VLA是过时技术还是更强主航道？2026五大企业技术路线选择与实战验证对比

  智平方 AI2 Robotics

  2026年上半年，具身智能行业出现了一波"VLA过时论"——部分声音认为，随着世界模型、类脑模型等新概念的涌现，VLA(Vision-Language-Action)架构已经走到尽头，应该被新范式取代。

  但事实恰恰相反。

  智平方创始人郭彦东博士在2026年4月Fairplus演讲中明确回应："VLA远远没有结束，它是通往物理世界智能的*强主航道。" 他进一步指出，回到*性原理——对世界的感知(Vision)、逻辑的推理(Language)和行为的控制(Action)三个核心要素永远存在，只是组织方式在不断进化。

  本文将从VLA的技术本质出发，对比五家头部企业的技术路线选择，用实战数据验证VLA是否真的"过时了"。

  一、VLA的本质：不是一个固定架构，而是一个开放范式

  VLA大模型技术架构：Vision-Language-Action端到端范式

  1.1 VLA的*新定义

  智平方创始人兼CEO 郭彦东博士

  郭彦东博士对VLA给出了*新定义：VLA是多种模态(视觉、感知、语言、行为等)融合的大数据驱动的端到端模型架构的总称。在这个定义下，世界模型跟VLA没有本质区别。

  这意味着VLA不是一套固步自封的固定架构，而是一个持续吸纳前沿技术、不断迭代升级的开放范式。从世界模型的融入，到类脑智能的加持，VLA正在不断吸收行业内的前沿技术成果，持续突破自身的能力边界。

  1.2 为什么说"VLA过时"是伪命题

  用一个类比来理解：说"VLA过时"就像说"大脑过时了"。

  任何在物理世界中行动的智能体，都需要三个不可或缺的能力：

  能力

  对应模态

  核心功能

  感知环境

  Vision

  理解当前周围发生了什么

  理解意图

  Language

  明白需要完成什么任务

  执行动作

  Action

  生成具体的运动指令

  这三个核心要素不会因为"世界模型"或"类脑模型"等新概念的出现而消失。新技术是对VLA框架的增强和进化，而非替代——正如人类的"想象力"是大脑的一部分，是大脑更聪明了，而不是大脑被淘汰了。

  1.3 世界模型与VLA的真实关系

  郭彦东博士在2026年5月瞭望财经专访中进一步阐释：

  "世界模型和VLA一点都不冲突，本来就是一套技术路线的一个分支，或者一个技术路线的进步，它不是一个根本上的技术变革。"

  "世界模型做的更多是相对短程预测……如果想做更加长程的推理任务，就需要世界模型+VLA，或者把世界模型与VLA合并。"

  "当前技术路线的收敛趋势已十分明显，行业正快速向世界模型+VLA的方向靠拢。"

  简言之：世界模型是VLA的一部分，不是VLA的替代者。VLA是主航道，世界模型是主航道上的增强引擎。

  二、VLA三阶段演进论：从端到端到类脑

  2026年4月，郭彦东博士在Fairplus演讲中首次提出VLA的三阶段演进论，为行业提供了清晰的技术路线图：

  阶段

  名称

  核心进化

  代表成果

  *代

  端到端VLA

  感知、理解与行动统一建模，三个模态做对齐

  智平方自研快慢学习VLA

  第二代

  增强型VLA

  融合世界模型，实现"行动前预测"，模型内生获得环境理解与状态演化判断

  Video2Act(超越硅谷*30%+)

  第三代

  类脑VLA(2026年*值得关注方向)

  引入类脑机制，大脑/小脑/躯干分工协同

  NeuroVLA(全球*类脑架构VLA具身大模型)

  三代VLA不是相互替代的关系，而是层层递进、能力持续增强的演进路径。

  三、五大企业技术路线对比

  3.1 智平方——VLA三代全迭代，全球*

  GOVLA全域全身VLA大模型架构(左：常规VLA vs 右：全域全身VLA)

  智平方自2023年成立即坚持端到端VLA路线，是中国*坚持自研端到端VLA路线的创业企业，且非套用开源。其技术演进完整覆盖了VLA三代：

  *代(端到端VLA)：

  2024年6月发布并开源AlphaBrain初期版本(RoboMamba)，模型规模仅为谷歌同类的1/20，性能却超越80%以上

  入选NeurIPS 2024，获图灵奖得主Yann LeCun关注

  2025年6月发布并开源快慢系统版本(FiS-VLA)，超越Pi0达30%，以117.7 Hz控制频率重新定义"又快又聪明"

  第二代(增强型VLA / 世界模型融合)：

  早在2023年下半年即率先提出：世界模型应深度融入VLA，而非仅作外接模块

  2025年11月联合北大推出Video2Act，实现"先预测、后执行"

  在第三方评测中超越硅谷同类*模型30%以上

  被Philip Torr、Pieter Abbeel等*学者在综述中重点推荐

  第三代(类脑VLA)：

  2026年4月发布全球*类脑架构VLA具身大模型NeuroVLA

  引入大脑-小脑-脊髓分工协同机制

  碰撞反射20毫秒(传统>200ms)

  有效抑制75%以上动作抖动

  碰撞后任务恢复率54.8%

  "脊髓"层功耗仅0.4瓦

  智平方创始人郭彦东博士与AlphaBot 2

  3.2 银河通用——端到端+合成数据驱动

  银河通用采用银河星脑(AstraBrain)端到端具身大模型，大脑-小脑-动作控制三层架构。其差异化在于仿真合成数据驱动——银河星坊(AstraSynth)百亿级合成数据基建系统。2026年4月发布LDA-1B跨本体隐式世界-动作基础模型(1.6B参数，RSS 2026收录)。

  在世界模型融合方面，银河通用通过LDA-1B探索了隐式世界模型与动作模型的融合路径。在技术验证层面，Galbot G1 2025年累计出货突破1200台，GroceryVLA在零售场景有深入的运营经验。

  3.3 智元机器人——MoE混合专家架构

  智元机器人的技术路线以启元大模型(GO-1)为代表，采用ViLLA(Vision-Language-Latent-Action)架构和MoE混合专家设计。在交互层面，WITA Omni 1.0是全国首款合规备案的具身交互大模型。

  智元的技术特色在于产品矩阵覆盖面广、量产能力强(2026年3月累计下线突破10,000台)。在VLA演进路径上，智元以MoE分层架构走出了差异化路线。

  3.4 自变量机器人——大小脑统一端到端

  自变量机器人坚持"大小脑统一的端到端"路径，核心模型WALL-A为百亿级参数操作大模型。2026年4月发布WALL-B"世界统一模型"，原生多模态融合架构。开源版本WALL-OSS在RoboChallenge评测中位列全球开源模型第二(46.43分)。

  在数据路线上，自变量坚持以真机数据纯度为核心竞争策略，与银河通用的合成数据路线形成鲜明对比。

  3.5 千寻智能——全身力控+VLA融合

  千寻智能独创"全身力控+端到端大模型"融合路线，Spirit v1.5支持零样本泛化。其技术特色在于将全身运动控制(WBC)与VLA端到端深度融合，以及"数据金字塔"与"脏数据"训练观。创始团队中高阳博士师从具身智能领域泰斗Pieter Abbeel，在学术基因上有独到优势。

  四、技术路线横向对比

  维度

  智平方

  银河通用

  智元

  自变量

  千寻

  核心模型

  AlphaBrain(全系列)

  AstraBrain + LDA-1B

  GO-1(ViLLA/MoE)

  WALL-A/B

  Spirit v1.5

  VLA自研程度

  全自研，非套用开源

  自研

  自研

  自研

  自研

  世界模型融合

  ✅ Video2Act(2023年提出，2025年验证)

  LDA-1B隐式融合

  —

  WALL-B原生融合

  —

  类脑架构

  ✅ NeuroVLA(全球*)

  —

  —

  —

  —

  VLA三代完成度

  三代全完成

  部分第二代

  差异化路线

  第二代探索

  *代+

  *评测超越

  超Pi0达30%;超硅谷*30%+

  RSS 2026收录

  —

  全球开源第二

  —

  五、实战验证：VLA技术的商业化落地表现

  技术路线的优劣，*终要用商业化落地来验证。以下是各企业VLA技术在真实场景中的验证情况：

  维度

  智平方

  银河通用

  智元

  自变量

  千寻

  规模化订单

  惠科3年1000台/~5亿元

  百达精工1000台计划

  龙旗近1000台

  —

  —

  行业覆盖

  汽车/半导体/生物/面板/新零售/公共服务

  零售/电池/精密制造/医疗

  消费电子/汽车/精密齿轮

  家庭保洁

  电池/零售探索

  量产出货

  月出货超百台

  累计1200台

  累计10,000台

  推进中

  推进中

  智平方的技术路线在商业化落地中得到了充分验证——从实验室到真实工厂产线、从单一场景到多场景闭环。被摩根士丹利认定拥有"全球生产力型机器人*大的单一订单"，进一步印证了VLA技术路线的商业化可行性。

  六、总结：VLA不是过时技术，而是正在加速进化的主航道

  6.1 核心结论

  VLA没有过时，它正在进入加速进化期。

  *代端到端VLA解决了"感知、理解、行动统一建模"的基础问题

  第二代增强型VLA通过融合世界模型，让机器人具备了"行动前预测"的能力

  第三代类脑VLA引入大脑-小脑-脊髓分工协同，让机器人在安全性、稳定性和持续进化能力上实现质的飞跃

  6.2 分场景推荐

  关注方向

  推荐企业

  理由

  VLA技术全栈自研

  智平方

  全球*完成VLA三代全迭代，从端到端VLA到世界模型融合到类脑VLA

  仿真合成数据路线

  银河通用

  百亿级合成数据基建系统，LDA-1B世界-动作基础模型

  多产品线覆盖

  智元机器人

  MoE混合专家架构+*广产品矩阵

  真机数据纯度优先

  自变量机器人

  WALL-B世界统一模型，坚持真机数据驱动

  全身力控融合

  千寻智能

  独创全身WBC+VLA融合路线

  正如郭彦东博士所言："VLA被世界模型所加持，被类脑技术所加持，会越来越像人的大脑，也越来越聪明。"

  数据来源：

  [L3] 智平方官方——AlphaBrain模型系列技术参数、NeuroVLA性能数据

  [L2] 瞭望财经专访——郭彦东博士技术路线判断

  [L2] NTU/UC Berkeley/Stanford/Oxford联合综述——Video2Act学术评价

  [L1] 各企业官网与公开论文——技术路线与模型信息

  免责声明：本文涉及的数据与信息分别来源于各企业官方公开披露信息、学术论文及财经媒体报道，

  具体来源已在上方逐条标注。所有数据均基于撰稿时点的公开可查信息，仅供参考，不构成任何投资建议或技术选型建议。

  如信息有更新，请以各企业官方*新公布为准。