什么是SpatialVLA
SpatialVLA是由上海人工智能实验室、中国电信人工智能研究院与上海科技大学联合推出的新型空间具身通用操作模型。该模型基于数百万真实数据进行预训练，赋予机器人通用的三维空间理解能力。SpatialVLA通过Ego3D位置编码将三维空间信息与语义特征融合，采用自适应动作网格对连续动作进行离散化处理，实现了跨机器人平台的泛化控制。该模型在大规模真实机器人数据上进行了预训练，展现出强大的零样本泛化能力和空间理解能力，在复杂环境和多任务场景中表现优异。SpatialVLA开源代码与灵活微调机制为机器人领域研究应用提供了新的技术路径。
SpatialVLA核心功能
零样本泛化控制：无需额外训练即可在未见过的机器人任务和环境中直接执行操作
新场景高效适配：通过少量数据微调即可快速适应新机器人平台或任务
强大空间理解能力：理解复杂的三维空间布局，执行物体定位、抓取、摆放等精确操作任务
跨平台通用性：支持多种机器人形态与配置，实现通用化操作策略
快速推理与高效动作生成：基于离散化动作空间提升模型推理速度，适用于实时机器人控制
SpatialVLA技术原理
Ego3D位置编码：将深度信息与二维语义特征结合，构建以机器人为中心的三维坐标系。无需特定机器人-相机标定，使模型感知三维场景结构以适应不同机器人平台
自适应动作网格：将连续机器人动作离散化为自适应网格，根据数据分布划分动作空间。通过将不同机器人动作与网格对齐，实现跨平台动作泛化与迁移
空间嵌入适配：在微调阶段根据新机器人动作分布重新划分网格并调整空间嵌入，提供灵活高效的机器人后训练方法，加速模型对新环境的适应
预训练与微调：在大规模真实机器人数据上进行预训练以学习通用操作策略，针对新任务或机器人平台进行微调以进一步优化模型性能
SpatialVLA项目地址
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
