责...

一、意图驱动:从“指令计算”到“意图计算”核心含义:用户不再指令系统“如何做”,而是直接声明“想要什么”,后续的规划与执行则由 Agent 自主完成。这正是 Google、a16z 及诸多行业趋势报告反复强调的范式转变:交互核心从 prompt/指令 转向 intent/意...

中美现在的大模型研发工程差异,历史上出现过相似的结构,就是冷战时期美苏武器研发路线的差异。美苏两条路线的核心差异在于资源禀赋与工程哲学:美国追求“宽裕可靠”,苏联追求“极致效率”一、美苏武器研发路线的经典差异冷战期间,美苏在高性能武器(尤其是航空、导弹、坦克等领域)的研发确...