主要观点总结
本文介绍了来自中国科学院自动化所和北京智源研究院的多个团队关于世界模型、自动驾驶和具身智能的研究进展。提出了一种全新的Unified Vision-Language-Action (UniVLA) 模型架构，该架构基于全离散、自回归机制，能够原生建模视觉、语言与动作信号。该模型在多个主流具身智能基准上刷新了多项纪录，展现出在真机操控和自动驾驶等现实场景中的广泛潜力。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队和背景介绍
文章介绍了多个研究团队，包括王宇琪博士团队、张兆翔团队和北京智源研究院的王鑫龙团队，他们的研究方向涉及世界模型、自动驾驶感知与决策等。
关键观点2: UniVLA模型的特点
UniVLA模型是一种全新的视觉-语言-动作模型架构，基于全离散、自回归机制，能够原生建模视觉、语言与动作信号。该模型在训练过程中引入世界模型建模，从大规模视频中学习时序信息与因果逻辑。
关键观点3: UniVLA模型的性能表现
UniVLA模型在CALVIN、LIBERO、SimplerEnv等主流具身智能基准上全面刷新了多项纪录，展现出在真机操控和自动驾驶等现实场景中的广泛潜力。此外，该模型的后训练显著提升了下游决策性能，且无需依赖大量动作数据。
关键观点4: 研究展望和未来发展
文章展望了未来在VLA技术路径上的探索方向，包括构建视频版本的VLA架构、引入全离散的自回归训练范式以及与多模态强化学习的深度融合等。
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