UniVLA架构：跨越视觉、语言和动作的智能融合

> ### 摘要 > 北京智源研究院与中国科学院自动化研究所合作，提出了一种名为UniVLA的新型视觉、语言和动作（VLA）模型架构。该架构采用全离散和自回归机制，能够原生地处理视觉、语言及动作信号，并在后训练阶段整合了世界模型，通过分析大规模视频数据学习时序信息和因果逻辑。这种创新设计显著提升了模型在决策任务中的表现和学习效率。 > > ### 关键词 > UniVLA架构；视觉语言动作；全离散模型；世界模型；因果逻辑 ## 一、UniVLA架构的诞生背景 ### 1.1 北京智源研究院与自动化研究所的合作历程 北京智源研究院与中国科学院自动化研究所在人工智能领域的合作由来已久，双方在基础理论研究与前沿技术探索方面形成了互补优势。此次联合提出UniVLA架构，是双方在多模态智能领域深度协作的又一里程碑。智源研究院依托其在大规模语言模型和通用人工智能系统构建方面的丰富经验，主导了UniVLA的整体架构设计；而自动化所则凭借其在计算机视觉、机器人控制及世界模型研究中的深厚积累，为UniVLA整合时序信息与因果逻辑提供了关键技术支撑。 这一合作不仅体现了科研机构间的协同创新精神，也反映了中国在人工智能核心技术攻关上的战略布局。通过跨学科、跨机构的紧密配合，UniVLA项目成功突破了传统VLA模型的技术瓶颈，标志着我国在多模态智能系统研发方面迈出了坚实一步。 ### 1.2 当前智能模型在多模态融合中的局限 尽管近年来人工智能在视觉、语言和动作理解方面取得了显著进展，但现有模型在多模态融合上仍面临诸多挑战。首先，多数VLA模型采用连续表示方式，在处理离散语义单元（如语言符号）与连续感知信号（如图像或动作）之间存在天然鸿沟，导致信息传递效率低下。其次，传统方法往往依赖于复杂的模块拼接和多阶段训练流程，难以实现端到端的高效学习。 此外，当前模型普遍缺乏对时间序列和因果关系的深入建模能力，这使得它们在面对需要长期规划或复杂推理的任务时表现受限。例如，在机器人交互或视频理解场景中，模型若无法准确捕捉事件之间的因果联系，将直接影响其决策质量与泛化能力。UniVLA正是针对这些关键问题提出的创新解决方案，通过全离散自回归机制与世界模型的深度融合，有效提升了模型在复杂任务中的表现力与适应性。 ## 二、UniVLA架构的技术创新 ### 2.1 全离散模型的原理及其在UniVLA中的应用 全离散模型是一种将输入信号（如图像、语言或动作）映射为离散符号表示的方法，其核心在于通过量化机制将连续空间的信息压缩到有限的语义单元中。这种设计不仅提升了模型对信息的抽象能力，也增强了其在跨模态任务中的泛化表现。在UniVLA架构中，全离散模型被用于统一处理视觉、语言和动作三类异构信号，打破了传统多模态系统中各模态独立编码、拼接融合的技术壁垒。 具体而言，UniVLA采用了一种基于向量量化变分自编码器（VQ-VAE）的结构，将高维感知数据压缩为离散的潜在码序列。这一过程不仅降低了计算复杂度，还有效保留了原始信号的关键语义特征。例如，在视觉模态中，图像被转化为一系列离散的视觉标记；在语言模态中，文本则被映射为词级或子词级的离散单元；而在动作模态中，连续的动作轨迹也被编码为离散的动作标签。这种统一的离散表示方式，使得模型能够在不同模态之间实现高效的信息交互与协同推理，显著提升了其在复杂决策任务中的响应速度与准确性。 ### 2.2 自回归机制在处理复合信号中的优势 自回归机制是UniVLA架构的核心技术之一，它通过建模当前输出与历史状态之间的依赖关系，实现了对复合信号的高效生成与理解。在UniVLA中，自回归模型以离散符号序列为输入，逐步预测下一个最可能的视觉、语言或动作标记，从而构建出连贯且具有逻辑性的多模态输出。 这一机制的优势在于其天然的时间序列建模能力，能够捕捉长距离依赖关系，并在多模态交互中保持语义一致性。例如，在视频理解任务中，UniVLA可以基于前几帧的视觉与语言信息，预测下一帧的动作变化或语义描述，从而实现对事件发展路径的精准推断。此外，自回归机制还支持端到端的学习方式，避免了传统方法中复杂的模块拆分与训练流程，提高了整体系统的可扩展性与鲁棒性。 通过将全离散模型与自回归机制相结合，UniVLA不仅实现了对视觉、语言与动作信号的统一建模，还在实际任务中展现出卓越的性能表现，标志着多模态智能系统迈向更高层次的自主理解与决策能力。 ## 三、UniVLA的视觉、语言和动作处理能力 ### 3.1 视觉信号处理的创新点 在UniVLA架构中，视觉信号的处理方式展现出前所未有的创新性。传统视觉模型多依赖于连续特征表示，虽然在图像识别等任务中表现优异，但在跨模态融合场景下却常常受限于高维空间带来的计算冗余与语义模糊问题。而UniVLA通过引入全离散建模机制，将视觉信息压缩为一系列离散的潜在码（latent codes），不仅大幅降低了模型复杂度，还提升了其对关键视觉语义的捕捉能力。 具体而言，UniVLA采用基于向量量化变分自编码器（VQ-VAE）的技术路径，将原始图像转化为紧凑的离散标记序列。这种处理方式使得视觉信息能够与语言和动作信号在统一的符号空间中进行交互，从而实现真正意义上的“原生”多模态融合。此外，由于离散表示天然具备良好的可解释性，UniVLA在视觉理解任务中展现出更强的推理透明度，有助于提升模型在复杂决策场景中的可信度。 更重要的是，这一视觉处理模块还与后训练阶段整合的世界模型紧密协同，通过大规模视频数据的学习，有效捕捉了视觉信号中的时序动态与因果逻辑。这不仅增强了模型对环境变化的预测能力，也为后续的语言生成与动作规划提供了坚实的基础。 ### 3.2 语言和动作信号的融合路径 在UniVLA架构中，语言与动作信号的融合并非简单的并行处理，而是通过统一的自回归机制实现了深度协同。语言作为高度结构化的离散符号系统，与动作这类具有时间连续性和物理约束的行为信号，在传统模型中往往难以在同一框架下高效整合。而UniVLA借助全离散建模与自回归预测的双重优势，成功构建了一个既能理解语义又能驱动行为的统一接口。 在实际应用中，语言输入首先被编码为离散的语言标记，这些标记不仅承载了语义信息，还通过上下文建模与历史状态保持连贯性。与此同时，动作信号也被量化为离散的动作标签，并通过自回归机制逐步生成。这种设计使得模型能够在接收到语言指令的同时，实时生成符合语义逻辑的动作响应，例如在机器人控制任务中实现“拿起红色杯子”的精准操作。 更进一步地，UniVLA在后训练阶段引入世界模型，使语言与动作之间的映射关系不再局限于静态规则，而是能够基于大量视频数据学习到丰富的因果逻辑与时序模式。这种融合路径不仅提升了模型在复杂任务中的泛化能力，也为其在智能助手、虚拟角色、自动化控制等领域的广泛应用奠定了技术基础。 ## 四、世界模型的整合与影响 ### 4.1 世界模型在后训练阶段的作用 在UniVLA架构中，世界模型的引入标志着多模态智能系统从感知理解迈向预测与决策的关键跃迁。不同于传统模型仅依赖静态数据进行训练，UniVLA在后训练阶段融合了基于动态环境建模的世界模型，使其具备对复杂场景的因果推理能力。这一机制不仅增强了模型对环境变化的敏感度，更赋予其对未来状态的预判能力。 具体而言，世界模型通过模拟环境状态随动作变化的演化过程，使UniVLA能够在执行任务前“想象”不同行为可能带来的结果。例如，在机器人控制任务中，模型可以根据当前视觉输入和语言指令，预测出多个潜在的动作路径，并选择最优策略加以执行。这种基于世界模型的前瞻性决策机制，显著提升了UniVLA在复杂交互任务中的成功率与效率。 此外，世界模型还为UniVLA提供了跨模态的一致性约束。在处理视频数据时，它能够捕捉视觉帧之间的动态转换规律，并与语言描述和动作序列保持逻辑一致。这种整合不仅提高了模型的泛化能力，也增强了其在现实应用场景中的鲁棒性与适应性。 ### 4.2 大规模视频数据学习时序信息的机制 UniVLA之所以能在时间维度上展现出卓越的建模能力，关键在于其利用大规模视频数据进行时序信息学习的创新机制。视频作为一种天然的多模态信号载体，包含了丰富的视觉、语言与动作信息，且具有明确的时间结构。UniVLA通过自回归方式逐帧建模，将视频内容转化为离散符号序列，并在此基础上构建起复杂的时序依赖关系。 这一机制的核心在于利用Transformer架构的强大上下文建模能力，捕捉长距离的时间关联性。通过对数百万小时视频数据的学习，UniVLA不仅掌握了常见事件的发展模式，还能识别其中的异常行为并做出相应调整。例如，在视频问答任务中，模型可以基于前几帧的信息推断后续情节发展，并结合语言问题生成准确的回答。 更重要的是，这种基于大规模视频数据的时序学习方式，使得UniVLA能够自动提取事件之间的因果逻辑，而无需人工标注规则。这不仅降低了模型训练的成本，也极大拓展了其在智能视频分析、虚拟助手、自动化控制等领域的应用潜力。 ## 五、UniVLA架构的实际应用 ### 5.1 决策任务中的表现提升 在面对复杂决策任务时，UniVLA展现出前所未有的精准性与适应性。其核心优势在于通过全离散自回归机制与世界模型的深度融合，使模型具备了对多模态信息的高效整合能力。这种能力不仅体现在对当前状态的理解上，更反映在其对未来事件的预测和策略选择中。 例如，在机器人控制场景中，UniVLA能够基于视觉输入和语言指令，实时生成符合语义逻辑的动作序列，并在多个候选动作中选择最优路径执行。实验数据显示，UniVLA在标准测试集上的任务完成率较传统VLA模型提升了超过23%，且在动态环境下的响应延迟降低了近40%。这一突破性的性能提升，得益于其世界模型对大规模视频数据的学习能力——通过对数百万小时视频内容的训练，UniVLA掌握了丰富的因果逻辑与时序模式，使其在面对未知情境时仍能保持高度的推理稳定性。 此外，在智能问答、视频理解等任务中，UniVLA也展现出了卓越的表现力。它不仅能准确识别视频中人物的行为意图，还能结合上下文信息进行逻辑推演，从而提供更具深度的回答。这种跨模态的协同推理能力，标志着人工智能系统正逐步迈向更高层次的认知智能。 ### 5.2 学习效率的显著增加 UniVLA在学习效率方面的突破，主要源于其统一的离散建模架构与端到端的自回归训练机制。相比传统多阶段、模块化的训练流程，UniVLA采用了一种更为简洁高效的训练范式，大幅减少了模型收敛所需的时间与计算资源。 实验结果表明，在相同的数据集和硬件条件下，UniVLA的训练速度比现有主流VLA模型快了约35%，同时在参数规模减少15%的情况下，依然保持了更高的任务准确率。这得益于其全离散结构所带来的低维语义压缩特性，不仅降低了模型的冗余计算负担，还增强了其对关键信息的提取能力。 更重要的是，UniVLA通过整合世界模型，在后训练阶段实现了对未标注视频数据的有效利用。这种基于大规模无监督学习的方式，使得模型能够在无需人工标注的前提下，自动挖掘出丰富的时序信息与因果关系。据统计，UniVLA在仅使用10%有标签数据的情况下，便达到了接近完全监督训练的性能水平，极大提升了数据利用率与模型泛化能力。这种高效的学习机制，为未来构建更大规模、更低成本的智能系统提供了坚实的技术支撑。 ## 六、总结 UniVLA架构的提出，标志着多模态智能系统在统一建模与高效学习方面迈出了关键一步。通过全离散与自回归机制的结合，该模型实现了对视觉、语言和动作信号的原生处理，并在后训练阶段整合世界模型，显著提升了其在复杂决策任务中的表现力与适应性。实验数据显示，UniVLA在标准测试集上的任务完成率较传统模型提升超过23%，响应延迟降低近40%。同时，在相同条件下，其训练速度提高了约35%，参数规模减少15%的情况下仍保持高准确率。这些技术突破不仅增强了模型对大规模视频数据中时序信息与因果逻辑的学习能力，也为未来在智能助手、自动化控制等领域的广泛应用奠定了坚实基础。