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清华大学天创机器人阿里达摩院联合发布具身智能VLSA全新架构

来源：新浦京电子娱乐网站    发布时间：2025-12-26 00:52:35

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  在大模型驱动的具身智能浪潮中，VLA（Vision-Language-Action）模型凭借强大的语义理解与任务泛化能力，正成为下一代通用机器人的核心引擎。但现实很骨感：。许多VLA系统在仿真中表现惊艳，一旦部署到真实环境，却因缺乏对物理世界的“敬畏之心”而频频“硬碰硬”--轻则打翻物料、中断任务，重则损坏工厂设备、危及人员。

  面对这一“落地最后一公里”的关键瓶颈，清华大学安全控制技术研究中心、天创机器人与阿里达摩院联合提出全新解决方案：VLS（Vision-Language-Safe Action）架构--无需重训现有VLA模型；无需修改任何原始参数；即插即用嵌入动作输出端，即可为其叠加一层可验证、可量化、低延迟的安全保障层！

  利用VLM理解任务指令（如“将传送带上的电机组件搬运至右侧装配工位”），自动推理出哪些物体是潜在威胁（如正在运转的机械臂、临时堆放的托盘、未固定好的线缆或巡检中的AGV小车）；

  结合GroundingDINO开放词汇检测器+RGB-D深度图+多视角融合，将文本描述的“危险物”精准定位到3D世界坐标，实现任务对齐的障碍物感知。

  想象机器人末端和周围的障碍物都不是复杂的形状，而是被简化成一个个“椭球体”。研究人员用了一种聪明的办法：在两个椭球体之间“插”进一个虚拟的平面，系统实时判断两个椭球会不会撞上这个“隔板”。为了让这样的解决方法更灵活、不那么“保守”，还引入了一个“虚拟辅助状态”来动态调整这个平面的方向，让它能更好地贴合真实的情况。最终，整个避障策略被转化成一个凸二次规划问题，在平均0.356 毫秒内完成求解，仅占单步控制周期的 1.86%，几乎零开销！

  只在必要时微调动作，最大限度保留VLA原有的精细操作意图（如端平水杯、轻柔抓取），避免传统避障算法“为了安全牺牲任务”。

  为科学评估安全性能，研究团队在主流具身智能基准LIBERO基础上，构建了首个专注于物理安全的测试集--SafeLIBERO：

  与OpenVLA-OFT和pi_0.5等主流VLA模型相比，AEGIS 模块明显提升了系统的安全性与任务执行能力。

  为什么任务成功率反而更高？因为避免了碰撞引发的连锁失败--杯子没打翻、目标没移位、环境未破坏，任务自然更容易完成！

  因为经典路径规划/人工势场：只看几何，不懂语义，容易破坏VLA的精细动作意图；微调/重训练VLA：成本高昂，且无法覆盖真实世界无限长尾风险，缺乏确定性安全保证；所以要VLSA+AEGIS：以最小侵入式架构，在保留智能性的

  在工厂、制造业、物流仓储等复杂非结构化环境中，安全不是可选项，而是准入门槛。VLSA 架构的轻量化、模块化、即插即用特性，使其可无缝集成到现有VLA机器人系统中，大幅度降低安全改造成本，加速具身智能从实验室走向真实场景。

  此次成果由清华大学安全控制技术研究中心、天创机器人、阿里达摩院三方深度协作完成，标志着具身智能安全体系迈入新阶段。

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