Transferring Vision-Language-Action Models to Industry Applications: Architectures, Performance, and Challenges

📄 arXiv: 2509.23121v1 📥 PDF

作者: Shuai Li, Chen Yizhe, Li Dong, Liu Sichao, Lan Dapeng, Liu Yu, Zhibo Pang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-27

备注: Accepted to IAI 2025 (International Conference on Industrial Artificial Intelligence), Shenyang, China, Aug 21 - 24, 2025. Preprint (before IEEE copyright transfer)

💡 一句话要点

评估视觉-语言-动作模型在工业应用中的性能与挑战，并分析其部署可行性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作模型 工业应用 机器人操作 智能制造 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在复杂工业环境、多样化对象和高精度操作任务中表现不足，限制了其工业应用。
  2. 通过分析VLA模型在工业场景下的性能瓶颈，为模型改进和任务定制提供指导。
  3. 实验表明，微调后的VLA模型在简单工业抓取任务中可行，但在复杂场景中仍需提升。

📝 摘要（中文）

本文从工业部署的角度出发，评估了现有最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型在工业场景中的性能，并从数据收集和模型架构的角度分析了VLA模型在实际工业部署中的局限性。结果表明，VLA模型经过微调后，在工业环境中仍能执行简单的抓取任务。然而，在复杂的工业环境、多样化的对象类别和高精度放置任务中，性能仍有很大的提升空间。研究结果为VLA模型在工业应用中的适应性提供了实践性的见解，并强调需要针对特定任务进行增强，以提高其鲁棒性、泛化性和精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估当前最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型在实际工业环境中的性能，并找出阻碍其广泛部署的关键瓶颈。现有方法在处理复杂、多样化的工业场景时，泛化能力和精度不足，难以满足工业需求。

核心思路：论文的核心思路是通过在真实的工业场景中测试现有VLA模型的性能，分析其在数据收集、模型架构等方面的局限性，从而为后续的模型改进和任务定制提供指导。通过对比不同VLA模型在工业任务中的表现，揭示其适应性和不足之处。

技术框架：论文采用实验评估的方法，首先选择具有代表性的工业场景和任务，然后选取当前最先进的VLA模型进行微调和测试。评估指标包括抓取成功率、放置精度等。通过分析实验结果，总结VLA模型在工业应用中的优势和劣势。

关键创新：论文的关键创新在于从工业部署的视角评估VLA模型，而非仅仅关注在通用数据集上的性能。这种面向实际应用的评估方法能够更准确地反映VLA模型在工业场景中的适用性，并为后续的研究提供更具针对性的方向。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的工业场景，例如包含不同形状、大小和材质的物体的装配线；2) 选取当前主流的VLA模型，例如基于Transformer的模型；3) 设计合理的评估指标，例如抓取成功率、放置精度、任务完成时间等；4) 对VLA模型进行微调，使其适应工业场景的特定任务。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的VLA模型在简单的工业抓取任务中表现出一定的可行性，但在复杂工业环境中，性能仍有很大的提升空间。例如，在处理多样化的对象类别和高精度放置任务时，VLA模型的性能显著下降。这表明需要针对特定工业任务进行模型增强和优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能制造、自动化装配、机器人操作等领域。通过改进VLA模型，可以实现更智能、更灵活的工业机器人，提高生产效率和产品质量。未来的研究可以集中在提高VLA模型在复杂环境中的鲁棒性、泛化性和精度，使其能够更好地适应工业需求。

📄 摘要（原文）

The application of artificial intelligence (AI) in industry is accelerating the shift from traditional automation to intelligent systems with perception and cognition. Vision language-action (VLA) models have been a key paradigm in AI to unify perception, reasoning, and control. Has the performance of the VLA models met the industrial requirements? In this paper, from the perspective of industrial deployment, we compare the performance of existing state-of-the-art VLA models in industrial scenarios and analyze the limitations of VLA models for real-world industrial deployment from the perspectives of data collection and model architecture. The results show that the VLA models retain their ability to perform simple grasping tasks even in industrial settings after fine-tuning. However, there is much room for performance improvement in complex industrial environments, diverse object categories, and high precision placing tasks. Our findings provide practical insight into the adaptability of VLA models for industrial use and highlight the need for task-specific enhancements to improve their robustness, generalization, and precision.