机器人技术迎来重大突破——阿里巴巴达摩院、湖畔实验室与浙江大学联合研发的RynnVLA-002统一模型，成功将视觉理解、语言交互与动作预测能力整合为单一智能系统。该研究成果已发表于arXiv预印本平台，论文编号arXiv:2511.17502v1，相关代码同步开源至GitHub平台，为机器人领域提供全新技术范式。
传统机器人系统存在显著功能割裂：视觉-语言模型能理解指令却无法预测动作后果，世界模型虽能模拟物理规律却难以指导具体操作。研究团队通过构建统一token化表示框架，使图像、文本与动作数据共享同一语义空间，突破性地实现了两大系统的深度融合。实验数据显示，融合后的系统在LIBERO仿真测试中取得97.4%成功率，真实机械臂操作成功率提升50%，显著优于同类技术。
该系统的核心创新在于建立双向学习机制。视觉-语言-动作模型通过世界模型获取动作后果的预测反馈，优化决策逻辑；世界模型则借助前者的环境感知能力，提升物理规律建模精度。这种协同进化使机器人具备"预见性决策"能力——在抓取物体前即可评估碰撞风险，在复杂任务中自动调整操作顺序。真实场景测试显示，系统在存在干扰物的环境中仍能保持80%以上操作成功率，较传统方法提升30个百分点。
针对动作序列中的误差累积难题，研究团队提出注意力掩码技术。该技术强制每个动作决策仅依赖当前环境状态与任务指令，切断对历史动作的依赖路径。实验表明，在15步以上的长序列操作中，新技术使成功率保持稳定，而传统方法性能下降超40%。为增强现实世界适应性，系统创新采用混合动作生成架构，结合离散动作的精确性与连续动作的流畅性，使机械臂运动轨迹更接近人类操作习惯。
在硬件实现层面，系统通过多模态传感器融合提升环境感知能力。手腕相机与本体感觉传感器的引入，使机械臂在真实场景中具备毫米级定位精度。效率测试显示，连续动作生成模式推理频率达15-48赫兹，较离散模式提升15倍，满足实时控制需求。特别值得注意的是，即使仅使用连续动作输出，保留离散分支的训练方式仍能提升系统整体性能，这种训练策略为端到端模型优化提供新思路。
世界模型预训练技术成为性能提升的关键。通过在海量视频数据中学习物理规律，预训练模型在结构相似性指数（SSIM）等指标上提升5.2%，感知图像块相似性（LPIPS）降低3.7%。这种基础能力的提升直接转化为任务执行优势：在需要多步推理的长期任务中，系统成功率从49.3%跃升至67.8%，证明通用世界认知对复杂操作的重要性。
开源代码包含完整的训练框架与部署工具，支持研究者快速复现实验结果。代码库提供多种预训练模型权重，涵盖不同应用场景的需求。技术文档详细说明系统架构设计原理，特别是统一token化表示的实现细节与混合动作生成器的参数配置方法，为后续研究提供重要参考。
该成果在学术界引发广泛关注。专家指出，这种将感知、认知与预测能力整合的技术路径，可能推动机器人从专用设备向通用智能体演进。当前研究团队正着力优化系统能耗，探索在移动机器人平台上的部署方案，同时与产业界合作开发面向家庭服务的原型机，预计三年内可实现特定场景的商业化应用。
