MIT给VLA加外挂，让机器人边思考边行动，还能回击乒乓球、打地鼠

视觉—语言—动作模型（VLA）已经能够完成不少复杂的机器人任务，但在实际运行中，机器人通常需要先停下来等待模型生成一组动作，再依次执行，完成后才能开始下一轮推理。这种“想完再动”的方式容易造成动作停顿；执行期间，机器人也无法及时根据环境变化调整计划，因此很难应对乒乓球等快速、动态的任务。

异步推理为解决这一问题提供了思路：让机器人“边动边想”。在执行当前动作的同时，模型在后台提前计算下一组动作。一旦推理完成，机器人可以直接无缝衔接执行，从而减少停顿并加快响应速度。

但简单的异步推理也有一个问题。模型开始计算时，机器人还在原来的位置；等计算完成时，机器人和周围环境已经发生变化。新动作依据的是较早的状态，却要在新的状态下执行，因此容易出现动作错位、抖动甚至控制失败。

近日，来自麻省理工学院、英伟达、清华大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和加州理工学院的研究团队，更新了一项名为 VLASH 的通用异步推理框架的研究，MIT 电气工程与计算机科学系的终身副教授韩松也参与了该项目。

图 | 韩松（来源：MIT）

VLASH 要解决的，正是这种预测与执行之间的时间错位。它的核心机制在于：让模型不再根据机器人“现在的位置”规划动作，而是根据动作真正开始执行时的位置进行规划。

推理开始时，系统已经知道机械臂接下来将执行哪些旧动作，因此可以根据当前关节状态和这些动作，把机器人状态向前推演，估计推理结束时机械臂将到达的位置。模型接收到的仍是当前摄像头画面，但身体状态被替换为预计的“未来状态”。

这一过程不需要额外运行一个大型预测模型。对于使用增量动作的机器人，只需累加推理期间将要执行的动作；对于输出绝对位置的模型，则可以直接使用这段动作结束时的目标状态。

不过，研究人员发现，仅在部署时把未来状态交给 VLA 还不够。许多模型虽然接收机械臂的关节状态，实际生成动作时却更依赖摄像头画面。

为此，VLASH 在微调阶段加入了时间偏移训练：同一张图像分别与当前状态、稍后的状态和更晚的状态配对，并对应不同的目标动作。由于画面保持不变，模型必须学会读取机械臂状态，才能判断应该输出哪一段动作。

为了提升训练效率，团队还设计了共享观察机制。多个时间偏移分支可以共用同一组图像和语言信息，避免了对相同视觉特征的反复编码。实验显示，在同等有效批大小下，VLASH 单个训练步骤耗时约 129 毫秒，而普通微调约需 421 毫秒。

采用 VLASH 后，机器人在反应速度上实现了质的飞跃。论文显示，在不同硬件平台上，VLASH 将最坏情况下的反应延迟最高降低了 11.8 倍。具体来说，在 H100、RTX 5090 和 RTX 4090 上，VLASH 的最大反应延迟分别为 46.4 毫秒、58.8 毫秒和 64.6 毫秒；同步推理则分别达到 546.4 毫秒、558.8 毫秒和 564.6 毫秒。

研究团队在模拟环境中测试了接球、投掷和平衡物体等动态任务。这些任务要求机器人根据物体位置随时调整动作，一旦反应慢，或者前后动作衔接不上，就容易失败。加入 4 个控制步的推理延迟后，VLASH 的平均成功率仍达到 81.7%，普通异步方法只有 51.2 %。

在另外 40 项常见操作任务中，机器人需要按照指令移动、识别和摆放不同物体。采用 VLASH 后，π₀.₅ 和SmolVLA 的整体成功率与同步推理基本相当，说明提高反应速度没有明显损害模型原有的操作能力。

真实机器人测试包括抓取放置、方块堆叠和颜色分类。抓取和分类对动作精度的要求相对较低，VLASH 可以合并部分细小动作，在基本保持成功率的同时将速度提高约 2 倍。方块堆叠需要更精确地对准，因此采用了较为保守的动作量化，加速幅度约为 1.5 倍。

团队还测试了打乒乓球和打地鼠。乒乓球测试中，由人向机器人发球，机械臂需要判断来球位置并及时挥拍。在 20 次测试中，同步推理、普通异步和 RTC 均未击中来球，VLASH 成功回击 11 次，命中率为 55%。

打地鼠测试中，机器人需要快速击打随机亮起的目标。同步推理的平均得分为 3.2，普通异步为 8.6，RTC 为 11，VLASH 则达到 28.8。

这些结果表明，VLASH 不仅减少了动作之间的等待，也缓解了异步推理造成的状态错位，让机器人能够更快、更连贯地完成动作。

值得一提的是，该团队曾于 2025 年 11 月首次发布这项研究，此次更新主要完善了实验设计、模型覆盖和评价方式。

与最初版本相比，新版不仅加入了 GR00T N1.6 的真机测试，还补充了与同期相关研究的系统性对比。在操作实验的设计上，由先前的 16 轮、部分得分制，严格调整为每项任务测试 20 轮，并按实际完全成功的次数计算成功率，同时给出了统计误差。此外，新版论文修正了反应延迟的计算方式，采用了更严谨的最坏情况定义，将反应速度的提升倍数由早前的 17.4 倍调整为更具参考价值的 11.8 倍。

未来，研究人员希望将 VLASH 与世界模型结合，在估计机器人未来位置的同时，进一步预测环境将发生怎样的变化，从而应对更复杂的动态任务。

1.https://arxiv.org/pdf/2512.01031

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成