端到端 VLA 并非唯一解：分层推理的具身基础模型 RoBridge 破解机器人「知行合一」难题

主要观点总结

RoBridge是一个分层架构的机器人操作基础模型，旨在解决机器人操作技术的双重困境。它通过结合视觉语言模型（VLM）和强化学习，实现了高效、鲁棒的机器人操作。该模型包括高层认知规划器（HCP）、不变可操作表示（IOR）和通用具身智能体（GEA）三个核心组件。实验表明，RoBridge在开放式场景的机器人操作研究中表现出色，相比其他模型有显著的提升。

关键观点总结

关键观点1: RoBridge的主要特点

RoBridge是一个分层架构的机器人操作基础模型，通过分离高层语义理解与底层物理控制，实现了高效、鲁棒的机器人操作。它结合了视觉语言模型（VLM）和强化学习的优势，突破了传统端到端VLA模型的瓶颈。

关键观点2: RoBridge的创新点

RoBridge引入了不变可操作表示（IOR）作为符号化中间层，解决了传统模型因跨模态特征错位导致的'脑手不一'问题。此外，它通过高级认知规划器（HCP）、IOR符号桥梁和通用具身代理（GEA）的三级协同，显著提高了机器人的操作鲁棒性。

关键观点3: RoBridge的实验结果

实验表明，RoBridge在Metaworld基准测试中平均成功率82.12%，较最优基线提升11.28%。在真实任务中，平均成功率83.3%，长时程任务平均完成阶段数3.0。在零样本任务泛化中，平均成功率75%，展现优异的零样本迁移能力。

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