模型与算法

具身智能的核心模型与算法，从经典模仿学习策略到 VLA、世界模型，再到大模型规划与开源生态。

阅读路线

• 如果你想先建立全局地图，先读 模型发展路线图。
• 如果你想理解当前主流的机器人基础模型范式，读 机器人基础模型概论。
• 如果你想看 VLA 这条主线如何从 RT-1 演化到 OpenVLA、pi0、RDT，读 VLA模型。
• 如果你想弄清楚为什么 ACT 仍然重要，以及它如何连接 chunked policy 与后续动作建模，读 ACT模型。
• 如果你更关心开源复现与选型，读 开源模型汇总 和 数据集与Benchmark。

本章内容

• 模型发展路线图 — 用时间线和范式谱系梳理整个机器人模型演化
• 机器人基础模型概论 — 三大范式：LLM 规划、VLM 微调、专用基础模型
• VLA模型 — RT-1、RT-2、Octo、OpenVLA、pi0、RDT
• ACT模型 — Action Chunking with Transformers：关键桥接模型
• 世界模型与视频生成 — Dreamer、UniSim、Genie、Cosmos、Genesis
• 大模型驱动的机器人 — SayCan、Code as Policies、VoxPoser
• 开源模型汇总 — 开源模型 catalog、框架与快速上手
• 数据集与Benchmark — Open X-Embodiment、DROID、LIBERO、RLDS

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