這項由上海交通大學人工智能學院的楊彥泰、王宇豪等研究團隊完成的工作，發(fā)表于2025年6月的arXiv預印本平臺。該研究的完整論文可以通過arXiv:2506.10100v1獲取，題目為"EfficientVLA: Training-Free Acceleration and Compression for Vision-Language-Action Models"。對這個技術突破感興趣的讀者，可以訪問https://arxiv.org/abs/2506.10100了解詳細內(nèi)容。

想象一下，你有一個非常聰明的機器人助手，它能看懂你的手勢，聽懂你的話，還能準確執(zhí)行各種復雜任務。但問題是，這個機器人每次思考都要花很長時間，就像一臺運行緩慢的老電腦。這正是當前最先進的視覺-語言-動作（VLA）機器人模型面臨的困境。

現(xiàn)在的機器人大腦實際上是由三個重要部分組成的復雜系統(tǒng)。第一部分是"眼睛"——視覺模塊，負責理解看到的畫面；第二部分是"大腦"——語言模塊，用來理解指令和進行推理；第三部分是"手腳"——動作模塊，決定具體該怎么行動。這三個部分協(xié)同工作，讓機器人能夠像人一樣理解環(huán)境、分析情況、執(zhí)行任務。

然而，這種復雜的設計帶來了一個嚴重問題：運算量太大，速度太慢。就好比一個超級聰明但行動遲緩的人，雖然能力很強，但在實際應用中卻因為反應太慢而不實用。上海交大的研究團隊意識到，如果不解決這個速度問題，再聰明的機器人也只能停留在實驗室里，無法走入真實世界。

經(jīng)過深入分析，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：這些機器人大腦在運行時存在大量的"冗余計算"，就像一個人在解決簡單問題時動用了過多的腦力。具體來說，語言模塊中很多層次的處理實際上在做重復工作；視覺模塊處理了太多不重要的圖像信息；動作模塊在生成動作序列時反復計算相似的內(nèi)容。

基于這些發(fā)現(xiàn)，研究團隊開發(fā)了EfficientVLA框架，這是一個不需要重新訓練就能大幅提升機器人運行速度的解決方案。他們采用了三管齊下的策略來解決不同模塊的效率問題。

一、簡化大腦結構：讓機器人思考更直接

機器人的語言模塊就像人的大腦皮層，由很多層神經(jīng)網(wǎng)絡組成。每一層都會對輸入的信息進行處理和轉(zhuǎn)換。但研究團隊發(fā)現(xiàn)，在很多情況下，某些層次的處理幾乎沒有改變信息內(nèi)容，就像一個人在思考時繞了很多不必要的彎。

為了識別這些"無用功"，研究團隊開發(fā)了一個巧妙的評估方法。他們比較每一層處理前后的信息相似程度，如果某一層的輸入和輸出幾乎一樣，就說明這一層沒有做什么有意義的工作。通過這種方式，他們能夠精確地找出那些可以安全移除的冗余層次。

這個過程就像精簡一個冗長的工作流程。原本需要經(jīng)過32個步驟的思考過程，經(jīng)過優(yōu)化后只需要22個步驟就能達到同樣的效果，不僅速度更快，準確性還略有提升。在實際測試中，這種簡化使得語言模塊的參數(shù)減少了41%，計算量減少了78%，但機器人的任務執(zhí)行能力幾乎沒有下降。

二、優(yōu)化視覺處理：只看重要的東西

機器人的視覺系統(tǒng)通常會把看到的圖像分解成很多小塊來處理，每個小塊被稱為一個"視覺令牌"。這就像人在看一幅畫時，會注意到畫中的每一個細節(jié)。但問題是，并不是所有細節(jié)都對完成任務有幫助。

研究團隊設計了一個聰明的視覺令牌篩選策略。這個策略分為兩個階段：首先找出與任務最相關的關鍵視覺信息，然后在剩余信息中選擇那些能提供額外有用信息的內(nèi)容。

這個過程類似于一個經(jīng)驗豐富的攝影師在拍照時的選擇過程。攝影師會首先鎖定主要拍攝對象（任務相關的關鍵信息），然后選擇一些背景元素來豐富畫面（多樣性信息），最終構成一張既突出主題又信息豐富的照片。

通過這種方法，原本需要處理256個視覺令牌的系統(tǒng)，現(xiàn)在只需要處理56個就能達到相似的效果。這相當于將視覺處理的工作量減少了78%，大大提升了處理速度。

三、動作生成加速：重復利用中間結果

機器人的動作模塊使用了一種叫做"擴散模型"的技術來生成精確的動作序列。這種技術的工作原理有點像雕刻師創(chuàng)作雕塑：從一塊粗糙的材料開始，通過多次精細的調(diào)整，最終雕琢出精美的作品。

但研究團隊發(fā)現(xiàn)，在這個"雕琢"過程中，相鄰步驟之間的中間結果往往非常相似。這就像雕刻師在連續(xù)的幾次雕琢中使用了幾乎相同的技法和力度。既然如此，為什么不重復利用之前的計算結果呢？

基于這個想法，他們開發(fā)了一個緩存機制。系統(tǒng)會在某些關鍵時刻進行完整計算，然后在接下來的幾個步驟中直接重用這些計算結果。這種方法將動作生成的計算量減少了80%，同時保持了動作的精確性。

這三種優(yōu)化策略協(xié)同工作，就像給一輛汽車同時升級了發(fā)動機、減輕了重量、優(yōu)化了傳動系統(tǒng)。每個改進都有獨立的效果，但組合在一起時產(chǎn)生了更大的整體提升。

為了驗證EfficientVLA的效果，研究團隊在SIMPLER仿真環(huán)境中進行了全面測試。這個環(huán)境專門設計用來評估機器人的操作能力，包含了四種典型的機器人任務：抓取可樂罐、移動物體到指定位置、開關抽屜、以及復雜的多步驟操作任務。

測試結果令人印象深刻。在最優(yōu)配置下，EfficientVLA實現(xiàn)了1.93倍的速度提升，將計算量降低到原來的28.9%，而任務成功率僅下降了0.6%。這意味著機器人的運行速度幾乎翻了一倍，但執(zhí)行任務的能力幾乎沒有受到影響。

更有趣的是，在某些任務中，優(yōu)化后的模型表現(xiàn)甚至比原始模型更好。比如在抓取可樂罐的任務中，成功率從91.3%提升到了94.0%。這個現(xiàn)象表明，原始模型中確實存在很多冗余信息，去除這些冗余不僅提高了效率，還改善了性能。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，分別測試了每個優(yōu)化策略的獨立效果。結果顯示，僅僅進行視覺令牌優(yōu)化只能帶來1.25倍的速度提升，而僅僅進行動作緩存優(yōu)化帶來1.23倍提升。但當三種策略結合使用時，速度提升達到了1.93倍，證明了綜合優(yōu)化方案的優(yōu)越性。

這項研究的意義遠超技術本身。當前，大多數(shù)先進的機器人模型都因為計算需求過高而無法在實際環(huán)境中部署。就像一輛超級跑車只能在專業(yè)賽道上行駛，而無法在普通道路上使用一樣。EfficientVLA的出現(xiàn)改變了這種狀況，它讓高性能的機器人模型能夠在資源有限的實際設備上運行。

這種突破對于機器人技術的普及具有重要意義?，F(xiàn)在，研究人員和工程師可以在普通的硬件設備上部署先進的機器人模型，大大降低了技術應用的門檻。這不僅有助于學術研究的推進，也為機器人技術在工業(yè)、服務業(yè)、家庭等領域的廣泛應用鋪平了道路。

EfficientVLA框架的另一個重要優(yōu)勢是它的"即插即用"特性。由于不需要重新訓練模型，研究人員可以直接將這套優(yōu)化方案應用到現(xiàn)有的機器人系統(tǒng)上。這就像為汽車安裝一個提升燃油效率的裝置，不需要更換整個發(fā)動機，就能顯著改善性能。

當然，這項研究也有一些局限性。由于目前開源的擴散式VLA模型還比較少，研究團隊主要在CogACT模型上進行了驗證。隨著更多模型的開源，他們計劃在更廣泛的模型和任務上驗證EfficientVLA的效果。

此外，動作模塊中使用的固定緩存間隔策略雖然有效，但在某些情況下可能不是最優(yōu)的。未來的研究可能會探索更智能的自適應緩存策略，根據(jù)具體任務的需求動態(tài)調(diào)整緩存策略。

從技術發(fā)展的角度來看，EfficientVLA代表了一種新的優(yōu)化思路。傳統(tǒng)的模型優(yōu)化往往需要重新設計模型架構或重新訓練，這不僅耗時耗力，還可能影響模型的原有能力。而EfficientVLA采用的無訓練優(yōu)化方法，既保持了模型的原有能力，又大幅提升了運行效率。

這種方法的成功也啟發(fā)了對其他AI系統(tǒng)的優(yōu)化思考。隨著AI模型變得越來越復雜，計算效率問題將變得越來越重要。EfficientVLA提供的系統(tǒng)性優(yōu)化框架，可能會被應用到其他類型的多模態(tài)AI系統(tǒng)中。

說到底，EfficientVLA解決的是AI技術從實驗室走向現(xiàn)實世界的關鍵瓶頸問題。當我們談論AI的未來時，往往關注的是模型能力的提升，但實際上，讓AI系統(tǒng)高效運行同樣重要。畢竟，一個無法在實際環(huán)境中部署的AI系統(tǒng)，無論多么智能，都只能是"紙上談兵"。

這項研究為機器人技術的實用化開辟了新的道路。我們可以期待，在不久的將來，更多智能的機器人助手將能夠以可接受的成本和合理的響應速度，在我們的工作和生活中發(fā)揮重要作用。無論是工廠中的智能制造設備，還是家庭中的服務機器人，都將受益于這種效率的提升。

對于普通人來說，這意味著我們距離擁有真正實用的智能機器人助手又近了一步。這些機器人不僅要足夠聰明，還要足夠快速和經(jīng)濟實用。EfficientVLA正是朝著這個目標邁出的重要一步。

有興趣深入了解這項研究技術細節(jié)的讀者，可以通過訪問arXiv:2506.10100v1獲取完整的研究論文，其中包含了詳細的算法描述、實驗設置和結果分析。

Q&A

Q1：EfficientVLA是什么？它能做什么？ A：EfficientVLA是上海交大開發(fā)的機器人大腦加速框架，它能讓視覺-語言-動作機器人的運行速度提升93%，同時將計算量減少到原來的28.9%，但任務執(zhí)行能力幾乎不受影響。它的核心價值是讓高性能機器人模型能在普通硬件上快速運行。

Q2：EfficientVLA會不會影響機器人的智能水平？ A：不會，甚至在某些任務上表現(xiàn)更好。研究顯示優(yōu)化后的機器人在抓取任務中成功率從91.3%提升到94.0%。這是因為EfficientVLA去除的是冗余計算，保留了所有關鍵能力，有時去除干擾信息后表現(xiàn)反而更好。

Q3：普通人什么時候能用上這種技術優(yōu)化的機器人？ A：這項技術具有"即插即用"特性，可以直接應用到現(xiàn)有機器人系統(tǒng)上，無需重新訓練。隨著技術推廣，預計在幾年內(nèi)就能看到運行更快、成本更低的智能機器人在工廠、服務業(yè)和家庭中普及應用。