基于VLA的具身智能方案，天娱数科加速落地物理AI

抖音热门 2025年07月28日 01:06 0 aa

基于VLA的具身智能方案，天娱数科加速落地物理AI###

在人工智能加速迈向物理世界的浪潮中，具身智能正成为驱动机器人技术演进的核心动力。它不仅要求机器人具备对环境的感知和理解能力，更要求其能据此做出连续、合理、精准的物理行为。“物理Al(Physica AI)”新概念的出现，强调未来AI不应止步于认知理解，更应“动起来、干实事”。这一理念为具身智能提供了明确的发展方向，也对数据、模型与交互系统提出更高要求。

天娱数科子公司智境云创基于VLA(Vision-Language-Action)模型构建了一套数据采集与行为生成方案，并全面集成于自研Behavision空间智能 MaaS平台。该方案从感知、语言理解到动作控制形成闭环，为机器人在复杂环境中实现类人交互、泛化执行与自主决策提供新型底层能力。

TOP 01

感知一语言一行为融合

VLA模型构建智能控制新范式

VLA模型作为当前多模态AI的技术前沿，融合视觉图像、自然语言和动作控制三种模态信息，打通从感知输入到控制输出的全链路通道。智境云创基于该架构搭建的具身智能行为生成引擎，让机器人从图像中理解场景，从语音中识别意图，并将两者共同转化为可执行的动作序列，完成如“拿起水杯”、“打开抽屉”等多阶段任务。

相较于传统感知-推理-控制的离散模块式设计，VLA模型具备更强的上下文感知能力和任务泛化能力，能在服务、工业、教育等多场景下应对非结构化环境和自然语言指令，实现从“看懂”到“行动”的知行合一能力跃迁。

TOP 02

多源数据采集体系

构建行为学习的认知底座

依托Behavision空间智能MaaS平台，智境云创构建“感知—推理—执行”全链路的数据采集体系，形成具身智能行为学习的认知基座。平台集成毫米级高精度3D扫描设备、双目视觉系统与自研算法矩阵，能够高效采集环境结构、物体属性、语言指令与机器人动作等多源异构数据。通过端云协同的数据处理框架，可实时完成点云重建、语义解析、轨迹还原与多模态对齐，确保采集数据在空间、时间和语义维度的高一致性。该体系不仅显著提升多模态数据的质量和效率，也为后续VLA模型训练与策略迁移提供了高质量训练样本，加快模型从数据到控制的收敛速度。

随着“物理AI”理念的实践推进，智境云创将持续拓展Behavision平台在空间智能、具身智能等领域的能力边界。未来，将进一步打通3D铰接数据体系与VLA模型的融合机制，构建统一的“认知—语义—行为”图谱，为具身机器人提供面向真实世界的通用智能操作系统，加速行业迈向机器人“安卓时刻”。