Igniting VLMs toward the Embodied Space

📄 arXiv: 2509.11766v1 📥 PDF

作者: Andy Zhai, Brae Liu, Bruno Fang, Chalse Cai, Ellie Ma, Ethan Yin, Hao Wang, Hugo Zhou, James Wang, Lights Shi, Lucy Liang, Make Wang, Qian Wang, Roy Gan, Ryan Yu, Shalfun Li, Starrick Liu, Sylas Chen, Vincent Chen, Zach Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-15

💡 一句话要点

提出WALL-OSS，增强VLMs在具身环境中的空间理解与操作能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 视觉语言模型 机器人操作 多模态学习 指令遵循

📋 核心要点

  1. 现有VLMs在具身环境下的空间理解和动作生成能力不足，阻碍了其在机器人等领域的应用。
  2. WALL-OSS通过紧耦合架构和多策略训练，统一指令推理、子目标分解和动作合成，提升了具身感知能力。
  3. 实验表明，WALL-OSS在复杂操作任务上表现出色，超越了现有基线，验证了其有效性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型(VLMs)在空间和具身理解方面存在局限性。将VLMs迁移到具身领域揭示了模态、预训练分布和训练目标之间的根本不匹配，使得动作理解和生成成为通向通用人工智能的关键瓶颈。本文提出了WALL-OSS，一个端到端的具身基础模型，它利用大规模多模态预训练来实现：（1）具身感知的视觉语言理解，（2）强大的语言-动作关联，以及（3）鲁棒的操作能力。该方法采用紧耦合架构和多策略训练课程，实现了统一的跨层CoT，从而在一个可微框架内无缝地统一了指令推理、子目标分解和细粒度的动作合成。实验结果表明，WALL-OSS在复杂的长时程操作任务上取得了很高的成功率，展示了强大的指令遵循能力、复杂的理解和推理能力，并优于强大的基线模型，从而为从VLMs到具身基础模型提供了一条可靠且可扩展的路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）在具身环境下的应用面临挑战，主要体现在对空间关系的理解不足、语言与动作的关联性较弱，以及操作能力有限。这些问题导致VLMs难以胜任复杂的长时程操作任务，阻碍了其在机器人等领域的实际应用。现有方法通常难以有效整合指令推理、子目标分解和细粒度动作合成，导致性能瓶颈。

核心思路：WALL-OSS的核心思路是构建一个端到端的具身基础模型，通过大规模多模态预训练来增强模型对具身环境的感知能力，并建立强大的语言-动作关联。该模型采用紧耦合架构，旨在实现指令推理、子目标分解和动作合成的无缝衔接，从而提升模型在复杂操作任务中的表现。

技术框架：WALL-OSS采用端到端的架构，包含视觉编码器、语言编码器、动作解码器等模块。视觉编码器负责提取环境图像的特征，语言编码器负责理解用户指令，动作解码器则根据视觉和语言信息生成相应的动作序列。整个框架采用可微设计，以便进行端到端的训练和优化。模型通过多策略训练课程进行训练，包括模仿学习、强化学习等，以提升模型的泛化能力和鲁棒性。

关键创新：WALL-OSS的关键创新在于其统一的跨层CoT（Chain-of-Thought）机制，该机制能够在一个可微框架内无缝地整合指令推理、子目标分解和细粒度的动作合成。这种统一的设计使得模型能够更好地理解用户指令，并将其分解为一系列可执行的子目标，最终生成精确的动作序列。此外，WALL-OSS还采用了紧耦合架构，使得视觉和语言信息能够更好地融合，从而提升模型的具身感知能力。

关键设计：WALL-OSS的关键设计包括：(1) 紧耦合的视觉-语言编码器，用于提取多模态特征；(2) 统一的跨层CoT机制，用于指令推理、子目标分解和动作合成；(3) 多策略训练课程，包括模仿学习和强化学习，以提升模型的泛化能力和鲁棒性；(4) 损失函数的设计，旨在平衡指令遵循、动作精度和环境交互等多个目标。

📊 实验亮点

WALL-OSS在复杂长时程操作任务上取得了显著的成果，成功率远超现有基线模型。实验结果表明，WALL-OSS不仅能够准确理解用户指令，还能将其分解为一系列可执行的子目标，并生成精确的动作序列。此外，WALL-OSS还展示了强大的泛化能力，能够在不同的环境和任务中表现出色，验证了其有效性和可扩展性。

🎯 应用场景

WALL-OSS具有广泛的应用前景，包括机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。它可以用于开发能够理解人类指令并执行复杂任务的智能机器人，例如在家庭环境中进行清洁、烹饪等操作，或在工业环境中进行自动化装配和维护。该研究的成果有望推动具身智能的发展，并为人类创造更加便捷和智能的生活。

📄 摘要（原文）

While foundation models show remarkable progress in language and vision, existing vision-language models (VLMs) still have limited spatial and embodiment understanding. Transferring VLMs to embodied domains reveals fundamental mismatches between modalities, pretraining distributions, and training objectives, leaving action comprehension and generation as a central bottleneck on the path to AGI. We introduce WALL-OSS, an end-to-end embodied foundation model that leverages large-scale multimodal pretraining to achieve (1) embodiment-aware vision-language understanding, (2) strong language-action association, and (3) robust manipulation capability. Our approach employs a tightly coupled architecture and multi-strategies training curriculum that enables Unified Cross-Level CoT-seamlessly unifying instruction reasoning, subgoal decomposition, and fine-grained action synthesis within a single differentiable framework. Our results show that WALL-OSS attains high success on complex long-horizon manipulations, demonstrates strong instruction-following capabilities, complex understanding and reasoning, and outperforms strong baselines, thereby providing a reliable and scalable path from VLMs to embodied foundation models.