三星研究院近日在arXiv预印本库发布了一项突破性研究，为机器人技术发展开辟了新路径。这项编号为arXiv:2601.20262v1的研究，通过知识蒸馏技术将视觉-语言-动作（VLA）模型的神经网络层数从18层压缩至6层，在保持性能的同时将推理速度提升超过两倍，为机器人技术大规模商业化应用奠定了基础。
传统机器人系统面临的核心矛盾在于智能水平与计算需求的失衡。当前最先进的VLA模型虽然具备理解环境、处理语言指令和执行复杂动作的能力，但其庞大的神经网络结构需要强大算力支持。以流匹配技术为例，该技术通过多轮迭代生成精准动作，但每次决策都需要重复调用整个模型，导致计算负担呈指数级增长。这种特性使得机器人难以在边缘设备上部署，更无法满足实时响应需求。
研究团队提出的Shallow-π系统采用三重知识传承机制，创造性地解决了这一难题。该系统通过基础技能传承确保学徒模型掌握核心任务能力，利用经验判断传承传递决策逻辑，借助注意力分配传承优化信息处理效率。这种分层传授方式使学徒模型既能继承师父模型的精髓，又因结构简化而具备更高执行效率。实验数据显示，在标准机器人操作测试中，Shallow-π的推理速度提升210%，性能损失仅0.8%。
技术实现的关键在于对系统架构的系统性重构。研究团队没有简单压缩单个模块，而是同时优化感知大脑和执行大脑。通过在关键中间层建立深度连接，6层网络实现了18层模型的信息交换效率。这种设计使机器人左右脑的协同工作更加高效，在动态环境中表现出色。在双臂协作机器人ALOHA的测试中，Shallow-π在动态插孔任务中实现100%成功率，超越原始模型30个百分点。
实际应用验证了该技术的商业价值。研究团队成功将Shallow-π部署在Jetson Orin等工业级嵌入式平台，在垃圾分类、精密装配等复杂场景中表现优异。特别是在人形机器人RB-Y1的测试中，系统在物体位置变化的情况下仍保持75%成功率，较原始模型提升58%。这种鲁棒性源于快速推理能力带来的环境感知优势，使机器人能及时根据最新信息调整动作策略。
技术细节的优化体现了研究团队的系统工程思维。在网络层初始化方面，均匀采样策略被证明比选择性采样更有效；注意力蒸馏聚焦于视觉-语言信息与动作序列的交互关系，避免了全面模仿带来的过拟合问题；损失函数权重配置经过数千次实验确定，确保任务完成、经验传承和细节优化的平衡。这些设计选择使系统在保持94%任务成功率的同时，将浮点运算量降低60%。
该研究的突破性意义在于重新定义了机器人智能的实现路径。传统方法通过增加模型复杂度提升性能，而Shallow-π证明适当简化结构反而能增强泛化能力。这种转变不仅降低了部署成本，更使智能机器人能够进入算力受限的实际场景。在工厂车间，装配机器人可实时响应零件位置变化；在医疗领域，手术辅助机器人能更快调整操作策略；家庭服务机器人则能在普通嵌入式设备上运行高级AI功能。
研究团队正在探索该技术与视觉令牌剪枝、扩散步数减少等方法的结合，以进一步提升系统效率。他们同时致力于开发自动化蒸馏策略配置工具，减少人工调优工作量。这项技术的影响已超越机器人领域，为自动驾驶、工业自动化等需要平衡性能与效率的AI应用提供了新思路。随着更多行业开始采用这种高效AI方案，智能技术的普及化进程将显著加快。
