机器人变聪明了，但运行太慢怎么办？上海交大团队的EfficientVLA让机器人大脑提速93%

这项由上海交通大学人工智能学院的杨彦泰、王宇豪等研究团队完成的工作，发表于2025年6月的arXiv预印本平台。该研究的完整论文可以通过arXiv:2506.10100v1获取，题目为"EfficientVLA: Training-Free Acceleration and Compression for Vision-Language-Action Models"。对这个技术突破感兴趣的读者，可以访问https://arxiv.org/abs/2506.10100了解详细内容。

想象一下，你有一个非常聪明的机器人助手，它能看懂你的手势，听懂你的话，还能准确执行各种复杂任务。但问题是，这个机器人每次思考都要花很长时间，就像一台运行缓慢的老电脑。这正是当前最先进的视觉-语言-动作（VLA）机器人模型面临的困境。

现在的机器人大脑实际上是由三个重要部分组成的复杂系统。第一部分是"眼睛"——视觉模块，负责理解看到的画面；第二部分是"大脑"——语言模块，用来理解指令和进行推理；第三部分是"手脚"——动作模块，决定具体该怎么行动。这三个部分协同工作，让机器人能够像人一样理解环境、分析情况、执行任务。

然而，这种复杂的设计带来了一个严重问题：运算量太大，速度太慢。就好比一个超级聪明但行动迟缓的人，虽然能力很强，但在实际应用中却因为反应太慢而不实用。上海交大的研究团队意识到，如果不解决这个速度问题，再聪明的机器人也只能停留在实验室里，无法走入真实世界。

经过深入分析，研究团队发现了一个有趣的现象：这些机器人大脑在运行时存在大量的"冗余计算"，就像一个人在解决简单问题时动用了过多的脑力。具体来说，语言模块中很多层次的处理实际上在做重复工作；视觉模块处理了太多不重要的图像信息；动作模块在生成动作序列时反复计算相似的内容。

基于这些发现，研究团队开发了EfficientVLA框架，这是一个不需要重新训练就能大幅提升机器人运行速度的解决方案。他们采用了三管齐下的策略来解决不同模块的效率问题。

一、简化大脑结构：让机器人思考更直接

机器人的语言模块就像人的大脑皮层，由很多层神经网络组成。每一层都会对输入的信息进行处理和转换。但研究团队发现，在很多情况下，某些层次的处理几乎没有改变信息内容，就像一个人在思考时绕了很多不必要的弯。

为了识别这些"无用功"，研究团队开发了一个巧妙的评估方法。他们比较每一层处理前后的信息相似程度，如果某一层的输入和输出几乎一样，就说明这一层没有做什么有意义的工作。通过这种方式，他们能够精确地找出那些可以安全移除的冗余层次。

这个过程就像精简一个冗长的工作流程。原本需要经过32个步骤的思考过程，经过优化后只需要22个步骤就能达到同样的效果，不仅速度更快，准确性还略有提升。在实际测试中，这种简化使得语言模块的参数减少了41%，计算量减少了78%，但机器人的任务执行能力几乎没有下降。

二、优化视觉处理：只看重要的东西

机器人的视觉系统通常会把看到的图像分解成很多小块来处理，每个小块被称为一个"视觉令牌"。这就像人在看一幅画时，会注意到画中的每一个细节。但问题是，并不是所有细节都对完成任务有帮助。

研究团队设计了一个聪明的视觉令牌筛选策略。这个策略分为两个阶段：首先找出与任务最相关的关键视觉信息，然后在剩余信息中选择那些能提供额外有用信息的内容。

这个过程类似于一个经验丰富的摄影师在拍照时的选择过程。摄影师会首先锁定主要拍摄对象（任务相关的关键信息），然后选择一些背景元素来丰富画面（多样性信息），最终构成一张既突出主题又信息丰富的照片。

通过这种方法，原本需要处理256个视觉令牌的系统，现在只需要处理56个就能达到相似的效果。这相当于将视觉处理的工作量减少了78%，大大提升了处理速度。

三、动作生成加速：重复利用中间结果

机器人的动作模块使用了一种叫做"扩散模型"的技术来生成精确的动作序列。这种技术的工作原理有点像雕刻师创作雕塑：从一块粗糙的材料开始，通过多次精细的调整，最终雕琢出精美的作品。

但研究团队发现，在这个"雕琢"过程中，相邻步骤之间的中间结果往往非常相似。这就像雕刻师在连续的几次雕琢中使用了几乎相同的技法和力度。既然如此，为什么不重复利用之前的计算结果呢？

基于这个想法，他们开发了一个缓存机制。系统会在某些关键时刻进行完整计算，然后在接下来的几个步骤中直接重用这些计算结果。这种方法将动作生成的计算量减少了80%，同时保持了动作的精确性。

这三种优化策略协同工作，就像给一辆汽车同时升级了发动机、减轻了重量、优化了传动系统。每个改进都有独立的效果，但组合在一起时产生了更大的整体提升。

为了验证EfficientVLA的效果，研究团队在SIMPLER仿真环境中进行了全面测试。这个环境专门设计用来评估机器人的操作能力，包含了四种典型的机器人任务：抓取可乐罐、移动物体到指定位置、开关抽屉、以及复杂的多步骤操作任务。

测试结果令人印象深刻。在最优配置下，EfficientVLA实现了1.93倍的速度提升，将计算量降低到原来的28.9%，而任务成功率仅下降了0.6%。这意味着机器人的运行速度几乎翻了一倍，但执行任务的能力几乎没有受到影响。

更有趣的是，在某些任务中，优化后的模型表现甚至比原始模型更好。比如在抓取可乐罐的任务中，成功率从91.3%提升到了94.0%。这个现象表明，原始模型中确实存在很多冗余信息，去除这些冗余不仅提高了效率，还改善了性能。

研究团队还进行了详细的消融实验，分别测试了每个优化策略的独立效果。结果显示，仅仅进行视觉令牌优化只能带来1.25倍的速度提升，而仅仅进行动作缓存优化带来1.23倍提升。但当三种策略结合使用时，速度提升达到了1.93倍，证明了综合优化方案的优越性。

这项研究的意义远超技术本身。当前，大多数先进的机器人模型都因为计算需求过高而无法在实际环境中部署。就像一辆超级跑车只能在专业赛道上行驶，而无法在普通道路上使用一样。EfficientVLA的出现改变了这种状况，它让高性能的机器人模型能够在资源有限的实际设备上运行。

这种突破对于机器人技术的普及具有重要意义。现在，研究人员和工程师可以在普通的硬件设备上部署先进的机器人模型，大大降低了技术应用的门槛。这不仅有助于学术研究的推进，也为机器人技术在工业、服务业、家庭等领域的广泛应用铺平了道路。

EfficientVLA框架的另一个重要优势是它的"即插即用"特性。由于不需要重新训练模型，研究人员可以直接将这套优化方案应用到现有的机器人系统上。这就像为汽车安装一个提升燃油效率的装置，不需要更换整个发动机，就能显著改善性能。

当然，这项研究也有一些局限性。由于目前开源的扩散式VLA模型还比较少，研究团队主要在CogACT模型上进行了验证。随着更多模型的开源，他们计划在更广泛的模型和任务上验证EfficientVLA的效果。

此外，动作模块中使用的固定缓存间隔策略虽然有效，但在某些情况下可能不是最优的。未来的研究可能会探索更智能的自适应缓存策略，根据具体任务的需求动态调整缓存策略。

从技术发展的角度来看，EfficientVLA代表了一种新的优化思路。传统的模型优化往往需要重新设计模型架构或重新训练，这不仅耗时耗力，还可能影响模型的原有能力。而EfficientVLA采用的无训练优化方法，既保持了模型的原有能力，又大幅提升了运行效率。

这种方法的成功也启发了对其他AI系统的优化思考。随着AI模型变得越来越复杂，计算效率问题将变得越来越重要。EfficientVLA提供的系统性优化框架，可能会被应用到其他类型的多模态AI系统中。

说到底，EfficientVLA解决的是AI技术从实验室走向现实世界的关键瓶颈问题。当我们谈论AI的未来时，往往关注的是模型能力的提升，但实际上，让AI系统高效运行同样重要。毕竟，一个无法在实际环境中部署的AI系统，无论多么智能，都只能是"纸上谈兵"。

这项研究为机器人技术的实用化开辟了新的道路。我们可以期待，在不久的将来，更多智能的机器人助手将能够以可接受的成本和合理的响应速度，在我们的工作和生活中发挥重要作用。无论是工厂中的智能制造设备，还是家庭中的服务机器人，都将受益于这种效率的提升。

对于普通人来说，这意味着我们距离拥有真正实用的智能机器人助手又近了一步。这些机器人不仅要足够聪明，还要足够快速和经济实用。EfficientVLA正是朝着这个目标迈出的重要一步。

有兴趣深入了解这项研究技术细节的读者，可以通过访问arXiv:2506.10100v1获取完整的研究论文，其中包含了详细的算法描述、实验设置和结果分析。

Q&A

Q1：EfficientVLA是什么？它能做什么？ A：EfficientVLA是上海交大开发的机器人大脑加速框架，它能让视觉-语言-动作机器人的运行速度提升93%，同时将计算量减少到原来的28.9%，但任务执行能力几乎不受影响。它的核心价值是让高性能机器人模型能在普通硬件上快速运行。

Q2：EfficientVLA会不会影响机器人的智能水平？ A：不会，甚至在某些任务上表现更好。研究显示优化后的机器人在抓取任务中成功率从91.3%提升到94.0%。这是因为EfficientVLA去除的是冗余计算，保留了所有关键能力，有时去除干扰信息后表现反而更好。

Q3：普通人什么时候能用上这种技术优化的机器人？ A：这项技术具有"即插即用"特性，可以直接应用到现有机器人系统上，无需重新训练。随着技术推广，预计在几年内就能看到运行更快、成本更低的智能机器人在工厂、服务业和家庭中普及应用。