近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
LightVLA 是一个旨在提升 VLA 推理效率且同时提升性能的视觉 token 剪枝框架。当前 VLA 模型在具身智能领域仍面临推理代价大而无法大规模部署的问题，然而大多数免训练剪枝框架依赖于中间注意力输出，并且会面临性能与效率的权衡问题。
8 月 11 日，在世界机器人大会上，阿里达摩院宣布开源自研的 VLA 模型 RynnVLA-001-7B、世界理解模型 RynnEC、以及机器人上下文协议 RynnRCP ，推动数据、模型和机器人的兼容适配，打通具身智能开发全流程。
近年来，视觉 - 语言 - 动作（Vision-Language-Action, VLA）模型因其出色的多模态理解与泛化能力，已成为机器人领域的重要研究方向。尽管相关技术取得了显著进展，但在实际部署中，尤其是在高频率和精细操作等任务中，VLA 模型仍受到推理速度瓶颈的严重制约。
2024 年，理想汽车以突破 100 万辆的累计交付量成为中国智能电动车市场的一大亮点。然而，在这一辉煌背后，理想汽车正迎来一场前所未有的转型。
