Efficient Vision-Language-Action Models for Embodied Manipulation: A Systematic Survey

📄 arXiv: 2510.17111v3 📥 PDF

作者: Weifan Guan, Qinghao Hu, Aosheng Li, Jian Cheng

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-23)

💡 一句话要点

综述高效视觉-语言-动作模型，解决具身操作中计算资源受限问题

🎯 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: 视觉-语言-动作模型 具身智能 机器人控制 模型效率 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型计算和内存需求巨大，难以在资源受限的边缘设备上实现实时控制。
  2. 该综述系统性地分析了VLA模型效率提升方法，从模型架构、感知特征、动作生成和训练/推理策略四个维度进行分类。
  3. 总结了各类效率优化技术的代表性方法，并探讨了未来发展趋势和挑战，为高效具身智能研究提供指导。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型通过将自然语言指令和视觉观察映射到机器人动作，扩展了视觉-语言模型在具身控制方面的应用。尽管VLA系统具有强大的能力，但由于其巨大的计算和内存需求，它们面临着严峻的挑战，这与边缘平台（如车载移动机械臂）对实时性能的要求相冲突。解决这种矛盾已成为近期研究的中心。鉴于在更高效和可扩展的VLA系统方面日益增长的努力，本综述系统地回顾了提高VLA效率的方法，重点是减少延迟、内存占用以及训练和推理成本。我们将现有解决方案分为四个维度：模型架构、感知特征、动作生成和训练/推理策略，总结了每个类别中的代表性技术。最后，我们讨论了未来的趋势和开放的挑战，强调了推进高效具身智能的方向。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型旨在使机器人能够根据自然语言指令和视觉输入执行操作任务。然而，现有VLA模型通常参数量巨大，计算复杂度高，难以部署在计算资源有限的移动机器人平台上，无法满足实时性要求。因此，如何降低VLA模型的计算成本、内存占用和延迟，是当前研究面临的关键问题。

核心思路：该综述的核心思路是将现有VLA效率提升方法进行系统性地分类和总结，从而为研究人员提供一个全面的视角，了解不同方法的优缺点和适用场景。通过对不同维度的技术进行分析，可以更好地指导未来的研究方向，例如，如何设计更轻量级的模型架构，如何提取更有效的感知特征，如何优化动作生成策略，以及如何采用更高效的训练和推理方法。

技术框架：该综述将VLA效率提升方法分为四个主要维度： 1. 模型架构：研究如何设计更紧凑、更高效的模型结构，例如使用轻量级卷积神经网络、Transformer变体等。 2. 感知特征：研究如何提取更具代表性、更低维度的视觉特征，例如使用特征蒸馏、知识图谱等。 3. 动作生成：研究如何优化动作生成策略，例如使用分层动作空间、模仿学习等。 4. 训练/推理策略：研究如何采用更高效的训练和推理方法，例如使用量化、剪枝、知识蒸馏等。

关键创新：该综述的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅对现有方法进行了分类和总结，还深入分析了不同方法的优缺点和适用场景。此外，该综述还探讨了未来的发展趋势和挑战，为研究人员提供了有价值的指导。与以往的综述相比，该综述更加关注VLA模型的效率问题，并从多个维度提出了解决方案。

关键设计：该综述并没有提出新的技术设计，而是对现有技术进行了梳理和总结。在模型架构方面，关注轻量级网络结构的设计；在感知特征方面，关注特征提取的效率和信息量；在动作生成方面，关注动作空间的表示和探索；在训练/推理策略方面，关注模型压缩和加速技术。具体的技术细节需要参考原始论文。

📊 实验亮点

该综述全面总结了VLA模型效率提升的现有方法，并将其分为模型架构、感知特征、动作生成和训练/推理策略四个维度。通过对每个维度中的代表性技术进行分析，为研究人员提供了一个清晰的路线图，了解如何提高VLA模型的效率。此外，该综述还指出了未来研究的潜在方向，例如如何设计更高效的端到端VLA模型，如何利用自监督学习来减少对标注数据的依赖等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人进行具身操作的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通过提高VLA模型的效率，可以使这些机器人能够在资源受限的环境中执行复杂的任务，例如物体识别、抓取、放置等。此外，该研究还可以促进人机协作的发展，使机器人能够更好地理解人类的指令，并与人类进行交互。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models extend vision-language models to embodied control by mapping natural-language instructions and visual observations to robot actions. Despite their capabilities, VLA systems face significant challenges due to their massive computational and memory demands, which conflict with the constraints of edge platforms such as on-board mobile manipulators that require real-time performance. Addressing this tension has become a central focus of recent research. In light of the growing efforts toward more efficient and scalable VLA systems, this survey provides a systematic review of approaches for improving VLA efficiency, with an emphasis on reducing latency, memory footprint, and training and inference costs. We categorize existing solutions into four dimensions: model architecture, perception feature, action generation, and training/inference strategies, summarizing representative techniques within each category. Finally, we discuss future trends and open challenges, highlighting directions for advancing efficient embodied intelligence.