当前人工智能系统对人类智能建模的颗粒度分析

第一章：当前人工智能系统对人类智能建模的颗粒度分析

2.1 人工智能中的认知架构概述

认知架构是对人类思维结构的理论模型，也是这种心灵结构理论在人工智能和计算认知科学领域中的计算实现。从本质上讲，认知架构试图回答"一个智能体是如何思考的"这个核心问题，为构建人类水平的人工智能提供理论基础和实践路径。

2.1.1 认知架构的历史发展与分类

认知架构的研究可以追溯到20世纪50年代，当时人工智能领域的创始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和他的学生爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）开始探索人类思维的计算模型。1960年，费根鲍姆发表的EPAM（Elementary Perceiver and Memorizer）论文被认为是最早的认知架构尝试，该模型涵盖了人类记忆和学习等基本认知环节。

随后的几十年中，认知架构研究经历了几个重要阶段：

1. 早期符号系统阶段（1960s-1970s）：以EPAM为代表，主要基于符号处理和规则系统，强调知识表征和问题求解。

2. 认知模型整合阶段（1980s）：约翰·安德森（John Anderson）在1983年出版了开创性著作《认知架构》，提出了ACT（Adaptive Control of Thought）理论，将认知理论与计算实现紧密结合。

3. 多元化发展阶段（1990s-2000s）：出现了多种不同类型的认知架构，包括符号主义、联结主义和混合架构，研究重点扩展到感知、注意力、情感等更广泛的认知功能。

4. 大规模整合阶段（2010s至今）：随着计算能力的提升和神经科学的进步，认知架构研究开始尝试更大规模的整合，模拟更复杂的认知功能和行为。

根据处理机制和理论基础，认知架构可以分为三大类：

1. 符号架构（Symbolic Architectures）：基于符号处理和规则系统，强调高级认知功能如推理、规划和问题求解。代表性架构包括ACT-R、Soar和EPIC等。这类架构通常基于"思维就像计算机"的类比，采用明确的规则和符号表征。

2. 神经架构（Neural Architectures）：受生物学启发，基于神经网络模型，强调学习和适应性。这类架构不预先指定处理规则，而是依赖于处理单元（如神经元）之间的连接模式和权重调整。代表性架构包括HTM（层次时间记忆）和Spaun等。

3. 混合架构（Hybrid Architectures）：结合符号处理和神经网络的优势，既保留了符号系统的可解释性和高级推理能力，又具备神经网络的学习和适应能力。代表性架构包括CLARION、LIDA和DUAL等。

此外，认知架构还可以根据其结构特性进行分类：

1. 集中式架构：采用中央处理器模型，信息处理由单一中央系统控制。
2. 分散式架构：处理分布在多个相对独立的模块中，如联结主义模型和分布式并行处理系统。
3. 模块化架构：系统由功能明确的模块组成，各模块相对独立但相互协作。
4. 整体论架构：强调系统各部分的紧密集成，认为认知功能无法被简单分解为独立模块。

2.1.2 主流认知架构模型及其特点

在众多认知架构中，一些模型因其理论完整性、实用性和影响力而成为主流。以下是几个代表性的认知架构及其特点：

1. ACT-R（Adaptive Control of Thought-Rational）

ACT-R是由约翰·安德森开发的一个高度模块化的认知架构，旨在模拟人类认知的各个方面。其核心特点包括：

• 模块化结构：包括视觉、听觉、运动、声明性记忆、程序性记忆和目标管理等模块。
• 双重记忆系统：区分声明性知识（事实）和程序性知识（技能）。
• 激活机制：记忆项的激活水平取决于使用频率和近期性，模拟人类记忆的可及性特征。
• 生产规则系统：通过条件-动作规则实现认知过程控制。
• 子符号计算：在符号层面之下，使用数值计算来模拟认知过程的连续特性。

ACT-R已被广泛应用于模拟各种认知任务，包括学习、记忆、问题解决、决策制定和语言处理等。它的预测已经与行为数据和神经影像数据进行了广泛的比较和验证。

2. Soar（State, Operator And Result）

Soar是由艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、约翰·莱尔德（John Laird）和保罗·罗森布鲁姆（Paul Rosenbloom）开发的认知架构，基于统一认知理论。其主要特点包括：

• 问题空间架构：将所有认知活动视为在问题空间中的搜索。
• 通用决策循环：通过提议-选择-应用的循环来做出决策。
• 自动子目标化：当遇到障碍时，自动创建子目标来解决问题。
• 组块学习：通过将成功的问题解决序列转化为单一规则来学习。
• 强化学习：通过奖励信号调整操作选择的偏好。

Soar已被用于开发各种智能系统，包括自主代理、机器人控制系统和认知模型。它的长期目标是创建能够展示通用人工智能的系统。

3. CLARION（Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line）

CLARION是由孙仁德（Ron Sun）开发的混合认知架构，旨在整合显性和隐性认知过程。其主要特点包括：

• 双层结构：明确区分显性（符号）和隐性（子符号）知识表征。
• 多子系统架构：包括行动中心系统、非行动中心系统、动机子系统和元认知子系统。
• 自下而上学习：能够从隐性知识中提取显性规则。
• 自上而下学习：能够将显性知识转化为隐性技能。
• 动机驱动：认知过程受内部动机和外部刺激的共同影响。

CLARION特别适合模拟技能获取、隐性学习和社会认知等涉及显性和隐性过程交互的认知现象。

4. LIDA（Learning Intelligent Distribution Agent）

LIDA是由斯坦·富兰克林（Stan Franklin）开发的基于全局工作空间理论的认知架构。其主要特点包括：

• 意识-认知循环：模拟感知-理解-行动的循环过程。
• 全局工作空间：作为不同模块之间信息交换的中心平台。
• 注意力机制：控制哪些信息能够进入意识。
• 情感评估：情感状态影响认知处理和决策。
• 程序性学习：通过强化学习和程序性记忆来学习行为序列。

LIDA特别关注意识、注意力和情感在认知中的作用，为研究这些现象提供了计算框架。

2.1.3 认知架构在人工智能系统中的应用

认知架构在人工智能系统中的应用广泛，从理论研究到实际应用都有重要价值。主要应用领域包括：

1. 认知建模与模拟

认知架构被广泛用于构建人类认知过程的计算模型，以验证和完善认知理论。例如：

• ACT-R被用于模拟各种认知任务，如数学问题解决、语言学习和记忆检索等。
• Soar被用于模拟复杂决策过程和技能获取。
• CLARION被用于模拟隐性学习和技能获取过程。

这些模型不仅帮助我们理解人类认知，还为设计更人性化的人工智能系统提供了指导。

2. 智能代理与自主系统

认知架构为开发具有人类级别认知能力的智能代理提供了框架：

• Soar已被用于开发军事模拟中的智能代理，能够执行复杂的战术决策。
• ACT-R被用于开发智能教学系统，能够模拟学生的认知过程并提供个性化指导。
• LIDA架构被用于开发自主系统，能够感知环境、理解情境并采取适当行动。

这些系统展示了认知架构在创建具有自主性、适应性和目标导向行为的人工智能系统方面的潜力。

3. 人机交互与用户建模

认知架构为设计更自然、更有效的人机交互提供了理论基础：

• 通过模拟用户的认知过程，系统可以预测用户行为和需求，提供更个性化的交互体验。
• 认知架构可以帮助系统理解用户的意图和情感状态，从而做出更适当的响应。
• 基于认知架构的用户模型可以预测用户的学习曲线和潜在困难，为教育软件和培训系统提供支持。

4. 机器人控制与规划

认知架构为机器人提供了整合感知、决策和行动的框架：

• ACT-R和Soar已被用于开发能够在复杂环境中导航和执行任务的机器人控制系统。
• CLARION的混合架构特别适合机器人学习，能够结合规则基础知识和经验学习。
• 认知架构的层次化规划能力使机器人能够处理长期目标和短期行动之间的关系。

5. 通用人工智能研究

认知架构是通用人工智能（AGI）研究的重要方向：

• 通过模拟人类认知的整体架构，而非单一功能，认知架构为实现通用智能提供了可能路径。
• 认知架构强调跨领域的知识整合和迁移学习，这是通用智能的关键特征。
• 认知架构的模块化设计允许研究人员逐步改进系统的各个方面，同时保持整体功能。

尽管认知架构在人工智能系统中有广泛应用，但它们也面临一些挑战，如计算效率、可扩展性和与深度学习等新兴技术的整合等。这些挑战也是当前研究的重点方向。

2.2 现有VLA模型的感知能力分析

视觉-语言-动作（VLA）模型代表了具身智能领域的最新进展，它们试图整合视觉感知、语言理解和动作生成能力，为人形机器人提供统一的控制框架。本节将分析现有VLA模型的感知能力，评估其与人类多模态感知系统的差距。

2.2.1 VLA模型中的视觉感知机制

VLA模型的视觉感知能力主要建立在预训练视觉模型的基础上，这些模型通过大规模数据集训练，能够提取图像的高级语义特征。

1. 视觉编码器架构

现代VLA模型中的视觉编码器主要采用以下几种架构：

• CNN-based架构：早期VLA模型主要使用ResNet、EfficientNet等卷积神经网络作为视觉骨干网络。这些模型擅长提取局部特征和层次化表征，但在捕捉长距离依赖关系方面存在局限。

• Transformer-based架构：近期的VLA模型大多采用Vision Transformer (ViT)或其变体作为视觉编码器。例如，OpenVLA使用ViT-L/14，ChatVLA采用Qwen2-VL的视觉编码器。这些基于Transformer的架构能够更好地捕捉图像中的全局关系，但计算成本较高。

• 混合架构：一些模型结合了CNN和Transformer的优势，如Swin Transformer采用了层次化的窗口注意力机制，在保持全局感受野的同时提高了计算效率。

与人类视觉系统相比，这些视觉编码器在以下方面存在差异：

• 处理机制：人类视觉系统采用并行处理和分层特征提取，包括"what"和"where"双通路。虽然深度神经网络也采用分层结构，但其并行性和双通路特性的模拟仍不完善。

• 注意力机制：人类视觉注意力是主动的、任务驱动的，而大多数VLA模型中的注意力机制是被动的、数据驱动的，缺乏明确的任务导向性。

• 上下文整合：人类视觉系统能够无缝整合时间和空间上下文，而当前VLA模型主要处理静态图像，时间整合能力有限。

2. 预训练视觉表征的比较

不同VLA模型采用的预训练视觉表征在数据规模、训练方法和性能上存在显著差异。下表比较了几种主要的预训练视觉表征：

模型	架构	训练数据规模	训练方法	特点
CLIP	ViT/ResNet	4亿图文对	对比学习	强大的零样本迁移能力，但细粒度理解有限
ALIGN	EfficientNet	10亿图文对	对比学习	更大的训练规模，多语言支持有限
Florence	CoSwin	9亿图文对	多任务预训练	更好的细粒度理解，但计算成本高
CoCa	ViT	5亿图文对	对比学习+生成学习	平衡了判别性和生成性能力
EVA-CLIP	ViT	5.4亿图文对	对比学习+掩码建模	改进的视觉表征，更好的细节理解

这些预训练视觉表征虽然在ImageNet等基准测试上表现出色，但在以下方面仍存在局限：

• 场景理解：对复杂场景中的物体关系和交互理解有限。
• 细粒度识别：难以区分细微的视觉差异，如材质、状态变化等。
• 3D理解：主要基于2D图像训练，缺乏对3D结构的深入理解。
• 动态场景：对运动和时间变化的理解能力有限。

3. 视觉感知的实时性与鲁棒性

VLA模型的视觉感知在实时性和鲁棒性方面面临挑战：

• 实时处理：大型视觉编码器的推理延迟可能达到数百毫秒，而人类视觉系统的反应时间约为200毫秒。这种延迟在需要快速反应的场景中可能导致问题。

• 鲁棒性：尽管预训练视觉模型在标准数据集上表现良好，但面对分布外样本、对抗样本和环境变化（如光照、视角变化）时，其鲁棒性远不及人类视觉系统。

• 资源消耗：大型视觉编码器需要显著的计算资源，限制了其在资源受限环境中的应用。例如，Figure的Helix模型需要专门的嵌入式GPU才能实现实时处理。

2.2.2 VLA模型中的语言理解能力

VLA模型的语言理解能力主要来自预训练语言模型（PLM）或视觉-语言模型（VLM）。这些模型通过大规模文本或多模态数据训练，能够理解自然语言指令并生成相应的响应。

1. 语言编码器架构

现代VLA模型中的语言编码器主要基于Transformer架构，具体实现包括：

• 纯语言模型：一些早期VLA模型使用BERT、RoBERTa等纯语言模型作为语言编码器，这些模型专注于文本理解，但缺乏视觉-语言对齐能力。

• 视觉-语言模型：大多数现代VLA模型采用CLIP、BLIP、Qwen-VL等视觉-语言模型作为基础。这些模型在预训练阶段已经学习了视觉和语言之间的对齐，为后续的多模态任务提供了良好基础。

• 大型语言模型：最新的VLA模型如ChatVLA、OpenVLA等开始整合LLaMA、Qwen等大型语言模型的能力，这些模型具有更强的推理、规划和对话能力。

与人类语言理解系统相比，这些语言编码器在以下方面存在差异：

• 语境理解：人类语言理解高度依赖于物理和社会语境，而VLA模型的语境理解主要来自文本和图像，缺乏真实世界的体验和常识。

• 语用理解：人类能够理解言外之意、讽刺和隐喻等语用现象，而VLA模型在这些方面的能力有限。

• 多模态整合：人类能够无缝整合语言与其他感知模态，而VLA模型中的多模态整合通常通过特定的对齐层或注意力机制实现，整合深度有限。

2. 指令理解与执行

VLA模型需要将自然语言指令转化为具体的动作序列，这一过程涉及指令理解和任务规划。现有模型主要采用以下方法：

• 端到端训练：通过大量的指令-动作对数据，直接学习从指令到动作的映射。例如，RT-1和RT-2模型通过大规模机器人操作数据训练，学习将语言指令转化为机器人动作。

• 中间表征：一些模型引入中间表征层，如任务描述、子目标序列或动作计划。例如，SayCan模型将语言指令分解为子任务，并评估每个子任务的可行性。

• 思维链推理：最新的VLA模型如DiffusionVLA采用思维链（Chain-of-Thought）推理，通过生成中间推理步骤来提高指令理解的透明度和准确性。

这些方法在指令理解与执行方面仍面临挑战：

• 抽象指令理解：对高度抽象或模糊指令的理解能力有限，如"整理房间"、"准备晚餐"等需要上下文理解和常识推理的指令。

• 长期规划：大多数模型专注于短期任务执行，缺乏长期规划能力，难以处理需要多步骤、多目标协调的复杂任务。

• 适应性调整：在执行过程中根据环境变化和新信息动态调整计划的能力有限。

3. 多模态对话能力

最新的VLA模型如ChatVLA开始关注多模态对话能力，即在执行任务的同时进行自然语言交流。这一能力涉及：

• 视觉问答：理解关于视觉场景的问题并提供准确回答。
• 任务解释：解释当前执行的动作及其原因。
• 指令澄清：在指令不明确时请求澄清或提供备选方案。

ChatVLA的研究表明，现有VLA模型在保持多模态对话能力方面面临"虚假遗忘"问题：机器人训练会覆盖关键的视觉-文本对齐，导致模型失去对话能力。该研究提出了分阶段对齐训练和混合专家架构来解决这一问题，但多模态对话能力与人类水平仍有显著差距。

2.2.3 多模态信息融合的实现方式

VLA模型需要整合来自视觉、语言和其他可能的感知模态的信息，以形成统一的表征用于动作生成。现有模型主要采用以下融合方式：

1. 早期融合

早期融合在特征提取的早期阶段将不同模态的原始输入或低级特征结合：

• 联合嵌入：将视觉和语言输入映射到共享的嵌入空间，如CLIP的图文对比学习。
• 多模态Transformer：使用单一Transformer处理连接的多模态输入序列，如ViLT模型。

早期融合允许模型从原始数据中学习模态间的相互作用，但可能难以处理不同模态的异质性和不同步性。

2. 中期融合

中期融合在各模态单独处理后的中间层次进行特征整合：

• 交叉注意力：使用一个模态的特征作为查询，另一个模态的特征作为键和值，如LXMERT和ViLBERT模型。
• 协同注意力：同时计算模态内和模态间的注意力，允许双向信息流动，如ALBEF模型。

中期融合在保持模态特异性的同时允许信息交换，是当前VLA模型中最常用的方法。

3. 晚期融合

晚期融合在各模态完全处理后才进行特征整合：

• 特征连接：简单连接各模态的高级特征。
• 多模态池化：对各模态特征进行加权平均或最大池化。
• 注意力池化：使用注意力机制对各模态特征进行加权整合。

晚期融合计算效率高，模块化程度高，但可能错过模态间的低级交互。

4. 混合融合

最新的VLA模型如ChatVLA和Helix采用混合融合策略，在多个层次进行模态整合：

• 层次化融合：在不同抽象层次进行模态融合，低层次捕捉感知细节，高层次捕捉语义关系。
• 动态融合：根据任务需求和输入特性动态调整融合策略。

与人类多模态整合相比，现有VLA模型的融合机制存在以下差距：

• 整合深度：人类多模态整合发生在多个处理层次，从早期感知到高级认知，而大多数VLA模型的整合相对浅层。

• 整合灵活性：人类可以根据任务需求和环境条件灵活调整模态权重，而VLA模型的融合策略通常是固定的或有限可调的。

• 时间整合：人类能够整合不同时间尺度的多模态信息，而大多数VLA模型主要处理同步的多模态输入。

• 跨模态推理：人类能够在模态缺失或不完整的情况下进行跨模态推理，而VLA模型在这方面的能力有限。

2.2.4 感知能力的局限性与挑战

尽管VLA模型在感知能力方面取得了显著进展，但与人类水平相比仍存在多方面的局限性和挑战：

1. 感知粒度与细节理解

VLA模型在感知粒度和细节理解方面面临挑战：

• 细粒度区分：难以区分细微的视觉差异，如相似物体的不同状态或材质变化。
• 部分关系理解：对物体部分之间的空间和功能关系理解有限。
• 隐含特征识别：难以识别需要先验知识的隐含特征，如物体的功能属性或危险性。

这些局限性部分源于预训练数据的性质和模型架构的约束，影响了VLA模型在精细操作任务中的表现。

2. 长尾分布与泛化能力

VLA模型在处理长尾分布和未见场景方面的泛化能力有限：

• 数据偏见：预训练数据中的分布偏差导致模型在罕见场景或物体上表现不佳。
• 组合泛化：难以理解训练中未见过的概念组合，如新的物体-动作对。
• 跨域泛化：在视觉风格、环境条件显著不同的场景中泛化能力有限。

这一挑战在实际应用中尤为突出，因为真实世界充满了长尾分布和新颖场景。

3. 多模态对齐与整合

VLA模型在多模态对齐与整合方面面临技术挑战：

• 语义对齐：确保视觉和语言表征在语义空间中正确对齐。
• 模态不平衡：处理不同模态信息量和质量不平衡的情况。
• 模态缺失：在某些模态信息缺失或不可靠时保持稳健性。

ChatVLA研究中发现的"虚假遗忘"问题就是多模态对齐挑战的一个具体表现，机器人控制训练会破坏预训练阶段建立的视觉-语言对齐。

4. 计算效率与实时性

VLA模型的计算需求与实时应用要求之间存在张力：

• 模型规模：高性能VLA模型通常规模庞大，需要强大的计算资源。
• 推理延迟：复杂的多模态融合和处理导致推理延迟增加。
• 资源约束：实际应用中的硬件限制（如机器人平台上的嵌入式系统）。

这一挑战要求在模型性能和效率之间找到平衡，如Helix模型采用的System 1/System 2双系统架构就是一种尝试。

5. 感知-动作循环的闭环性

VLA模型需要在感知和动作之间建立有效的闭环反馈：

• 动作后果预测：预测动作对环境状态的影响。
• 感知反馈整合：将动作执行后的感知反馈整合到状态表征中。
• 自适应调整：根据感知反馈动态调整后续动作。

这一闭环性是人类感知-动作系统的核心特征，但在当前VLA模型中实现不完全。

2.3 VLA模型的运动控制机制

VLA模型的核心功能之一是将视觉和语言理解转化为精确的运动控制命令。本节分析VLA模型中的运动控制机制，评估其与人类运动控制系统的差异。

2.3.1 动作生成与执行的技术实现

VLA模型中的动作生成与执行涉及多种技术方法，每种方法都有其特定的优势和局限性。

1. 动作表征方法

VLA模型采用不同的方法来表征机器人动作：

• 离散动作空间：将动作表示为离散的类别或命令，如"向前移动"、"抓取物体"等。这种表示简化了学习过程，但限制了动作的精确性和灵活性。

• 连续动作空间：将动作表示为连续的参数向量，如关节角度、末端执行器位置等。这种表示允许更精确的控制，但增加了学习难度。

• 混合表征：结合离散和连续表征的优势，如先选择动作类型（离散），再确定具体参数（连续）。

• 轨迹表征：表示整个动作序列或轨迹，而非单个时间步的动作。例如，Helix模型输出未来10-30秒的驾驶路径。

与人类运动控制相比，这些表征方法在以下方面存在差异：

• 层次性：人类运动控制具有明显的层次结构，从高级目标到具体肌肉激活，而大多数VLA模型的动作表征相对扁平。

• 连续性：人类运动是连续流畅的，而离散动作表征会导致机器人动作生硬或不自然。

• 适应性：人类能够根据环境反馈实时调整动作，而预定义的动作表征限制了这种适应性。

2. 动作生成算法

VLA模型采用多种算法将多模态理解转化为具体动作：

• 自回归生成：逐步生成动作序列，每一步依赖于前面的步骤。这种方法适用于需要长期依赖性的复杂任务，但可能存在误差累积问题。

• 扩散模型：通过迭代去噪过程生成动作，如DiffusionVLA模型。这种方法能够生成多样化、高质量的动作，但计算成本较高。

• 变分自编码器（VAE）：学习动作的潜在表征，并从中生成具体动作。这种方法有助于捕捉动作的结构化特征，但可能难以处理高度非线性的动作空间。

• 强化学习：通过与环境交互学习最优动作策略。这种方法能够适应复杂环境，但样本效率低，训练不稳定。

• 模仿学习：从人类示范中学习动作策略，如行为克隆。这种方法直接利用人类专家知识，但可能难以泛化到未见场景。

Helix模型采用了创新的双系统架构，System 2（S2）以7-9Hz的频率处理场景理解和语言理解，System 1（S1）以200Hz的频率生成精确的连续机器人动作。这种分离设计允许每个系统在其最佳时间尺度上运行。

3. 动作执行与反馈

VLA模型需要将生成的动作命令转化为实际的物理控制信号，并处理执行反馈：

• 控制接口：将高级动作命令转化为低级控制信号，如关节力矩、电机电压等。

• 执行监控：监控动作执行状态，检测偏差或失败。

• 反馈整合：将执行反馈整合到后续动作生成中。

在这一方面，大多数VLA模型仍依赖于传统的机器人控制系统作为中间层，缺乏端到端的感知-执行闭环。这与人类运动控制系统的紧密闭环特性形成对比。

2.3.2 基于模型的方法与基于学习的方法比较

VLA模型的运动控制机制可以大致分为基于模型的方法和基于学习的方法两大类，每种方法都有其特定的优势和局限性。

1. 基于模型的方法

基于模型的方法依赖于明确的物理模型和规划算法：

• 特点：

  • 使用机器人运动学和动力学模型
  • 依赖明确的规划算法（如最优控制、模型预测控制）
  • 通常需要精确的环境模型

• 优势：

  • 可解释性强，行为可预测
  • 对训练数据的依赖较小
  • 在结构化环境中表现稳定
  • 安全约束容易实现

• 局限性：

  • 对模型精度要求高
  • 难以处理未建模的动态和不确定性
  • 计算成本可能较高
  • 难以扩展到复杂、非结构化环境

2. 基于学习的方法

基于学习的方法直接从数据中学习感知-动作映射：

• 特点：

  • 直接从数据（如人类示范或强化学习经验）学习策略
  • 通常采用端到端训练
  • 不依赖显式物理模型

• 优势：

  • 能够处理复杂、非结构化环境
  • 可以学习难以显式建模的技能
  • 潜在的泛化能力更强
  • 可以不断从经验中改进

• 局限性：

  • 需要大量训练数据
  • 可解释性较差
  • 难以保证安全性和稳定性
  • 可能存在分布外泛化问题

3. 混合方法

最新的VLA模型如Helix和ChatVLA采用混合方法，结合基于模型和基于学习的优势：

• 分层控制：高层采用学习方法处理感知和决策，低层采用基于模型的方法确保执行精度和安全性。

• 模型引导学习：使用物理模型引导学习过程，提高样本效率和稳定性。

• 在线适应：基于学习的高层控制器能够适应环境变化，而基于模型的低层控制器确保基本性能。

这种混合方法更接近人类运动控制系统的组织方式，人类同时利用内部模型（如身体模型、物理规律）和经验学习来指导运动控制。

2.3.3 端到端控制与模块化控制的优缺点

VLA模型的运动控制架构可以分为端到端控制和模块化控制两种范式，各有优缺点。

1. 端到端控制

端到端控制直接从原始感知输入（如图像、语言）生成低级控制命令，跳过中间表征和处理步骤：

• 优势：

  • 避免了模块间误差累积
  • 可以发现非直观的感知-动作映射
  • 架构简洁，减少手工设计
  • 潜在的更优整体性能

• 局限性：

  • 需要大量数据才能学习有效映射
  • 难以解释和调试
  • 难以整合先验知识和约束
  • 模型更新和迁移困难

RT-2和OpenVLA等模型采用端到端控制范式，直接从视觉和语言输入生成机器人控制命令。

2. 模块化控制

模块化控制将感知-动作过程分解为多个功能模块，如感知、规划和控制：

• 优势：

  • 每个模块可以独立开发和优化
  • 更容易整合专家知识和约束
  • 更好的可解释性和可调试性
  • 模块可以单独更新和重用

• 局限性：

  • 模块间误差可能累积
  • 可能错过模块间的重要交互
  • 整体性能可能次优
  • 架构设计需要专业知识

传统的机器人控制系统通常采用模块化架构，如感知→规划→控制的流水线。

3. 混合架构

最新的VLA模型如Helix和ChatVLA采用混合架构，结合端到端学习和模块化设计的优势：

• 软模块化：通过注意力机制或潜在表征创建软模块边界，允许端到端优化的同时保持模块化的优势。

• 分层端到端学习：在不同抽象层次应用端到端学习，同时保持整体架构的模块化。

• 可微分模块：设计可微分的功能模块，允许端到端优化的同时保持模块的专业功能。

这种混合架构更接近人类运动控制系统的组织方式，人类运动控制既有明确的功能模块（如视觉皮层、运动皮层、小脑），又有跨模块的整合和优化。

2.3.4 运动控制的精确性与适应性评估

VLA模型运动控制能力的评估需要考虑多个维度，包括精确性、适应性、稳健性和效率等。

1. 控制精确性

控制精确性衡量VLA模型执行预定动作的准确度：

• 位置精度：末端执行器达到目标位置的准确度。
• 轨迹跟踪：沿预定轨迹移动的准确度。
• 力控制：施加特定力或力矩的准确度。
• 时间精度：动作时序的准确度。

现有VLA模型在控制精确性方面取得了显著进展。例如，Helix模型能够控制整个上半身，包括手腕、躯干、头部和单个手指，实现精确的抓取和操作。然而，与人类相比，这些模型在以下方面仍存在差距：

• 精细运动控制：人类能够执行极其精细的运动，如手术操作、乐器演奏等。
• 力度调节：人类能够精确调节力度，从轻柔触碰到有力抓握。
• 协调性：人类能够协调多个关节和肌肉群，实现复杂、流畅的动作。

2. 环境适应性

环境适应性衡量VLA模型在不同或变化环境中的表现：

• 物体变异：处理不同形状、大小、材质的物体。
• 环境变化：适应光照、背景、障碍物等变化。
• 任务变异：在相似但不同的任务间迁移。

最新的VLA模型展现了显著的环境适应性。例如，Figure机器人配备Helix模型后能够拾取几乎任何小型家居物品，包括从未见过的物品。然而，这种适应性仍然有限：

• 长尾分布：在极端或罕见场景中表现不佳。
• 概念组合：难以处理训练中未见过的概念组合。
• 跨域迁移：在视觉风格或物理特性显著不同的环境中泛化能力有限。

3. 失败恢复与鲁棒性

失败恢复与鲁棒性衡量VLA模型处理错误和扰动的能力：

• 错误检测：识别执行错误或意外情况。
• 恢复策略：从错误或失败中恢复的能力。
• 扰动抵抗：在外部扰动下维持性能。

这方面是当前VLA模型的主要弱点之一。与人类能够快速适应失败和扰动不同，大多数VLA模型在面对意外情况时缺乏有效的恢复策略。

4. 资源效率

资源效率衡量VLA模型的计算和能量需求：

• 计算复杂度：运行模型所需的计算资源。
• 能量消耗：系统运行的能量需求。
• 延迟：从感知到动作执行的时间延迟。

大型VLA模型通常需要显著的计算资源。例如，Helix模型需要专门的嵌入式GPU才能实现实时处理。这与人类运动控制系统的高能效形成鲜明对比。

5. 长期自主性

长期自主性衡量VLA模型在长时间运行中的性能稳定性：

• 持久性能：长时间运行时性能的稳定性。
• 自我监控：监控和维护系统状态的能力。
• 自主学习：从经验中持续改进的能力。

这是当前VLA模型的另一个主要局限。大多数模型设计用于执行特定任务或短期操作序列，缺乏长期自主运行所需的自我监控和适应机制。

2.4 人类与VLA模型在多模态信息处理上的差异

尽管VLA模型在整合视觉、语言和动作方面取得了显著进展，但与人类多模态信息处理系统相比仍存在根本性差异。理解这些差异对于指导VLA模型的未来发展至关重要。

2.4.1 信息处理的时空尺度差异

人类和VLA模型在信息处理的时间和空间尺度上存在显著差异，这些差异影响了系统的整体性能和能力。

1. 时间尺度差异

人类多模态信息处理跨越多个时间尺度，从毫秒级的神经元发放到小时甚至天级的长期记忆和规划：

• 超快速处理（<100ms）：基本感知特征提取、反射反应。
• 快速处理（100-500ms）：对象识别、简单决策。
• 中等时间处理（0.5-10s）：复杂场景理解、短期规划。
• 长时间处理（>10s）：复杂推理、长期规划、记忆整合。

相比之下，VLA模型的时间处理能力更为受限：

• 处理延迟：大型模型的单次推理可能需要数百毫秒，限制了实时反应能力。
• 时间整合：大多数模型处理离散的时间步，难以实现连续的时间整合。
• 长期依赖：虽然Transformer架构理论上可以处理长序列，但实际应用中长期依赖建模仍然有限。

Helix模型的System 1/System 2双系统架构是解决这一差异的尝试，允许不同组件在各自最佳时间尺度上运行。然而，即使是这种设计也无法完全复制人类多时间尺度处理的灵活性和整合度。

2. 空间尺度差异

人类感知系统能够同时处理多个空间尺度的信息，从细微细节到整体场景：

• 局部细节：精细纹理、小物体特征。
• 中等范围：物体整体、局部空间关系。
• 全局场景：场景布局、大尺度空间关系。

VLA模型在空间尺度处理上也存在局限：

• 分辨率权衡：模型通常需要在高分辨率（细节）和大感受野（全局）之间权衡。
• 注意力分配：虽然注意力机制允许选择性处理，但缺乏人类视觉系统的自适应性和效率。
• 3D理解：大多数模型主要处理2D图像，3D空间理解能力有限。

这些时空尺度差异导致VLA模型在需要多尺度整合的复杂任务中表现不佳，如需要同时关注细节和全局的精细操作任务。

2.4.2 上下文理解与推理能力的差距

上下文理解和推理能力是人类智能的核心特征，也是当前VLA模型面临的主要挑战之一。

1. 物理常识与因果推理

人类具有丰富的物理常识和因果推理能力，能够理解物体行为和交互的基本规律：

• 物理预测：预测物体运动、碰撞、变形等物理行为。
• 稳定性评估：判断物体堆叠、平衡等结构的稳定性。
• 因果关系：理解动作与结果之间的因果关系。

相比之下，VLA模型的物理常识主要来自训练数据中的统计模式，而非结构化的物理理解：

• 表面相关性：模型可能捕捉到表面相关性而非真正的因果关系。
• 泛化局限：难以泛化到训练数据中未见过的物理场景。
• 推理深度：多步因果推理能力有限。

这一差距在需要深入物理理解的任务中尤为明显，如需要考虑物体重量、摩擦、平衡等因素的操作任务。

2. 社会常识与意图理解

人类具有丰富的社会常识和意图理解能力，能够理解他人行为和社会情境：

• 意图推断：从行为推断他人意图和目标。
• 社会规范：理解和遵循社会规范和期望。
• 情感理解：识别和响应情感状态。

VLA模型在这方面的能力极为有限：

• 表面模仿：可能模仿社会行为模式而不理解其背后的原因。
• 情境依赖：难以适应不同社会情境的要求。
• 情感盲点：对情感线索的理解有限。

这一差距在人机协作任务中尤为重要，如需要理解人类意图和情感状态的协作操作。

3. 抽象推理与类比思维

人类能够进行抽象推理和类比思维，从具体经验中提取一般原则并应用到新情境：

• 概念抽象：从具体实例中提取抽象概念。
• 类比迁移：通过类比将知识从一个领域迁移到另一个领域。
• 创造性问题解决：组合已有知识解决新问题。

VLA模型的抽象推理能力仍然有限：

• 表面相似性：主要基于表面特征相似性而非深层结构相似性。
• 领域限制：难以跨领域迁移知识。
• 创造性局限：主要重组训练数据中的模式，真正的创造性有限。

这一差距在需要创新解决方案的开放性任务中尤为明显，如面对前所未见的问题情境。

2.4.3 适应性学习与泛化能力的比较

适应性学习和泛化能力是智能系统的关键特征，人类和VLA模型在这方面存在显著差异。

1. 少样本学习能力

人类具有卓越的少样本学习能力，能够从极少量示例中快速学习新概念和技能：

• 一次性学习：有时只需一个示例就能学习新概念。
• 快速适应：能够快速适应新任务要求和环境变化。
• 先验知识利用：有效利用先验知识加速新知识获取。

相比之下，VLA模型通常需要大量数据才能学习有效表征：

• 数据饥渴：典型的深度学习模型需要数千甚至数百万个示例。
• 适应缓慢：适应新任务通常需要大量微调数据。
• 知识整合：难以有效整合新旧知识。

尽管预训练-微调范式和元学习方法在一定程度上改善了这一问题，但与人类的少样本学习能力相比仍有显著差距。

2. 持续学习与灾难性遗忘

人类能够持续学习新知识而不会严重干扰已有知识，展现出强大的持续学习能力：

• 知识累积：新知识与已有知识整合而非替代。
• 选择性更新：根据相关性和重要性选择性更新知识。
• 记忆巩固：通过睡眠和重复巩固重要记忆。

VLA模型则面临灾难性遗忘问题，新任务训练往往会严重干扰之前学到的能力：

• 表征覆盖：新任务训练可能覆盖关键的预训练表征。
• 任务干扰：不同任务之间存在负迁移和干扰。
• 平衡困难：难以平衡新旧知识的保留。