第一课先不碰 ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、π0 这些具体模型，而是只解决最基础的一条链：
Camera / Language / Robot State → Policy → Action → Robot Controller → Real Robot
并重点弄清楚 Observation、Robot State、Language、Action，以及 Action 为什么还不是电机命令。 Pasted text
1. 先用一句话理解 VLA
VLA，全称：
Vision-Language-Action
可以先粗略翻译为：
看见环境 + 听懂任务 → 决定机器人下一步做什么。
例如给机器人一句指令：
“把桌上的红色方块放进左边盒子。”
机器人可能同时拿到：
- 相机图像；
- “把红色方块放进左边盒子”这句话；
- 当前机械臂关节位置；
- 当前夹爪开合状态。
然后模型输出：
下一步机械臂应该采取什么动作。
所以整个问题，本质上可以先画成：
环境
↓
相机看到什么
+
人要求做什么
+
机器人现在是什么姿态
↓
VLA / Robot Policy
↓
下一步动作
↓
机器人控制系统
↓
机器人真的运动
这一课最重要的事情，就是把上面每一个词弄明白。
2. VLA 最核心的数学形式
以后你会看到大量复杂模型，但最底层都可以先抽象成：
\\[ a_t = \\pi(o_t, l) \\]
先不要害怕这个公式。
这里：
- \\(\\pi\\)：policy，策略；
- \\(o_t\\)：机器人在时刻 \\(t\\) 得到的 observation；
- \\(l\\)：language instruction，语言指令；
- \\(a_t\\)：时刻 \\(t\\) 输出的 action。
中文就是：
策略根据当前观察和任务指令，决定当前应该采取什么动作。
如果把机器人的自身状态单独写出来，也经常写成：
\\[ a_t = \\pi(I_t, s_t, l) \\]
其中：
- \\(I_t\\)：图像；
- \\(s_t\\)：Robot State；
- \\(l\\)：语言；
- \\(a_t\\)：动作。
这其实就是 VLA 最核心的一条线。
以后 ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、π0 再复杂，最终我们都要回来问：
它到底怎么从这些输入，算出了 Action？
3. Observation 到底是什么？
这是第一个必须真正理解的词。
3.1 Observation = 机器人当前“能够观察到的信息”
假设你站在房间里。
房间真实情况可能包含：
- 桌子的准确三维位置；
- 所有物体的位置；
- 空气温度；
- 每个物体的质量；
- 每个物体内部结构；
- 所有人的位置。
但你的眼睛并不能直接知道所有这些东西。
你实际拿到的是：
- 眼睛看到的图像；
- 耳朵听到的声音；
- 手感觉到的力；
- 身体姿态感觉。
这些东西就是你的 Observation。
机器人也是一样。
它并不是直接知道“世界真相”。
它只能通过传感器观察。
3.2 机器人常见 Observation
例如一个机械臂系统可能拥有：
RGB Camera
Depth Camera
Joint Position
Joint Velocity
Gripper State
Force Sensor
Previous Action
历史图像
这些都可能属于 Observation。
例如：
\\[ o_t = \\{ I_t, q_t, g_t \\} \\]
这里：
- \\(I_t\\)：当前相机图像；
- \\(q_t\\)：当前关节角；
- \\(g_t\\)：当前夹爪状态。
所以：
Observation 并不等于“图片”。
这是初学 VLA 非常容易出现的第一个误区。
4. Vision 到底给模型什么？
现在先只考虑 RGB 相机。
机器人看到一张图片：
桌子
红色方块
蓝色方块
盒子
机械臂
计算机当然看不到“红色方块”这几个汉字。
它真正收到的是一个数字数组。
一张 RGB 图片通常可以表示成 Tensor：
\\[ I \\in \\mathbb{R}^{3\\times H\\times W} \\]
这里：
- \\(3\\)：RGB 三个颜色通道；
- \\(H\\)：图片高度；
- \\(W\\)：图片宽度。
如果加入 batch：
\\[ I \\in \\mathbb{R}^{B\\times 3\\times H\\times W} \\]
其中：
- \\(B\\)：一次送入模型多少张图片。
例如：
images
shape = [B, 3, H, W]
现在先不用关心具体到底是 224×224、256×256 还是别的尺寸。
不同模型不同。
真正重要的是：
VLA 的 Vision 输入，本质上最终都会变成 Tensor。
5. Robot State 是什么？
这是第二个很容易混淆的概念。
Robot State 可以理解为：
机器人对“自己当前是什么状态”的描述。
最常见的是关节位置。
假设机械臂有 6 个关节：
\\[ q_t = [q_1,q_2,q_3,q_4,q_5,q_6] \\]
例如：
\\[ q_t = [0.2,-0.7,1.1,0.3,-0.5,0.8] \\]
这些数字可以代表 6 个关节当前的位置。
于是：
robot_state
shape = [6]
如果加入 batch：
robot_state
shape = [B, 6]
但 Robot State 不一定只有 Joint Position。
还可能有：
Joint Position
Joint Velocity
End-Effector Pose
Gripper State
Force / Torque
5.1 为什么只有图片还不够？
假设相机看到：
夹爪在杯子附近。
但机器人自己最好还要知道：
我的 6 个关节现在到底在哪。
否则仅凭图像，很难非常精确地知道自己的机械状态。
你可以类比人类。
你闭上眼睛，把手伸出去。
即使看不到手，你大概也知道：
我的手在哪里。
这种身体内部状态感知叫：
Proprioception
中文通常翻译为：
本体感觉 / 本体感知
在 Robot Learning 里非常重要。
所以你以后会经常看到：
proprioception
大多数时候，可以先理解成：
机器人自己身体状态的信息。
6. Language 到底怎么进入模型？
现在假设人输入一句：
Pick up the red block.
计算机不能直接处理这句话。
最基本过程是：
文字
↓
Tokenizer
↓
Token
↓
Token ID
↓
Embedding
↓
神经网络
这一课暂时不用深入 Transformer。
只需要知道：
Language 最终也要被转换成数字。
例如一句话经过 tokenizer 后，可能变成：
[101, 2345, 117, 8912, 102]
这只是示意，不对应任何特定模型。
可以抽象成：
\\[ L \\in \\mathbb{N}^{B\\times N} \\]
其中：
- \\(B\\)：batch size；
- \\(N\\)：token 数量。
随后模型把 Token ID 转换成向量。
7. 为什么必须有 Language？
如果没有 Language，机器人看到：
红色方块
蓝色方块
杯子
盒子
它并不知道：
你到底想让我干什么？
同一幅画面可以有无数种任务：
拿红色方块
拿蓝色方块
把杯子移动到右边
把红色方块放进盒子
把蓝色方块推走
视觉告诉机器人：
世界现在是什么样。
语言告诉机器人：
你希望世界变成什么样。
这个区别非常重要。
8. Policy 到底是什么？
现在三个东西准备好了：
Image
Robot State
Language
于是进入：
Policy
Policy 可以先理解成：
决定机器人该怎么行动的函数。
也就是：
\\[ \\pi: (\\text{Observation},\\text{Language}) \\rightarrow \\text{Action} \\]
例如：
Image
+
Robot State
+
Language
↓
Policy
↓
Action
Policy 可以是：
- 很简单的神经网络；
- Transformer；
- Diffusion Model；
- VLM + Action Head；
- Flow Matching 模型；
- 其他结构。
但先不用管。
第一课只要记住：
Policy 的任务不是“理解世界”就结束了，而是最终必须产生可以用于机器人行为的 Action。
这就是 Robot Learning 和普通图像分类、普通聊天模型最大的区别之一。
9. Action 到底是什么？
这是整门课最重要的概念之一。
很多初学者看到：
action = model(obs)
会自然认为：
Action 就是电机转多少。
实际上通常不是。
Action 是：
Policy 输出的机器人行为表示。
具体表示什么，要看模型怎么定义 Action Space。
10. 常见 Action 类型
以后你会反复遇到这些。
第一类：Joint Position
直接输出目标关节位置：
\\[ a_t = [q_1^*,q_2^*,…,q_n^*] \\]
意思是：
希望各个关节运动到这些位置。
第二类：Joint Delta
输出：
\\[ \\Delta q \\]
例如：
\\[ \\Delta q = [0.01,-0.02,0,0.01,0,0] \\]
表示：
在当前关节位置基础上稍微移动一点。
于是：
\\[ q_{target}=q_t+\\Delta q \\]
第三类：Joint Velocity
输出：
\\[ \\dot q \\]
也就是：
每个关节应该以什么速度运动。
第四类：End-Effector Pose
不是直接控制每个关节，而是告诉机器人：
我要夹爪到这个位置和姿态。
例如：
\\[ a_t = [x,y,z,r_x,r_y,r_z] \\]
然后由后面的运动学和控制系统决定各关节怎么运动。
第五类：Delta End-Effector Pose
输出：
\\[ [\\Delta x,\\Delta y,\\Delta z, \\Delta r_x,\\Delta r_y,\\Delta r_z] \\]
含义是：
夹爪相对于当前姿态，再移动一点。
这种表示在 Robot Learning 中非常常见。
第六类：Gripper Action
例如：
\\[ g\\in\\{0,1\\} \\]
可以表示：
0 → 打开
1 → 闭合
也可能采用连续值。
11. 一个 Action Tensor 可能长什么样？
假设某个机器人策略定义：
Δx
Δy
Δz
Δrx
Δry
Δrz
gripper
那么：
\\[ a_t = [ \\Delta x, \\Delta y, \\Delta z, \\Delta r_x, \\Delta r_y, \\Delta r_z, g ] \\]
Action Dimension 就是：
\\[ D_a=7 \\]
Tensor 可能是：
action
shape = [B, 7]
但是一定要记住：
这个 7 只是这个示例的 Action Space。
不能看到别的 VLA 就默认：
Action Dimension = 7
以后看真实论文和 GitHub，我们都会重新查。
12. 最重要的问题：Action 是电机命令吗？
通常不是。
这是第一课最应该彻底弄清的一点。
例如 VLA 输出：
\\[ \\Delta x=0.01m \\]
它表达的是：
末端向 x 方向移动 1 cm。
但电机根本不认识：
向 x 方向移动 1 cm
电机底层可能只认识：
目标位置
目标速度
目标电流
PWM
Step Pulse
Torque Command
所以中间还有很多层。
13. 真正的机器人执行链
一个典型系统可以粗略写成：
VLA
↓
Action
↓
Action Adapter
↓
Robot Controller
↓
Joint Command
↓
Servo / Motor Driver
↓
Motor
↓
Robot Motion
比如 VLA 输出：
\\[ \\Delta x=1cm \\]
之后可能发生：
末端向右移动 1 cm
↓
计算新的末端目标位置
↓
逆运动学 IK
↓
目标关节位置
↓
轨迹规划 / 插值
↓
关节控制器
↓
电机驱动器
↓
电机转动
所以：
VLA 决定“做什么动作”，底层控制系统负责“怎样让电机把这个动作执行出来”。
这是一个非常关键的层级关系。
14. 一个特别重要的分层
可以把整个机器人系统粗略分成三层。
第一层：决策 / Policy
回答：
我现在应该干什么？
例如：
夹爪向杯子靠近
第二层：运动 / Control
回答：
为了让夹爪这样运动，各个关节应该怎么动？
例如：
Joint 1 → 0.31 rad
Joint 2 → -0.72 rad
Joint 3 → 1.14 rad
…
第三层：Motor
回答：
为了让关节真的运动，电机应该输出什么？
例如：
位置环
速度环
电流环
PWM
脉冲
所以不能把：
VLA Action
直接等同于：
Motor Command
15. 用一个完整例子走一遍
现在假设任务是：
把红色方块放进盒子。
第一步：Vision
Camera 拍到：
红色方块
盒子
机械臂末端
桌面
得到：
\\[ I_t \\]
第二步：Language
语言：
Put the red block into the box.
经过 tokenizer 和语言编码，得到语言信息：
\\[ l \\]
第三步：Robot State
机器人当前知道：
\\[ s_t \\]
里面可能包含：
Joint Position
Gripper State
第四步：Policy
输入：
\\[ (I_t,s_t,l) \\]
经过 Policy：
\\[ a_t=\\pi(I_t,s_t,l) \\]
第五步：Action
假设输出：
末端向前移动 2 cm
末端向左移动 1 cm
夹爪保持打开
也就是：
\\[ a_t \\]
第六步：机器人控制系统
Action 被转换为：
目标末端姿态
↓
IK
↓
目标关节位置
↓
控制器
↓
电机
机械臂真的移动一点。
16. 然后是不是结束了？
不是。
机器人运动之后：
世界已经变了。
于是下一时刻重新拍图：
\\[ I_{t+1} \\]
同时机器人状态也变成：
\\[ s_{t+1} \\]
然后再运行：
\\[ a_{t+1} = \\pi(I_{t+1},s_{t+1},l) \\]
所以实际运行往往是一个循环：
Observe
↓
Policy
↓
Action
↓
Execute
↓
Observe Again
↓
Policy
↓
Action
↓
…
这就是非常重要的：
闭环执行思想。
17. 为什么机器人需要不断重新观察？
想象你闭着眼睛抓杯子。
你提前规划：
手向前 30 cm
向右 5 cm
手指闭合
然后从头到尾不再看。
只要：
- 杯子位置偏了；
- 手的位置偏了；
- 桌子碰了一下；
- 前面的动作有一点误差；
最后就可能抓空。
因此 Robot Policy 很重要的一件事是：
机器人执行动作之后，可以重新观察环境，再决定下一步。
后面我们学习：
- Action Chunking；
- Receding Horizon；
- Diffusion Policy；
- VLA 推理循环；
都会重新遇到这个思想。
18. VLA 和传统机器人到底是什么关系？
这是第三个特别容易误解的问题。
有些宣传容易让人产生一种感觉：
有了 VLA，以前机器人学全部不要了。
这是错误的理解。
传统机器人系统
传统机器人通常可能采用：
Camera
↓
Object Detection
↓
Pose Estimation
↓
Task Planning
↓
Motion Planning
↓
IK
↓
Trajectory
↓
Controller
↓
Motor
每个模块职责比较明确。
例如：
视觉模块：
杯子坐标在这里。
规划模块：
先移动到杯子上方。
IK：
对应哪些关节角？
Controller：
怎么让关节稳定运动过去？
19. VLA 做了什么改变？
VLA 希望学习：
Vision
+
Language
+
Robot State
↓
Policy
↓
Action
也就是说，一部分原来需要人工设计规则、视觉算法、任务逻辑的过程，可以由学习模型完成。
例如过去可能需要：
if object == red_block:
locate(red_block)
plan_grasp()
move_to(…)
而学习型 Policy 则希望从 demonstration 中学习：
\\[ \\text{Observation} \\rightarrow \\text{Action} \\]
但是后面的：
Safety
Control
Motor Driver
Motor
仍然存在。
所以更准确的理解是：
VLA 并不是把整个机器人控制系统替掉，而是把视觉、语言理解和机器人行为决策连接起来。
20. VLA 和 VLM 最大区别是什么？
你以后还会学 VLM。
VLM：
Vision-Language Model
例如输入：
图片
+
问题
输出：
文本
例如：
图片：桌上有一个红色方块
问题：桌上有什么？
输出：
There is a red block.
它完成的是：
\\[ Vision + Language \\rightarrow Language \\]
VLA 则更强调：
\\[ Vision + Language \\rightarrow Action \\]
例如：
图片
+
“拿起红色方块”
↓
机器人动作
所以关键区别在最后一个字母：
L
Language
vs
A
Action
VLA 最终必须和行为联系起来。
21. 一个很重要的认识：Action 不是唯一标准形式
VLA 并没有规定：
所有模型必须输出同一种 Action。
完全不是。
不同方法可能输出：
Joint Position
Joint Delta
Joint Velocity
End-Effector Pose
Delta End-Effector Pose
Action Chunk
Discrete Action Token
Continuous Action
以后我们阅读任何模型，都必须先问：
这个模型的 Action 到底是什么？
这是后续读论文时非常重要的习惯。
22. 再区分两个非常容易混淆的词
State
理论上描述系统真正状态。
例如：
物体真实 3D 坐标
真实速度
真实机器人姿态
Observation
机器人实际能够测到的东西。
例如：
RGB 图像
深度图
关节编码器
夹爪状态
现实机器人里经常不能直接获得完整 State。
所以 Policy 通常更准确地写成：
\\[ a_t=\\pi(o_t) \\]
而不是默认：
\\[ a_t=\\pi(s_t) \\]
在强化学习里我们以后还会专门讲 State 和 Observation 的区别。
23. 把今天所有东西压缩成一张图
现在应该建立下面这个脑图：
Language
│
│
Camera ──────→ Observation
│
Robot Sensors ─→ Robot State
│
▼
Policy
│
▼
Action
│
▼
Action Adapter
│
▼
Robot Controller
│
▼
Motor Command
│
▼
Robot
│
▼
Environment
│
└────→ Camera
注意这是一个循环。
不是：
Input → Model → Output
之后就结束。
而是：
\\[ o_t \\rightarrow a_t \\rightarrow o_{t+1} \\rightarrow a_{t+1} \\rightarrow\\cdots \\]
24. 今天真正应该记住的 7 句话
① Observation
机器人通过传感器实际获得的信息。
② Robot State
机器人自身状态，例如关节位置、夹爪状态等。
③ Language
描述当前任务目标。
④ Policy
根据 Observation 和任务生成 Action。
\\[ a_t=\\pi(o_t,l) \\]
⑤ Action
Policy 输出的机器人行为表示。
⑥ Action ≠ Motor Command
中间通常还有运动学、轨迹、控制器、驱动器等环节。
⑦ VLA 不等于替代传统机器人控制
它主要负责：
感知 + 语言理解 + 行为决策
底层机器人控制依然非常重要。
25. 第一课自测
先不要查答案，看看现在能不能自己解释下面 6 个问题。
1. 为什么相机图像属于 Observation，但 Observation 不等于相机图像？
2. Robot State 和相机图像有什么区别？
3. 下面这个公式每一项是什么意思？
\\[ a_t=\\pi(I_t,s_t,l) \\]
4. 如果 Policy 输出“末端向右移动 2 cm”，为什么不能直接把它发给电机？
5. VLA 和普通 VLM 最核心的输出区别是什么？
6. 为什么真实机器人往往需要执行 Action 后重新获取 Observation，而不是一次生成所有动作然后盲目执行？
