iFlyBot-VLM Technical Report
作者: Xin Nie, Zhiyuan Cheng, Yuan Zhang, Chao Ji, Jiajia Wu, Yuhan Zhang, Jia Pan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-07
💡 一句话要点
iFlyBot-VLM：用于具身智能的通用视觉-语言模型，提升机器人感知与控制能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 视觉-语言模型 机器人控制 操作语言 跨模态学习
📋 核心要点
- 现有具身智能系统在跨模态语义理解和泛化能力方面存在不足，难以实现通用机器人控制。
- iFlyBot-VLM通过将视觉和空间信息抽象为操作语言，实现感知-动作闭环，提升模型通用性。
- 在多个具身智能基准测试中，iFlyBot-VLM取得了领先性能，验证了其有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文介绍了iFlyBot-VLM，一种通用的视觉-语言模型（VLM），旨在提升具身智能领域的能力。iFlyBot-VLM的核心目标是弥合高维环境感知和低级机器人运动控制之间的跨模态语义鸿沟。为此，该模型将复杂的视觉和空间信息抽象为一种与机器人本体无关且可迁移的操作语言，从而实现跨不同机器人平台的无缝感知-动作闭环协调。iFlyBot-VLM的架构经过系统设计，实现了具身智能所需的四个关键功能：1) 空间理解和度量推理；2) 交互式目标定位；3) 动作抽象和控制参数生成；4) 任务规划和技能排序。我们设想iFlyBot-VLM作为具身AI的可扩展和通用基础模型，促进从专门的面向任务的系统向通用、具有认知能力的智能体的演进。我们在10个当前主流的具身智能相关的VLM基准数据集（如Blink和Where2Place）上进行了评估，并在保持模型通用能力的同时实现了最佳性能。我们将公开发布训练数据和模型权重，以促进具身智能领域的进一步研究和开发。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能系统难以有效弥合高维视觉感知与低级机器人控制之间的语义鸿沟，导致系统难以泛化到不同的机器人平台和任务中。现有方法通常依赖于特定任务的定制化设计，缺乏通用性和可扩展性。
核心思路：iFlyBot-VLM的核心思路是将复杂的视觉和空间信息抽象为一种通用的、与机器人本体无关的操作语言。通过这种抽象，模型可以学习到更高级别的语义表示，从而实现跨不同机器人平台的知识迁移和泛化。这种操作语言充当了感知和动作之间的桥梁，使得模型能够更好地理解环境并生成相应的控制指令。
技术框架：iFlyBot-VLM的整体架构包含四个主要模块：1) 空间理解和度量推理模块，用于理解环境的空间布局和物体之间的关系；2) 交互式目标定位模块，用于根据指令定位目标物体；3) 动作抽象和控制参数生成模块，用于将高级指令转换为低级控制参数；4) 任务规划和技能排序模块，用于规划任务执行的步骤并排序所需的技能。这些模块协同工作，实现从感知到动作的闭环控制。
关键创新：iFlyBot-VLM最重要的技术创新点在于其操作语言的抽象能力。通过学习一种通用的操作语言，模型可以摆脱对特定机器人平台和任务的依赖，从而实现更好的泛化能力。此外，模型还采用了模块化的设计，使得各个模块可以独立进行优化和改进。
关键设计：具体的技术细节包括：使用Transformer架构来处理视觉和语言信息，并采用对比学习的方法来训练模型的操作语言表示。损失函数的设计旨在鼓励模型学习到与机器人本体无关的、可迁移的语义表示。网络结构的设计注重模块化和可扩展性，方便后续的改进和扩展。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
iFlyBot-VLM在10个主流的具身智能相关的VLM基准数据集上进行了评估，例如Blink和Where2Place，并在保持模型通用能力的同时实现了最佳性能。这些实验结果表明，iFlyBot-VLM在空间理解、目标定位、动作规划等方面具有显著优势，能够有效提升机器人的感知和控制能力。
🎯 应用场景
iFlyBot-VLM具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。该模型能够提升机器人在复杂环境中的感知和控制能力，使其能够更好地完成各种任务，例如物体抓取、导航、装配等。未来，iFlyBot-VLM有望成为通用机器人控制的基础模型，推动具身智能的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce iFlyBot-VLM, a general-purpose Vision-Language Model (VLM) used to improve the domain of Embodied Intelligence. The central objective of iFlyBot-VLM is to bridge the cross-modal semantic gap between high-dimensional environmental perception and low-level robotic motion control. To this end, the model abstracts complex visual and spatial information into a body-agnostic and transferable Operational Language, thereby enabling seamless perception-action closed-loop coordination across diverse robotic platforms. The architecture of iFlyBot-VLM is systematically designed to realize four key functional capabilities essential for embodied intelligence: 1) Spatial Understanding and Metric Reasoning; 2) Interactive Target Grounding; 3) Action Abstraction and Control Parameter Generation; 4) Task Planning and Skill Sequencing. We envision iFlyBot-VLM as a scalable and generalizable foundation model for embodied AI, facilitating the progression from specialized task-oriented systems toward generalist, cognitively capable agents. We conducted evaluations on 10 current mainstream embodied intelligence-related VLM benchmark datasets, such as Blink and Where2Place, and achieved optimal performance while preserving the model's general capabilities. We will publicly release both the training data and model weights to foster further research and development in the field of Embodied Intelligence.