VLA 模型架构全解与核心公式详解

二、VLA 模型整体架构全解析

VLA 模型采用'三模态输入 - 统一表征 - 动作输出'的端到端架构，核心由「输入层」「特征编码层」「跨模态融合层」「动作决策层」「输出层」组成，各模块职责明确，以下通过表格详细拆解。

2.1 VLA 模型整体架构核心对照表

2.2 VLA 模型核心子架构详细拆解表

2.2.1 视觉编码器（特征提取核心）

2.2.2 语言编码器（指令理解核心）

2.2.3 动作编码器（历史信息捕捉核心）

2.2.4 跨模态融合层（三模态关联核心）

2.2.5 动作决策层（执行指令生成核心）

三、VLA 模型核心模块与关键公式详解

VLA 模型的核心在于三模态特征编码、跨模态融合与动作决策，以下结合公式与表格详细解析各核心模块的数学原理与参数含义。

3.1 视觉特征编码（以 ViT 为例）：图像感知核心

视觉特征编码的核心是将图像转换为高维视觉表征，关键步骤为 Patch 嵌入与 Transformer 编码，具体公式如下：

3.1.1 核心公式

1. 图像 Patch 切分与展平： $$x_{flatten}(i,j) = \text{Flatten}(I[i \times P : (i+1) \times P, j \times P : (j+1) \times P])$$ 其中，$I$ 为输入图像（维度：$H \times W \times C$）；$P$ 为 Patch 尺寸（如 16×16）；$(i, j)$ 为 Patch 的空间索引；$x_{flatten}$ 为单个 Patch 展平后的一维向量（维度：$P^2 \times C$）；所有 Patch 展平后维度：$vis_seq_len \times P^2 \times C$（$vis_seq_len=(H/P) \times (W/P)$）。
2. Patch 线性嵌入： $$x_{patch} = x_{flatten} \cdot W_p + b_p$$ 其中，$W_p$ 为线性投影权重（维度：$P^2 \times C \times d_{model}$）；$b_p$ 为偏置项（维度：$d_{model}$）；$x_{patch}$ 为 Patch 嵌入向量（维度：$vis_seq_len \times d_{model}$）。
3. 空间位置编码添加： $$x_{vis} = x_{patch} + PE_{spatial}$$ 其中，$PE_{spatial}$ 为空间位置编码（正弦余弦/可学习，维度：$vis_seq_len \times d_{model}$）；$x_{vis}$ 为带位置信息的视觉 Patch 表征（维度：$vis_seq_len \times d_{model}$）。
4. Transformer Encoder 编码（单步）： $$x_{vis_attn} = \text{MultiHeadSelfAttention}(LN(x_{vis})) + x_{vis}$$ $$x_{vis_ffn} = \text{FFN}(LN(x_{vis_attn})) + x_{vis_attn}$$ 其中，$LN$ 为层归一化；$\text{MultiHeadSelfAttention}$ 为多头自注意力；$\text{FFN}$ 为前馈神经网络；$x_{vis_ffn}$ 为单层层 Transformer 编码后的视觉表征，堆叠 N 层后得到最终视觉表征。

3.1.2 核心参数与作用对照表

3.2 语言特征编码（以 BERT 为例）：指令理解核心

语言特征编码的核心是将文本指令转换为高维语言表征，关键步骤为词嵌入与双向 Transformer 编码，公式与 Transformer 一致，补充核心公式如下：

3.2.1 核心公式

1. 词嵌入与位置编码： $$x_{lang} = \text{Embedding}(token_ids) + PE_{temporal}$$ 其中，$token_ids$ 为文本分词后的 ID 序列（维度：$lang_seq_len$）；$\text{Embedding}$ 为词嵌入层；$PE_{temporal}$ 为时序位置编码（维度：$lang_seq_len \times d_{model}$）；$x_{lang}$ 为带位置信息的语言表征（维度：$lang_seq_len \times d_{model}$）。
2. Transformer Encoder 编码（单步）： $$x_{lang_attn} = \text{MultiHeadSelfAttention}(LN(x_{lang})) + x_{lang}$$ $$x_{lang_ffn} = \text{FFN}(LN(x_{lang_attn})) + x_{lang_attn}$$ 其中，$x_{lang_ffn}$ 为单层层编码后的语言表征，堆叠 N 层后得到最终语言表征，携带文本指令的深层语义信息。

3.3 动作特征编码：历史信息捕捉核心

动作特征编码的核心是将历史动作序列转换为高维动作表征，适配离散与连续两种动作类型，公式如下：

3.3.1 核心公式

1. 离散动作嵌入： $$x_{act_dis} = \text{Embedding}(act_ids) + PE_{act}$$ 其中，$act_ids$ 为离散动作 ID 序列（维度：$act_seq_len$）；$\text{Embedding}$ 为动作嵌入层（维度：$num_act_classes \times d_{model}$）；$PE_{act}$ 为动作时序位置编码（维度：$act_seq_len \times d_{model}$）；$x_{act_dis}$ 为离散动作表征（维度：$act_seq_len \times d_{model}$）。
2. 连续动作嵌入： $$x_{act_con} = \sigma(x_{act_raw} \cdot W_a + b_a) + PE_{act}$$ 其中，$x_{act_raw}$ 为归一化后的连续动作序列（维度：$act_seq_len \times act_dim$）；$W_a$ 为投影权重（维度：$act_dim \times d_{model}$）；$b_a$ 为偏置项（维度：$d_{model}$）；$\sigma$ 为激活函数（如 ReLU）；$x_{act_con}$ 为连续动作表征（维度：$act_seq_len \times d_{model}$）。
3. Transformer Decoder 编码（单步）： $$x_{act_attn} = \text{MaskedMultiHeadSelfAttention}(LN(x_{act})) + x_{act}$$ $$x_{act_ffn} = \text{FFN}(LN(x_{act_attn})) + x_{act_attn}$$ 其中，$x_{act}$ 为离散/连续动作表征；$\text{MaskedMultiHeadSelfAttention}$ 为带掩码的多头自注意力；$x_{act_ffn}$ 为最终动作表征，携带动作历史的时序逻辑信息。

3.4 跨模态融合（多模态多头注意力）：三模态关联核心

跨模态融合的核心是通过多头注意力机制，建立视觉、语言、动作三模态的关联，生成统一表征，公式与 Transformer 多头注意力一致，但扩展至三模态，具体如下：

3.4.1 核心公式

1. 三模态序列拼接： $$x_{mix} = \text{Concat}(x_{vis}, x_{lang}, x_{act})$$ 其中，$x_{vis}/x_{lang}/x_{act}$ 分别为视觉/语言/动作表征；$x_{mix}$ 为三模态混合序列（维度：$total_seq_len \times d_{model}$）。
2. 多模态多头注意力计算： $$Q = K = V = x_{mix} \cdot W_q = x_{mix} \cdot W_k = x_{mix} \cdot W_v$$ $$\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{Q \cdot K^T}{\sqrt{d_k}}\right) \cdot V$$ $$\text{MultiHead}(x_{mix}) = \text{Concat}(Head_1, Head_2, ..., Head_h) \cdot W_o$$ 其中，$W_q/W_k/W_v$ 为 Query/Key/Value 投影权重；$d_k=d_{model}/h$（$h$ 为注意力头数）；$Head_i$ 为第 $i$ 个注意力头的输出；$W_o$ 为融合权重；最终输出融合表征（维度：$total_seq_len \times d_{model}$）。
3. 融合层残差连接与前馈网络： $$x_{fusion_attn} = \text{MultiHead}(LN(x_{mix})) + x_{mix}$$ $$x_{fusion} = \text{FFN}(LN(x_{fusion_attn})) + x_{fusion_attn}$$ 其中，$x_{fusion}$ 为最终统一跨模态表征，携带三模态的关联信息。

3.5 动作决策（分类/回归）：执行指令生成核心

动作决策分为离散动作分类与连续动作回归，核心公式如下：

3.5.1 核心公式

1. 离散动作分类： $$x_{global} = \text{GlobalAvgPool}(x_{fusion})$$ $$logits_{act} = x_{global} \cdot W_1 + b_1 \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow W_2 + b_2$$ $$prob_{act} = \text{softmax}(logits_{act})$$ $$act_{pred} = \arg\max(prob_{act})$$ 其中，$\text{GlobalAvgPool}$ 为全局平均池化；$W_1/W_2$ 为分类层权重；$logits_{act}$ 为动作类别得分；$prob_{act}$ 为动作概率分布；$act_{pred}$ 为预测离散动作 ID。
2. 连续动作回归： $$x_{global} = \text{GlobalAvgPool}(x_{fusion})$$ $$act_{cont} = x_{global} \cdot W_3 + b_3 \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow W_4 + b_4$$ $$act_{pred_cont} = \text{Clip}(act_{cont}, min=-1, max=1)$$ 其中，$W_3/W_4$ 为回归层权重；$act_{cont}$ 为原始回归结果；$\text{Clip}$ 为裁剪操作，将结果映射至 [-1,1] 区间；$act_{pred_cont}$ 为最终连续动作数值。

3.6 核心公式参数汇总表

四、VLA 模型核心对比分析（多表格呈现）

通过与 VLM、传统控制模型、不同 VLA 代表模型的对比，更清晰地理解 VLA 的核心优势与适用场景。

4.1 VLA vs VLM 核心对比表

4.2 VLA vs 传统机器人控制模型 核心对比表

4.3 主流 VLA 代表模型核心对比表

五、VLA 模型企业级落地要点（表格支撑）

5.1 VLA 模型核心落地场景对照表

5.2 VLA 模型落地常见问题与解决方案对照表

六、总结

VLA 模型作为「视觉 - 语言 - 动作」三模态融合的核心技术，突破了 VLM 仅能'认知'的局限，实现了从'感知 - 理解 - 执行'的端到端闭环，是机器人操控、智能交互等工程落地场景的关键支撑。

核心要点总结：

1. 架构核心：由输入层、特征编码层（视觉/语言/动作）、跨模态融合层、动作决策层、输出层组成，三模态统一表征与端到端动作决策是核心设计；
2. 技术核心：视觉编码（ViT）、语言编码（BERT/GPT）、动作编码（Transformer Decoder）提供高质量单模态特征，多模态多头注意力实现三模态融合，分类/回归分支实现离散/连续动作决策；
3. 公式核心：Patch 嵌入、词嵌入、动作嵌入实现单模态特征映射，多头注意力实现跨模态融合，全局池化 + 线性层实现动作决策，残差连接 + 层归一化保障模型训练稳定；
4. 落地核心：根据任务场景选择合适的 VLA 模型（闭源大模型/开源轻量化模型），通过数据增强、模型轻量化、自定义微调解决落地痛点，平衡效果与成本。

VLA 模型的发展仍在持续（如更大规模的 VLA 大模型、更高效的轻量化架构），掌握其核心原理与落地要点，是实现 AI 技术从实验室走向产业化的关键。