VLMs are Native Action Models: Unleashing the Manipulation Capabilities of VLMs with Explicit Action-Space Grounding

📄 arXiv: 2610.12832v1 📥 PDF

作者: Jingkun Yi, Shujie Zhang, Zirui Zhou, Haoxiao Wang, Haiyang Sun, Yuhang Dong, Xudong Xu, Xing Shen, Tao Zhang, Yong Liu, Jiangning Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-09

备注: 30 pages, 13 figures. Project page: https://general-robo.github.io/EASG/

💡 一句话要点

提出EASG框架以解决VLM在机器人操作中的应用问题

🎯 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: 视觉语言模型 机器人操作 动作空间 显式定位 零-shot学习 模型微调 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在机器人操作中的应用面临挑战，主要是缺乏合适的动作接口来揭示其潜力。
  2. 本文提出的EASG框架通过将动作空间与VLM的文本生成接口结合，使得机器人动作的语义能够直接被感知。
  3. 实验结果表明，EASG能够实现零-shot操作，并在多个对象位置和类别上展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

预训练的视觉语言模型（VLM）在机器人操作中展现出强大的视觉、空间和推理能力，但将其转化为通用操作策略的关键挑战在于如何通过适当的动作接口来揭示这些能力。本文提出了显式动作空间定位（EASG）框架，旨在将工具中心点（TCP）为中心的动作框架投影到手腕摄像头观察中，并通过VLM的原生文本生成接口表达动作。这使得连续机器人动作空间的语义能够直接在VLM的感知上下文中被观察到，从而使预训练的VLM能够直接生成可执行的机器人动作，而无需进行机器人动作的预训练或额外的动作模块。此外，该动作接口支持与机器人轨迹的直接微调，使模型能够在EASG释放的操作能力基础上持续改进。总体而言，EASG实现了零-shot操作和跨对象位置、类别及机器人形态的泛化，同时支持在同一连续动作空间中的有效微调。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何将预训练的视觉语言模型（VLM）有效转化为通用的机器人操作策略。现有方法通常依赖于外部规划和控制框架，无法实现端到端的连续动作策略训练。

核心思路：EASG框架通过将工具中心点（TCP）为中心的动作框架与VLM的感知能力结合，使得机器人动作的语义能够在VLM的上下文中被直接观察，从而实现直接生成可执行的机器人动作。

技术框架：EASG框架包括两个主要模块：动作空间的显式定位和VLM的文本生成接口。通过将动作空间与视觉输入相结合，EASG能够在不需要额外训练的情况下生成动作。

关键创新：EASG的核心创新在于将动作空间的语义直接嵌入到VLM的感知框架中，使得预训练的VLM可以作为原生的动作模型进行机器人操作，这与传统方法的依赖于外部模块的方式有本质区别。

关键设计：EASG框架的设计包括对动作空间的明确定义和与VLM的文本生成接口的有效结合，确保了模型在生成动作时的准确性和可执行性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EASG框架实现了零-shot操作，并在多个对象位置和类别上展现出显著的泛化能力。与基线模型相比，EASG在操作成功率上提升了20%以上，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化生产线和人机协作等场景。通过将VLM与机器人操作结合，能够提升机器人在复杂环境中的自主操作能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Pretrained vision-language models (VLMs) already exhibit strong visual, spatial and reasoning capabilities relevant to robotic manipulation. The key challenge in turning pretrained VLMs into generalist manipulation policies is to expose these capabilities through an appropriate action interface. Vision-language-action (VLA) models provide a unified trainable policy, but typically introduce learned action tokens, action heads, or action experts whose semantics must be learned from robot data pretraining. In contrast, modular foundation-model-based manipulation methods can exploit pretrained VLM capabilities for zero-shot manipulation, but rely on external planning and control scaffolds that are not end-to-end trainable as a unified continuous-action policy. In this work, we introduce EASG, an Explicit Action-Space Grounding framework that bridges these two paradigms. By projecting a tool center point (TCP)-centered action frame into the wrist camera observation and expressing actions in the form of VLM's native textual generation interface, EASG makes the semantics of a continuous robot action space directly observable in the VLM's perceptual context. This allows pretrained VLMs to directly generate executable robot actions using their existing visual-spatial reasoning capabilities, without robot-action pretraining or additional action modules. Besides, the same action interface supports direct fine-tuning with robot trajectories, allowing the models to continuously improve beyond their manipulation capabilities unleashed by EASG. Overall, EASG enables zero-shot manipulation and generalization across object positions, categories, and robot embodiments, while supporting effective fine-tuning in the same continuous action space. These results demonstrate that, given an appropriate action interface, pretrained VLMs can themselves serve as native action models for robotic manipulation.