NS-VLA: Towards Neuro-Symbolic Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2603.09542v1 📥 PDF

作者: Ziyue Zhu, Shangyang Wu, Shuai Zhao, Zhiqiu Zhao, Shengjie Li, Yi Wang, Fang Li, Haoran Luo

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-10

💡 一句话要点

提出神经符号视觉-语言-动作模型，提升机器人操作任务中的数据效率和泛化性

🎯 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 神经符号学习 机器人操作 强化学习 数据高效 零样本泛化 动作原语

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在学习可复用原语、依赖大规模数据和复杂架构、以及探索演示之外的行为方面存在挑战。
  2. NS-VLA框架通过神经符号方法，利用符号编码器提取结构化原语，并结合符号求解器和在线强化学习，提升数据效率和泛化能力。
  3. 实验表明，NS-VLA在机器人操作任务中，相比现有方法，在数据效率、泛化性和探索能力方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的神经符号视觉-语言-动作(NS-VLA)框架，用于解决机器人操作任务中，VLA模型在学习相关可复用原语、减少对大规模数据和复杂架构的依赖、以及在演示之外进行探索等方面面临的挑战。该框架通过在线强化学习(RL)实现，引入符号编码器嵌入视觉和语言特征并提取结构化原语，利用符号求解器实现数据高效的动作序列生成，并利用在线RL通过扩展探索优化生成过程。在机器人操作基准测试上的实验表明，NS-VLA在单样本训练和数据扰动设置下均优于现有方法，同时表现出卓越的零样本泛化能力、高数据效率和扩展的探索空间。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言-动作(VLA)模型在机器人操作任务中面临着几个关键问题。首先，它们难以学习到可复用和相关的动作原语，导致模型泛化能力不足。其次，这些模型通常需要大规模的训练数据和复杂的网络结构，增加了训练成本和部署难度。最后，现有模型难以在给定的演示之外进行有效的探索，限制了其在复杂环境中的应用。

核心思路：本文的核心思路是将神经方法和符号方法相结合，构建一个神经符号视觉-语言-动作(NS-VLA)框架。通过符号编码器提取结构化的动作原语，利用符号求解器进行数据高效的动作序列生成，并结合在线强化学习进行探索和优化。这种结合既能利用神经模型的感知能力，又能利用符号模型的推理能力，从而提高模型的泛化性和数据效率。

技术框架：NS-VLA框架主要包含三个模块：符号编码器、符号求解器和在线强化学习模块。符号编码器负责将视觉和语言特征嵌入到符号空间，并提取结构化的动作原语。符号求解器利用这些原语生成动作序列，实现数据高效的动作规划。在线强化学习模块则通过与环境的交互，不断优化动作序列的生成策略，实现更有效的探索。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经方法和符号方法有机结合，构建了一个端到端的神经符号框架。传统的VLA模型通常依赖于大规模数据和复杂的神经网络，而NS-VLA通过符号编码器和求解器，实现了数据高效的动作序列生成。此外，在线强化学习模块的引入，使得模型能够在演示之外进行有效的探索，进一步提高了模型的泛化能力。

关键设计：符号编码器可能采用Transformer或其他注意力机制，将视觉和语言信息映射到符号空间。符号求解器可能使用规划算法，如A*或启发式搜索，生成动作序列。在线强化学习模块可能采用Actor-Critic算法，其中Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估动作的价值。具体的损失函数可能包括模仿学习损失、强化学习奖励和正则化项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NS-VLA在机器人操作基准测试中，在单样本训练和数据扰动设置下均优于现有方法。同时，NS-VLA表现出卓越的零样本泛化能力、高数据效率和扩展的探索空间。具体性能提升数据未知，但整体效果显著。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗辅助机器人。通过提高数据效率和泛化能力，该方法可以降低机器人部署成本，并使其能够适应更复杂和动态的环境。未来，该研究可以扩展到更复杂的任务，例如多机器人协作和人机交互。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models are formulated to ground instructions in visual context and generate action sequences for robotic manipulation. Despite recent progress, VLA models still face challenges in learning related and reusable primitives, reducing reliance on large-scale data and complex architectures, and enabling exploration beyond demonstrations. To address these challenges, we propose a novel Neuro-Symbolic Vision-Language-Action (NS-VLA) framework via online reinforcement learning (RL). It introduces a symbolic encoder to embedding vision and language features and extract structured primitives, utilizes a symbolic solver for data-efficient action sequencing, and leverages online RL to optimize generation via expansive exploration. Experiments on robotic manipulation benchmarks demonstrate that NS-VLA outperforms previous methods in both one-shot training and data-perturbed settings, while simultaneously exhibiting superior zero-shot generalizability, high data efficiency and expanded exploration space. Our code is available.