ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2601.11404v1 📥 PDF

作者: Linqing Zhong, Yi Liu, Yifei Wei, Ziyu Xiong, Maoqing Yao, Si Liu, Guanghui Ren

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-16

💡 一句话要点

提出ACoT-VLA，通过动作链式推理提升VLA模型在机器人操作任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作模型 机器人操作 动作链式思考 显式推理 隐式推理 多模态学习 策略学习

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型依赖间接的中间推理（如子任务预测），难以传递精确动作执行所需的细粒度信息。
  2. 提出动作链式思考(ACoT)范式，将推理过程构建为粗略动作意图的结构化序列，直接在动作空间中进行推理。
  3. ACoT-VLA架构包含显式动作推理器(EAR)和隐式动作推理器(IAR)，在多个数据集上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型已成为通用机器人策略的关键，用于处理各种操作任务。传统方法依赖于通过视觉-语言模型(VLM)嵌入将多模态输入直接转换为动作。最近的研究引入了显式的中间推理，例如子任务预测(语言)或目标图像合成(视觉)来指导动作生成。然而，这些中间推理通常是间接的，并且在传达精确动作执行所需的完整、细粒度信息方面存在固有的局限性。我们认为，最有效的推理形式是在动作空间中直接进行思考。我们引入了动作链式思考(ACoT)范式，其中推理过程本身被构建为引导最终策略的粗略动作意图的结构化序列。在本文中，我们提出了ACoT-VLA，一种实现ACoT范式的新颖架构。具体来说，我们引入了两个互补的组件：显式动作推理器(EAR)和隐式动作推理器(IAR)。前者提出粗略的参考轨迹作为显式的动作级别推理步骤，而后者从多模态输入的内部表示中提取潜在的动作先验，共同形成一个ACoT，从而调节下游动作头以实现基于现实的策略学习。在真实世界和模拟环境中的大量实验表明了我们提出的方法的优越性，在LIBERO、LIBERO-Plus和VLABench上分别实现了98.5%、84.1%和47.4%的性能。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型在机器人操作任务中面临的挑战是如何有效地将多模态输入转化为精确的动作指令。现有方法，如依赖VLM嵌入直接映射或使用子任务预测等间接推理，无法充分表达动作执行所需的细粒度信息，导致策略学习效果受限。

核心思路：论文的核心思路是引入动作链式思考(ACoT)范式，将推理过程分解为一系列粗略的动作意图。通过在动作空间中直接进行推理，模型可以更有效地规划和执行复杂的操作任务。这种方法旨在克服现有方法中信息传递不足的问题，从而提高VLA模型的性能。

技术框架：ACoT-VLA架构包含两个主要组件：显式动作推理器(EAR)和隐式动作推理器(IAR)。EAR负责生成粗略的参考轨迹，作为显式的动作级别推理步骤。IAR则从多模态输入的内部表示中提取潜在的动作先验。这两个组件共同形成一个ACoT，用于调节下游的动作头，从而实现基于现实的策略学习。整体流程是从多模态输入开始，经过EAR和IAR的推理，最终生成具体的动作指令。

关键创新：最重要的技术创新点在于ACoT范式本身，它将动作推理过程显式地建模为一系列动作意图。与现有方法相比，ACoT直接在动作空间中进行推理，避免了信息传递的损失，并允许模型更好地理解和规划复杂的操作任务。EAR和IAR的结合，既利用了显式的动作轨迹信息，又考虑了隐式的动作先验，从而提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：论文中关于EAR和IAR的具体实现细节未知。但是，可以推测EAR可能使用某种形式的轨迹生成模型，例如生成对抗网络(GAN)或变分自编码器(VAE)，来生成粗略的参考轨迹。IAR可能使用注意力机制或其他特征提取方法，从多模态输入中提取与动作相关的潜在信息。损失函数的设计可能包括模仿学习损失、强化学习损失以及用于约束EAR和IAR输出一致性的损失项。

📊 实验亮点

实验结果表明，ACoT-VLA在LIBERO、LIBERO-Plus和VLABench数据集上分别取得了98.5%、84.1%和47.4%的性能。这些结果显著优于现有方法，证明了ACoT范式和ACoT-VLA架构的有效性。尤其是在VLABench这种更具挑战性的数据集上，性能提升尤为明显。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人等。通过提升VLA模型在复杂操作任务中的性能，可以使机器人更智能、更自主地完成各种任务，从而提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望进一步扩展到其他领域，如自动驾驶和虚拟现实等。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have emerged as essential generalist robot policies for diverse manipulation tasks, conventionally relying on directly translating multimodal inputs into actions via Vision-Language Model (VLM) embeddings. Recent advancements have introduced explicit intermediary reasoning, such as sub-task prediction (language) or goal image synthesis (vision), to guide action generation. However, these intermediate reasoning are often indirect and inherently limited in their capacity to convey the full, granular information required for precise action execution. Instead, we posit that the most effective form of reasoning is one that deliberates directly in the action space. We introduce Action Chain-of-Thought (ACoT), a paradigm where the reasoning process itself is formulated as a structured sequence of coarse action intents that guide the final policy. In this paper, we propose ACoT-VLA, a novel architecture that materializes the ACoT paradigm. Specifically, we introduce two complementary components: an Explicit Action Reasoner (EAR) and Implicit Action Reasoner (IAR). The former proposes coarse reference trajectories as explicit action-level reasoning steps, while the latter extracts latent action priors from internal representations of multimodal input, co-forming an ACoT that conditions the downstream action head to enable grounded policy learning. Extensive experiments in real-world and simulation environments demonstrate the superiority of our proposed method, which achieves 98.5%, 84.1%, and 47.4% on LIBERO, LIBERO-Plus and VLABench, respectively.