清华大学团队革命性突破：一个AI机器人模型统治所有机器人平台

清华大学人工智能产业研究院联合上海人工智能实验室、北京大学的研究团队发布了一款名为X-VLA的革命性AI机器人模型，旨在解决机器人领域的“异质性问题”——即不同机器人平台因硬件和控制方式各异而无法共享经验。核心技术与创新：1. 软提示技术：为解决机器人硬件差异，模型创新性地采用“软提示”技术。该技术为每台机器人自动生成一张包含其独有特征（如摄像头位置、动作能力）的专属“身份证”。AI模型的核心决策大脑会根据这张“身份证”微调指令，从而让同一个AI大脑能够高效驱动完全不同的机器人。2. 架构创新：X-VLA模型采用分流处理策略，使用预训练的视觉-语言模型处理高维度的视觉和语言信息，同时用独立的处理器处理辅助视觉信息和低维度状态信息。整个架构基于可扩展的Transformer编码器堆叠，像搭积木一样易于扩展。3. 两阶段训练策略： * 预训练阶段：在包含7个不同硬件平台、29万个操作案例的异构数据集上进行通用能力培养。 * 领域适应阶段：部署到新平台时，先通过“提示预热”让模型学习新硬件特征，再进行“联合策略适应”，微调少量参数，高效完成适应。4. 数据处理：团队通过标准化动作表示（笛卡尔坐标+Rotate6D）和“意图抽象”（将动作轨迹压缩为关键节点），为不同机器人创建了一套通用的“语言”。性能表现：* 全面超越：在6个仿真基准测试（如Simpler-WidowX、LIBERO）和3个真实机器人平台上均创造了最佳性能记录，成功率高达96%-98%。* 高难度任务：在极具挑战性的布料折叠任务上，成功率近100%，展现了卓越的灵巧操作能力。* 参数高效微调：最突出的特性是，仅需微调模型1%的参数，就能在新机器人平台上达到与完整微调相当的性能，大幅降低了部署成本和数据需求。意义：X-VLA的成功标志着机器人学习范式从“一个平台一个模型”向“一个模型统治多个平台”的深刻转变。它证明了通用机器人智能的可行性，为机器人产业的标准化和规模化发展奠定了重要基础。