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，提升VLM在具身环境中的理解与操作能力

🎯 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 多模态预训练 机器人操作 指令跟随

📋 核心要点

  1. 现有VLM在具身环境理解方面存在不足，模态、预训练分布和训练目标不匹配导致动作理解和生成成为瓶颈。
  2. WALL-OSS通过大规模多模态预训练，实现具身感知的视觉语言理解、强大的语言-动作关联和鲁棒的操作能力。
  3. WALL-OSS在复杂操作任务上表现出色，展示了强大的指令跟随能力和推理能力，性能超越现有基线模型。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型(VLM)在语言和视觉方面取得了显著进展，但在空间和具身理解方面仍然有限。将VLM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(AGI)道路上的一个关键瓶颈。本文介绍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，实现统一的跨层CoT，从而在一个可微框架内无缝地统一指令推理、子目标分解和细粒度动作合成。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，展示了强大的指令跟随能力、复杂的理解和推理能力，并优于强大的基线模型，从而为从VLM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(VLM)在具身环境中的应用面临挑战，主要体现在对空间关系的理解不足，以及难以将语言指令转化为具体的动作序列。现有方法通常难以处理长时程、复杂的具身任务，并且在指令跟随和推理方面存在局限性。这些问题阻碍了VLM在机器人操作等领域的实际应用。

核心思路：WALL-OSS的核心思路是通过大规模多模态预训练，使模型能够学习到具身环境下的视觉、语言和动作之间的关联。通过紧耦合的架构和统一的训练框架，模型能够将指令推理、子目标分解和细粒度动作合成整合在一起，从而实现端到端的具身任务解决。

技术框架：WALL-OSS采用端到端的架构，包含视觉编码器、语言编码器和动作解码器三个主要模块。视觉编码器负责提取场景的视觉特征，语言编码器负责理解用户的指令，动作解码器则根据视觉特征和语言指令生成具体的动作序列。整个框架采用可微设计，可以通过反向传播进行端到端的训练。

关键创新：WALL-OSS的关键创新在于其统一的跨层CoT (Chain-of-Thought) 框架，该框架能够将指令推理、子目标分解和细粒度动作合成无缝地整合在一起。这种统一的框架使得模型能够更好地理解用户的意图，并将复杂的任务分解为一系列可执行的子任务，从而提高任务的成功率。

关键设计：WALL-OSS采用了多策略训练课程，包括模仿学习、强化学习和对比学习等。模仿学习用于学习人类专家的行为，强化学习用于优化模型的长期回报，对比学习用于学习视觉、语言和动作之间的不变性表示。此外，模型还采用了注意力机制，以便更好地关注重要的视觉区域和语言信息。具体的损失函数包括模仿学习损失、强化学习奖励和对比学习损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

WALL-OSS在复杂的长时程操作任务上取得了显著的成果，超越了现有的基线模型。实验结果表明，WALL-OSS能够成功完成各种复杂的任务，例如组装家具、烹饪食物等。在指令跟随能力方面，WALL-OSS也表现出色，能够准确地理解用户的意图并执行相应的动作。具体的性能数据和对比基线将在论文中详细展示。

🎯 应用场景

WALL-OSS具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等领域。它可以帮助机器人更好地理解人类的指令，并执行复杂的任务，从而提高生产效率和服务质量。此外，该研究还可以促进具身智能和人机交互领域的发展。

📄 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.