AI突破将能耗降至百分之一并提升准确率

这项研究成果将于今年5月在维也纳举行的国际机器人与自动化大会（International Conference on Robotics and Automation）上发布，并收录于会议论文集。

视觉—语言—动作模型（VLA models）能够接收来自摄像头的视觉数据和语言指令，并将这些信息转化为现实世界中的具体动作。例如，这类模型可以控制机器人的轮子、机械臂或手指，以完成特定任务。

这一技术路径正在推动机器人从“看懂”和“听懂”进一步走向“做出来”，在复杂任务执行中展现出重要应用潜力。

长期以来，传统VLA系统高度依赖海量数据和试错式学习机制。在执行任务时，机器人通常需要先分析场景、识别目标物体，再判断如何完成操作。

以“将积木堆叠成塔”为例，机器人首先需要识别每一块积木的位置与形状，并规划正确的放置方式。然而，这一过程往往容易出现误差。阴影可能使系统误判积木外形，错误的摆放还可能导致整体结构坍塌，影响任务完成效果。

与传统模型相比，新系统在训练效率上实现了大幅提升。研究显示，该系统仅用34分钟便学会了相关任务，而常规模型通常需要超过一天半的训练时间。

这一趋势引发了扩展基础设施的竞赛，也加剧了人们对长期能源限制的担忧。

研究人员指出，当前基于LLMs和VLAs的发展路径可能难以在长期内保持可持续。尽管这些系统功能强大，但其能源消耗巨大，且在实际应用中仍可能产生不稳定或不可靠的结果。

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