ICLR 2026揭秘：VLA领域前沿趋势与核心挑战

ICLR 2026聚焦热点：VLA（Vision-Language-Action）全面解析来袭！

你是否还在VLA领域徘徊？想了解这一让AI研究者集体激动的领域最新进展？本文带你深入探索。

作者Moritz Reuss是2025年Apple AI/ML学者奖得主，其研究多次亮相顶级会议。这篇综述，是他作为一线研究者的经验总结，也是对未来趋势的敏锐洞察。

文章发布后，评论区好评如潮，甚至顶级猎头Mark Wallace也抛出橄榄枝。

VLA究竟有多火？

据统计，VLA模型相关投稿量从去年的个位数飙升至164篇，足足增长了18倍。

这股热潮背后，机器人“听懂人话、看懂世界、动手干活”正成为AI领域极具吸引力的前沿阵地。

然而，在这繁荣背后，一个疑问浮现：当我们谈论VLA的进步时，我们到底在谈论什么？

明确VLA概念

深入探讨技术趋势前，必须明确一个基本概念：什么样的模型，才有资格被称为VLA？

学术界尚无统一定义，但研究员Moritz Reuss提出标准：

一个模型必须使用经过大规模、互联网级别的视觉-语言数据预训练过的骨干，才能被称为VLA。

这一定义强调模型能力的来源：VLA必须具备通过图文预训练习得的语言理解、视觉泛化和任务迁移能力。

代表模型如Google的PaLI-X，或开源项目Llava、Florence-2等。

透过ICLR 2026看VLA八大趋势

趋势一：VLA的高效架构新范式

今年VLA架构新风向是离散扩散模型（Discrete Diffusion）。

传统自回归模型需逐字生成，而离散扩散模型可并行生成整个动作序列。这带来：

1. 高效生成
2. 思维动作融合

趋势二：具身思维链（ECoT）让机器人先想后做

具身思维链（Embodied Chain-of-Thought, ECoT）使机器人学会“思考”。其核心是生成动作前，先生成一系列中间推理步骤。

• 文本规划
• 视觉感知
• 轨迹构图

趋势三：动作分词器（Action Tokenizer）让动作可语言化

动作分词器（Action Tokenizer）将连续机器人动作转换为离散“词汇”。今年的新进展包括：

• FASTer Tokenizer
• OmniSAT

趋势四：强化学习（RL）打通最后一公里

强化学习（RL）作为VLA策略的微调利器重新登场。代表技术包括：

• 残差RL（Residual RL）
• 阶段感知RL（Stage-aware RL）

趋势五：效率优化（Efficiency）让VLA走向平民化