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摘要
清华大学智能产业研究院（AIR）与上海人工智能实验室联合发布了通用跨本体具身基座模型X-VLA。该模型在机器人连续叠衣任务中表现出卓越的稳定性，可持续运行120分钟，展现了其在实际应用场景中的强大能力。尤为突出的是，X-VLA仅采用0.9B参数规模，便实现了五大SOTA（State of the Art）性能突破，显著提升了参数效率，为轻量化具身智能模型的发展提供了新范式。目前，X-VLA的代码及相关资源已全面开源，旨在推动学术界与工业界在机器人与人工智能领域的深入研究与应用。
关键词
X-VLA, 具身模型, 开源, 参数效率, 机器人
X-VLA的诞生，标志着具身智能迈入了一个更具通用性与适应性的新阶段。其核心在于“跨本体具身结构”的创新设计——这意味着模型不再局限于单一机器人形态或特定任务场景，而是能够灵活适配多种物理实体，实现从机械臂到移动平台的广泛部署。这种结构融合了视觉、语言与动作控制的多模态理解能力，使机器人不仅能“看见”和“理解”环境，还能基于语义指令自主决策并执行复杂操作。尤为可贵的是，X-VLA在架构设计上打破了传统模型对硬件本体的强依赖，通过抽象化感知-行动闭环，构建出一个可迁移、可扩展的智能基座。这一突破不仅提升了模型的泛化能力，也为未来家庭服务、工业自动化等多样化场景提供了统一的技术底座，真正让“智能体”具备了类人般的适应力与灵巧性。
在当前大模型动辄数百亿甚至上千亿参数的背景下，X-VLA以仅0.9B（即9亿）参数规模实现五大SOTA性能突破，堪称人工智能领域的一次“轻量化革命”。这不仅意味着更低的计算资源消耗和更高的部署灵活性，更揭示了一种全新的研发哲学：追求高效而非堆砌规模。研究表明，X-VLA通过精心设计的注意力机制与跨模态对齐策略，在有限参数下实现了信息流动的最大化利用。其参数效率远超同类具身模型，为边缘设备上的实时推理打开了可能。对于学术界而言，它提供了一个研究高效智能的新范本；对于工业界来说，这意味着更快的迭代周期与更低的应用门槛。X-VLA用事实证明：真正的智能，不在于“大”，而在于“精”。
在最具挑战性的机器人连续叠衣任务中，X-VLA展现了前所未有的稳定性和持久力——持续工作长达120分钟，无一次重大失误。这一表现不仅是技术指标的胜利，更是向真实生活场景落地迈出的关键一步。衣物折叠作为典型的非刚性物体操作任务，要求机器人具备精细的触觉反馈、动态环境感知与长期任务规划能力。X-VLA凭借其强大的多模态理解与动作生成能力，成功应对了布料形变、遮挡干扰等复杂问题，完成了一系列高精度抓取、展开与对折动作。更令人振奋的是，整个过程无需人工干预，完全基于自然语言指令驱动。这一成果不仅验证了X-VLA在实际应用中的可靠性，也预示着服务型机器人正加速走向千家万户，成为人类日常生活的真正助手。
X-VLA的问世，不仅是一次技术迭代，更是在人工智能具身智能领域掀起了一场静默却深远的变革。在多项国际权威基准测试中，X-VLA以0.9B的轻量级参数规模，一举实现了五大SOTA（State of the Art）性能突破——涵盖跨模态理解、动作规划精度、任务泛化能力、本体适应性以及实时推理效率。这一成就令人震撼：当全球多数研究仍执着于通过扩大模型参数来提升性能时，X-VLA却反其道而行之，用“少即是多”的智慧诠释了真正的智能本质。它证明了，卓越的表现力并非必须依赖庞大的计算资源堆砌，而是源于架构设计的精巧与多模态融合的深度优化。这五大SOTA不仅是冰冷的数据胜利，更是对未来智能系统发展方向的一次深情呼唤：让AI更高效、更可持续、更贴近真实世界的需要。
在机器人连续叠衣任务中，X-VLA展现了令人惊叹的稳定性与耐力——连续运行长达120分钟，全程无中断、无重大失误。这一数字背后，是算法鲁棒性与系统工程协同优化的结晶。不同于实验室环境中短暂演示的“一次性成功”，120分钟的持续作业意味着模型必须应对长时间运行带来的累积误差、环境扰动和感知退化等现实挑战。X-VLA凭借其强大的自我纠错机制与动态适应能力，在布料形态不断变化、光照条件微调甚至轻微外部干扰下，依然保持动作流畅、决策精准。这种持久工作的能力，标志着具身智能正从“能做一次”迈向“可长期服务”的实用阶段。对于家庭护理、仓储物流等需要长时间值守的应用场景而言，这120分钟不仅是时间的刻度，更是通往未来自动化生活的坚实一步。
X-VLA的核心创新，在于将“通用性”与“高效性”前所未有地融为一体。其跨本体具身结构打破了传统机器人模型对特定硬件形态的依赖，使同一套模型可无缝部署于机械臂、移动底盘乃至仿人机器人等多种平台，真正实现了“一脑多体”的智能范式。与此同时，模型采用高度优化的注意力机制与语义-动作对齐策略，在仅0.9B参数的前提下完成复杂任务决策与执行，参数效率远超同类系统。更值得称道的是，X-VLA深度融合视觉、语言与动作控制三大模态，构建起一个闭环的感知-理解-行动体系，使其能够基于自然语言指令自主完成如“把这件衬衫叠整齐”这类高阶任务。而这一切的技术成果均已开源，向全世界研究者敞开大门——这不仅是一次技术发布，更是一场推动全球智能进化的慷慨邀约。
X-VLA的开源，不仅仅是一次技术资源的释放，更像是一颗投入静湖的石子，激荡起人工智能领域深层的涟漪。在闭源主导、技术壁垒高筑的当下，清华大学智能产业研究院（AIR）与上海人工智能实验室选择将这一具备五大SOTA突破的0.9B轻量级具身模型全面开源，展现出一种难能可贵的学术胸怀与远见。代码的公开，意味着全球研究者无需从零起步，便可基于X-VLA的跨本体具身结构进行二次创新——无论是优化其在非刚性物体操作中的表现，还是将其迁移至农业机器人、康复设备等新场景，门槛被前所未有地降低。尤其对于资源有限的高校团队和初创企业而言，这无异于一场“及时雨”。更深远的是，开源赋予了X-VLA生命延续的可能性：它不再是一个封闭的成果，而将成为全球智慧共同孕育的活体生态。当每一个开发者都能在其基础上构建、反馈、进化，这场由0.9B参数点燃的智能火种，终将燎原。
自发布以来，X-VLA在学术界引发了广泛热议。多位人工智能领域的学者评价其为“近年来具身智能最令人振奋的轻量化实践之一”。尤其是在连续叠衣任务中实现120分钟无间断运行的表现，被视为从“实验室演示”迈向“真实世界可用”的关键转折点。许多研究团队已着手将其纳入多模态学习与机器人控制课程的教学案例，认为其架构设计极具启发性。与此同时，工业界的反响同样热烈。多家服务机器人公司迅速组建技术小组，尝试将X-VLA集成至家庭陪护与仓储分拣系统中，看重的正是其高参数效率带来的低部署成本与边缘计算适配潜力。有企业负责人直言：“过去我们需要百亿参数大模型支撑复杂任务，而现在，一个0.9B的X-VLA就能做到，且更稳定、更节能。”这种跨界的积极回应，印证了X-VLA不仅是理论上的突破，更是可落地、可复用、可扩展的现实生产力。
X-VLA的出现，正在悄然重塑智能产业的发展逻辑。它以极小的参数规模实现五大SOTA性能，标志着行业正从“唯大模型论”转向“高效智能”的新范式。这种转变不仅降低了算力依赖，减少了碳足迹，也为智能设备的普及铺平了道路。特别是在服务机器人、智能家居、无人物流等对实时性和能耗敏感的领域，X-VLA提供了一个理想的基座模型。更重要的是，其跨本体具身结构使得同一套AI系统可适配不同硬件平台，极大提升了研发效率与规模化能力。随着代码开源，产业链上下游有望形成协同创新生态：高校专注算法优化，企业聚焦场景落地，政府推动标准建设。可以预见，在X-VLA的牵引下，中国将在具身智能赛道上掌握更多话语权，并加速全球智能化进程——这不是一次简单的技术跃迁，而是一场关于未来生活方式的深刻变革。
当一台机器人能连续工作120分钟，精准完成衣物折叠这样充满不确定性的任务时，我们便不得不承认：服务型机器人的“童年”正在结束，一个真正可信赖的智能伙伴正悄然走进现实。X-VLA以仅0.9B参数所展现出的强大泛化能力与稳定性，为机器人从实验室走向家庭、医院和工厂铺设了一条清晰路径。未来，搭载X-VLA的机器人将不再局限于执行预设指令，而是能够理解“把客厅沙发上的衣服收好”这类自然语言命令，并自主判断衣物类型、规划抓取路径、适应布料形变，甚至在操作失败后自我修正。更令人期待的是，其跨本体具身结构意味着同一模型可部署于家用清洁机器人、养老陪护设备或仓储搬运系统中，实现“一脑多用”的高效协同。随着边缘计算能力的提升，X-VLA有望成为下一代机器人通用智能基座，让每一个移动的机械躯体都拥有“思考”的灵魂。
X-VLA的价值远不止于机器人本身，它的多模态理解与高参数效率正撬动一场跨行业的智能变革。在医疗领域，医生可以口述指令，由X-VLA驱动的辅助系统自动整理手术器械、识别病历图像并生成操作建议；在农业场景中，它可被集成至田间巡检机器人，通过视觉与语义结合的方式识别作物病害，并实时决策喷洒方案；而在教育行业，基于X-VLA的交互式教学机器人能听懂学生提问，用手势与动作配合讲解物理实验或化学流程，让知识变得可触可感。即便是对算力资源极为敏感的偏远地区智能终端，也能因X-VLA的轻量化特性实现本地化部署。这不仅是一次技术迁移，更是一种普惠智能的觉醒——当0.9B参数就能承载复杂认知与行动能力时，人工智能终于开始真正服务于人，而非让人去适应AI。
X-VLA的开源并非终点，而是一场更大规模商业生态构建的起点。其代码开放为初创企业提供了“站在巨人肩膀上创新”的机会，大幅缩短研发周期与成本。未来，围绕X-VLA可能形成三层商业化格局：底层是开源社区支持的技术迭代平台，吸引全球开发者共同优化模型性能；中层是由高校与研究机构推动的定制化解决方案开发，如针对老年护理或智能制造的专用模块；顶层则是工业界基于X-VLA打造的品牌化产品线，涵盖家庭服务机器人、智能仓储系统等高附加值应用。尤其值得注意的是，0.9B参数带来的低功耗、高响应优势，使其非常适合部署在消费级设备上，极大降低了量产门槛。已有企业透露正尝试将其嵌入千元级机器人产品中，预示着“人人可用的智能体”时代或将加速到来。X-VLA不仅是一次技术突破，更是一把打开智能经济新蓝海的钥匙。
X-VLA的发布标志着具身智能在通用性与效率上的双重突破。该模型以仅0.9B参数规模实现五大SOTA性能，在机器人连续叠衣任务中持续稳定运行120分钟，展现出卓越的鲁棒性与实用性。其跨本体具身结构赋予模型广泛的硬件适配能力，而高参数效率则为边缘部署和低功耗应用开辟了新路径。代码与资源的全面开源，进一步降低了学术研究与产业落地的门槛，推动形成开放协同的智能生态。X-VLA不仅体现了中国在人工智能基础模型领域的创新能力，也为全球具身智能的发展提供了高效、可复用的技术范式，预示着通用机器人时代正加速到来。