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上海—— 上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）联合中国电信人工智能研究院、上海科技大学等机构，近日发布了一款名为SpatialVLA的新型空间具身通用操作模型。该模型旨在赋予机器人通用的3D空间理解能力，通过百万级真实数据预训练，让机器人能够在复杂环境中执行精准操作，并实现跨平台泛化控制。
SpatialVLA的发布，无疑为机器人领域的研究和应用提供了一条新的技术路径，有望加速机器人在工业制造、物流仓储、服务行业以及医疗辅助等领域的广泛应用。
SpatialVLA的核心功能与技术原理
SpatialVLA的核心在于其强大的零样本泛化控制能力。这意味着机器人无需针对特定任务和环境进行额外训练，即可直接执行操作。此外，该模型还具备高效适应新场景的能力，只需少量数据微调，便可快速适应新的机器人平台或任务。
该模型的技术原理主要体现在以下几个方面：
- Ego3D位置编码： SpatialVLA采用Ego3D位置编码，将深度信息与2D语义特征相结合，构建以机器人为中心的3D坐标系。这种方法消除了对特定机器人-相机校准的需求，使模型能够感知3D场景结构，并适应不同的机器人平台。
- 自适应动作网格： 为了实现跨平台动作泛化和迁移，SpatialVLA将连续的机器人动作离散化为自适应网格，并基于数据分布划分动作空间。通过这种方式，不同机器人的动作用网格对齐，从而实现通用操作策略。
- 空间嵌入适应： 在微调阶段，SpatialVLA能够根据新机器人的动作分布重新划分网格，调整空间嵌入。这种灵活且高效的机器人特定后训练方法，有助于加速模型适应新环境。
SpatialVLA的应用前景
SpatialVLA的通用性和强大的空间理解能力，使其在多个领域具有广阔的应用前景：
- 工业制造： 自动化装配和零件搬运，快速适应不同生产线，提高生产效率。
- 物流仓储： 精准抓取和搬运货物，适应动态环境，优化物流效率。
- 服务行业： 完成递送、清洁和整理任务，理解自然语言指令，适应复杂环境。
- 医疗辅助： 传递手术器械、搬运药品，确保操作精准和安全。
- 教育与研究： 支持快速开发和测试新机器人应用，助力学术研究。
开放资源与未来展望
为了促进SpatialVLA的进一步发展和应用，上海AI Lab已开放了该模型的源代码和相关资源，包括：
- 项目官网： https://spatialvla.github.io/
- GitHub仓库： https://github.com/SpatialVLA/SpatialVLA
- HuggingFace模型库： https://huggingface.co/IPEC-COMMUNITY/foundation-vision-language-action-model
- arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2501.15830
SpatialVLA的发布，标志着中国在机器人通用操作模型领域取得了重要突破。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，SpatialVLA将在未来推动机器人技术的进步，并为各行各业带来更高效、更智能的解决方案。
参考文献
- SpatialVLA GitHub repository: https://github.com/SpatialVLA/SpatialVLA
- SpatialVLA Project Website: https://spatialvla.github.io/
- SpatialVLA HuggingFace: https://huggingface.co/IPEC-COMMUNITY/foundation-vision-language-action-model
- SpatialVLA arXiv: https://arxiv.org/pdf/2501.15830
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