1. 视觉-语言-动作模型成为具身智能核心，但跨本体泛化难题制约落地
在机器人操作与具身智能领域，视觉-语言-动作（Visual-Language-Action, VLA）模型正逐步成为突破通用操作能力的关键技术。这类模型通过融合视觉感知、语言指令理解与动作规划，试图让机器人像人类一样“看懂、听懂、做对”，例如根据“拿起红色杯子”的指令完成精准抓取。随着多模态大模型技术的成熟，业界普遍认为，通过预训练大规模机器人操作数据，VLA模型有望具备跨硬件、跨场景的迁移能力，即从实验室环境快速适配到家庭、工厂等真实场景。
然而，当前VLA模型的实际部署却面临一个严峻瓶颈：跨本体泛化能力不足。当目标场景中的机器人本体（如机械臂的构型、关节自由度、执行器类型）与预训练阶段的本体存在差异时——例如从单臂机器人迁移到双臂机器人，或从6自由度机械臂切换到7自由度型号——模型往往需要重新输入数十甚至数百小时的专用操作数据进行后训练。这种“数据堆叠”式的适配方式不仅成本高昂（每小时数据采集可能涉及设备损耗、人工标注等费用），还存在边际收益递减问题：随着数据量增加，模型性能提升逐渐停滞，却始终无法彻底解决预训练与目标场景的动作分布失配问题。
2. 跨本体泛化的核心痛点：动作分布差异导致传统方法失效
为何传统VLA模型在跨本体迁移时需要大量数据？中国电信人工智能研究院（TeleAI）具身智能团队在研究中指出，关键瓶颈并非模型参数规模或架构复杂度，而是预训练与后训练阶段的动作分布一致性。具体而言，机械臂的物理特性直接决定了其“能做什么动作”：例如，单臂机器人无法完成双臂协作的拧瓶盖动作，关节自由度少的机械臂难以实现高灵活性的轨迹规划。这些差异会导致目标场景的动作分布（即机器人可能执行的动作集合及其概率分布）与预训练阶段学到的分布产生偏移，形成“分布失配”。
传统解决思路主要有两类：一是统一语义级动作表示，将不同本体的动作映射到相同的语义标签（如“抓取”“旋转”）；二是通过运动学重定向，将预训练动作转化为目标本体的关节角度。但这两种方法在面对本体差异较大的场景（如单臂到双臂、工业机械臂到柔性机器人）时效果有限：语义标签无法捕捉动作的物理细节，运动学重定向则难以刻画目标本体特有的动作约束（如关节限位、力控精度）。更重要的是，这些方法仍需修改VLA模型的主干架构以适配新本体，导致“换一个机器人，改一套模型”的低效循环。
3. TeleAI提出ATE框架：通过“调分布”破解跨本体泛化难题
针对上述痛点，TeleAI团队近日发布了“对齐-引导-泛化”（Align then Steer, ATE）VLA跨本体泛化框架，核心创新在于从“调架构”转向“调分布”的范式转移。该框架无需修改VLA模型的主干结构，而是通过潜空间中的动作分布对齐与引导，让模型仅用少量目标本体数据即可快速适配，兼容当前主流的Diffusion和Flow-Matching VLA模型架构。
4. ATE框架双阶段设计：从潜空间对齐到分布引导的高效适配
ATE框架的工作流程分为两个紧密衔接的阶段，分别解决动作分布的“嵌入”与“牵引”问题，最终实现低数据量下的高效迁移。
4.1 第一阶段：动作潜分布对齐，让目标本体“融入”预训练知识
在对齐阶段，团队采用双变分自编码器（VAE）结构，将目标本体的动作分布“嵌入”到预训练模型的潜空间中。具体流程为：首先，利用预训练阶段的大量动作数据训练第一个VAE，构建一个包含通用动作模式的潜空间先验分布；随后，针对目标本体的少量适应数据（如5小时操作样本）训练第二个VAE，并通过反向KL散度约束，强制其潜分布紧密贴合预训练潜分布的主模态。
反向KL散度的“模式寻找”特性在此处发挥关键作用：它能让目标本体的动作分布主动向预训练分布的高频区域（即通用动作模式）靠拢，而非简单覆盖整个分布空间。这一过程无需修改VLA模型的主干网络，仅需训练轻量级的VAE模块，计算开销低，且能保留预训练模型学到的通用知识。
4.2 第二阶段：动作潜分布引导，用少量数据“牵引”策略更新
完成潜分布对齐后，引导阶段通过可微分机制进一步优化模型输出，确保其符合目标本体的动作约束。框架设计了针对Diffusion和Flow-Matching模型的引导函数：首先通过能量函数衡量生成动作与目标分布的差异，再在潜空间中构造分类器引导项，实时计算当前去噪时间步的策略输出与目标动作块的距离（如L2损失），最后利用梯度反向传播，将模型训练目标显式“牵引”至期望的分布区域。
这一机制的优势在于无需额外数据：仅需对齐阶段的少量目标样本作为参考，即可通过噪声样本的梯度优化实现策略微调。实验显示，该引导项能有效避免模型陷入预训练分布的局部最优，快速收敛到目标本体的可行动作空间。
5. ATE框架性能跃升：数据需求减少90%，训练效率与兼容性全面提升
通过潜空间对齐与引导的协同设计，ATE框架在关键指标上实现了对传统方法的突破。根据TeleAI团队发布的实验数据及开源代码验证结果，其核心优势可概括为以下四点：
5.1 数据需求呈数量级下降，适配成本大幅降低
传统VLA模型跨本体迁移需50-100小时的目标本体数据，而ATE框架仅需5小时以内的样本即可达到同等甚至更优性能，数据需求减少90%以上。这一突破源于潜分布对齐阶段对预训练知识的高效复用，以及引导阶段对策略更新的精准牵引，避免了“数据堆砌”带来的资源浪费。
5.2 训练时间缩短50%，工程落地周期加速
由于无需修改VLA主干架构，ATE框架仅需优化VAE和引导模块的少量参数，训练时间较全参数重训练缩短50%。在主流GPU设备上，单个本体的适配过程可在24小时内完成，显著提升了机器人系统的迭代效率。
5.3 跨架构兼容性强，即插即用适配主流模型
ATE框架与当前主流VLA模型架构（如Diffusion Policy、Flow-Matching Policy）兼容，无需调整模型主干即可直接集成。开源代码库中提供了针对Hierarchical VLA模型的适配示例，验证了其在复杂任务场景下的模块化部署能力。
5.4 泛化准确率提升15-20%，复杂场景适应性增强
在MetaWorld和RLBench等标准机器人任务集上，ATE框架跨本体迁移的平均准确率较传统方法提升15-20%，尤其在双臂协作、柔性物体操作等复杂场景中表现突出。这得益于潜空间对动作物理约束的精准建模，使模型能更好应对目标本体的关节限位、力控精度等硬件特性差异。
6. 开源资源与产业价值：从实验室到工厂的技术普惠
为推动技术落地，TeleAI团队已公开ATE框架的完整技术资料，包括arXiv论文、GitHub开源代码库及项目主页。代码库基于PyTorch实现，包含预训练VAE模型、引导函数模块、实验数据集（如单臂到双臂的迁移样本）及详细部署文档，支持开发者快速复现实验结果并适配自有机器人系统。
从产业视角看，ATE框架的价值不仅在于技术创新，更在于降低了具身智能的落地门槛：工厂无需为每台不同型号的机器人单独采集数据，家庭服务机器人可通过OTA升级快速适配新硬件，甚至柔性制造场景中频繁更换的末端执行器，也能借助该框架实现分钟级策略更新。
7. 从“调架构”到“调分布”：具身智能范式转移的产业影响
ATE框架的提出，标志着VLA模型跨本体泛化从“架构依赖”向“分布驱动”的范式转移。这种转变不仅解决了当前机器人操作的工程痛点，更为具身智能的通用化发展提供了新思路：未来模型的迁移能力可能不再依赖数据规模，而是取决于对动作分布规律的建模深度。
随着更多机器人系统接入该框架，我们有理由期待，具身智能将加速从实验室走向真实世界——从工业生产线的柔性协作，到家庭场景的个性化服务，再到危险环境的远程操作，ATE框架正在为机器人的“通用性”铺设一条低数据、高效率的技术路径。
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