在机器人学习领域十大股票配资，如何让 AI 真正"看懂"三维世界一直是个难题。
VLA 模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于 2D 图像 - 文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的 3D 空间理解能力。
当前基于显式深度输入的增强方案虽有效，但依赖额外传感器或深度估计网络，存在部署难度、精度噪声等问题。
为此，上海交通大学和剑桥大学提出一种增强视觉语言动作（VLA）模型空间理解能力的轻量化方法 Evo-0，通过隐式注入 3D 几何先验，无需显式深度输入或额外传感器。
该方法利用视觉几何基础模型 VGGT，从多视角 RGB 图像中提取 3D 结构信息，并融合到原有视觉语言模型中，实现空间感知能力的显著提升。
在 rlbench 仿真实验中，Evo-0 在 5 个需要精细操作的任务上，平均成功率超过基线 pi0 15%，超过 openvla-oft 31%。
Evo-0 提出将 VGGT 作为空间编码器，引入 VGGT 训练过程中针对 3D 结构任务提取的 t3^D token。这些 token 包含深度上下文、跨视图空间对应关系等几何信息。
模型引入一个 cross-attention 融合模块，将 ViT 提取的 2D 视觉 token 作为 query，VGGT 输出的 3D token 作为 key/value，实现 2D – 3D 表征的融合，从而提升对空间结构、物体布局的理解能力。
融合后的 token 与语言指令共同输入冻结主干的 VLM，预测动作由 flow-matching 策略生成。训练中，仅微调融合模块、LoRA 适配层与动作专家，降低计算成本。
研究团队通过在 5 个 rlbench 模拟任务、5 个真实世界操作任务上的全面实验，以及在 5 种不同干扰条件下的鲁棒性评估，证明了空间信息融合方法的有效性。在所有设置中，Evo-0 都一致地增强了空间理解，并且优于最先进的 VLA 模型。
除了上述展示的效果外，在超参数实验中，为了分析超参数如何影响模型性能，团队在 5 个 RLBench 任务上进行了额外的实验。他们重点关注两个方面：训练步数和执行步数，并评估它们对任务成功率的影响。
值得注意的是，仅用 15k 步训练的 Evo-0 已经超过了用 20k 步训练的 π 0，这表明 Evo-0 具有更高的训练效率。
在真机实验部分，实验设计五个空间感知要求高的真实机器人任务，包括目标居中放置、插孔、密集抓取、置物架放置及透明物体操作等。所有任务均对空间精度容忍度极低。
Evo-0 在全部任务中均超越基线模型 pi0，平均成功率提升 28.88%。尤其在插孔与透明物抓取任务中，表现出对复杂空间关系的理解与精准操控能力。
在鲁棒性实验中，论文设计了 5 类干扰条件：（1）引入一个未见过的干扰物体，（2）背景颜色的变化，（3）目标位置的位移，（4）目标高度的变化，（5）相机角度的变化。Evo-0 均有相对鲁棒的结果，并且强于基准 pi0。
综上所述，Evo-0 的关键在于通过 VGGT 提取丰富的空间语义，绕过深度估计误差与传感器需求，以插件形式增强 VLA 模型的空间建模能力，训练高效、部署灵活，为通用机器人策略提供新的可行路径。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.00416
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