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共同第一作者：谢亨义，姚晨飞，来自华中科技大学，研究方向为 3D 视觉。
Project Lead: 梁定康，华中科技大学计算机学院青年教师，研究方向包括自动驾驶，具身智能等。
近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
目前，大量 VLA 模型将大语言模型置于视觉感知和动作预测的中心。每次预测动作时，视觉观测都要先进入数十亿参数的语言主干，与语言指令完成融合后，才能进一步生成机器人动作。这不仅带来了显著的计算和显存开销，也意味着：即使模型采用连续动作专家或并行动作解码器，前面的语言模型依然需要完整运行，难以从根本上消除延迟。
这引出了一个核心问题：对于已经给出明确操作指令的机器人任务，每次动作预测都必须运行一个大语言模型吗？
近期，华中科技大学团队联合华为提出实时视觉 — 语言 — 动作模型 TurboVLA。现有 VLA 通常将大语言模型作为视觉到动作的中间接口：视觉观测先与语言指令在大语言模型中完成融合，再基于得到的多模态表示生成机器人动作，即形成一条 V→L→A 的处理路径。TurboVLA 做了个减法，绕开这一中间接口，让视觉与语言特征直接交互，再据此预测连续动作，形成更直接的 V+L→A 路径。在单张 RTX 4090 上，TurboVLA 仅占用 0.9GB 运行显存，策略延迟为 31.2ms，对应约 32Hz 的在线动作预测频率；LIBERO 配置下的模型参数量仅为 0.2B。
图 1：TurboVLA 能够直接运行在本地 RTX 4090 上，在降低网络依赖和部署成本的同时，实现约 32Hz 的在线动作预测。
传统 LLM-centric VLA 通常先使用视觉编码器提取图像特征，再将其投影到大语言模型的 token 空间，与语言指令一起输入语言模型。随后，模型通常采用两种方式产生动作：一种是将动作离散为 token 并进行自回归生成；另一种是连接独立的连续动作专家，并行预测动作序列。自回归 VLA 需要逐个生成动作 token，因此会继承语言生成的串行解码开销。连续动作专家虽然避免了逐 token 生成，但并没有改变多模态信息的处理路径：视觉观测和语言指令仍然需要经过完整的大语言模型，动作专家最终使用的也是语言模型产生的多模态表示。
换句话说，许多现有工作优化的是动作如何生成，却没有改变动作从何种表示中生成：无论采用哪种动作头，模型仍然需要先运行完整的 LLM。
但对于 “抓取滚筒”“按下订书机”“叠起三个碗” 等具体操作指令，语言的主要作用是描述目标物体、操作类型、属性和空间关系，而不是在每次动作更新时持续进行开放式文本生成、知识推理或复杂任务分解。在这类任务中，模型真正需要解决的是：根据语言指令，从当前视觉场景中找到与任务相关的信息，并将这些信息及时转化为连续动作。
因此，TurboVLA 没有继续将问题局限在动作解码器如何加速，而是将研究重点前移到视觉、语言与动作的连接方式：如果任务指令已经明确，动作预测是否还必须依赖 LLM 表示？
图 2：现有 VLA 先通过大语言模型融合视觉与语言信息，再基于其表示生成动作；TurboVLA 则让视觉与语言特征直接交互，并据此预测动作。
围绕这一思路，TurboVLA 做了个减法，采用了一套简洁而有效的架构。首先，视觉观测和语言指令分别由紧凑的模态编码器处理。TurboVLA 使用 DINOv3 编码多相机视觉观测，并使用 BERT 等轻量文本编码器提取指令语义。随后，模型通过双向视觉 — 语言交互建立任务与当前场景之间的对应关系。一方面，语言信息用于引导视觉特征关注与任务相关的物体和区域；另一方面，当前视觉场景也会更新语言表示，使指令特征能够适应具体环境。交互后的多模态特征再与机器人状态共同输入轻量动作解码器。解码器能够在一次前向传播中并行输出完整的连续动作块，不需要将连续动作离散为 token，也不需要逐步进行自回归生成。
因此，TurboVLA 形成了一条更加直接的 V+L→A 动作生成路径。它不是对现有大型 VLA 进行量化、剪枝或蒸馏，而是从源头简化动作预测所依赖的多模态表示：既保留语言条件控制所需的语义信息，也避免在每次动作预测中运行通用大语言模型。
图 3：TurboVLA 分别编码视觉和语言，通过轻量双向跨模态交互构建任务相关表示，并在一次前向传播中并行预测连续动作块。
研究团队分别在 LIBERO、RoboTwin 2.0 和真实机器人平台上进行了评测，验证 TurboVLA 能否在大幅降低模型规模和部署成本的同时，保持较强的语言条件操作能力。
LIBERO：仅 0.2B 参数，平均成功率达到 97.7%
在包含 40 个语言条件任务的 LIBERO 基准上，TurboVLA 取得了 97.7% 的平均成功率。完整模型仅有 0.2B 参数，在单张 RTX 4090 上的运行显存占用为 0.9GB，端到端策略延迟为 31.2ms。作为对比，在相同 RTX 4090 测试设置下，π0.5 的平均成功率为 96.9%，参数量为 3.4B，策略延迟为 93.6ms。TurboVLA 使用约 6% 的参数量，在取得更高平均成功率的同时，将策略延迟降低至约三分之一。
图 4：TurboVLA 以 0.2B 参数取得 97.7% 的 LIBERO 平均成功率，在单张 RTX 4090 上运行显存占用仅 0.9GB，端到端策略延迟为 31.2ms。
从 50 个双臂任务到真实机器人
在 RoboTwin 2.0 实验中，TurboVLA 仅使用官方 50 个双臂任务的 clean 数据进行联合训练，并在对应的 clean 设置下进行测试，不使用 randomized 场景数据。一个统一的多任务模型取得了 60.2% 的平均成功率，超过 π0.5 的 57.0% 和 StarVLA-α 的 50.3%。与此同时，TurboVLA 的模型规模为 0.4B，在单张 RTX 4090 上的策略延迟仅为 43.4ms。
研究团队还在 AgileX Piper 机械臂上测试了抓取滚筒、移开扑克牌、按下订书机和叠碗四项任务。TurboVLA 分别取得 92.5%、80.0%、90.0% 和 87.5% 的成功率，并在相同平台、训练数据和测试协议下均超过 π0.5。
这些结果表明，直接的 V+L→A 路径不仅适用于单臂仿真任务，也能够扩展到双臂控制和真实机器人部署。低延迟与低显存还使策略可以直接运行在本地边缘设备上，减少对远程服务器和网络通信的依赖。
图 5：TurboVLA 仅使用 RoboTwin 2.0 中 50 个双臂任务的 clean 数据进行联合训练，并在 clean 设置下取得 60.2% 的平均成功率。
绕开语言模型，语言仍然不可或缺
消融实验进一步验证了 TurboVLA 的核心判断。完全移除语言后，模型的平均成功率从 97.7% 下降至 70.8%；将自然语言替换为 Task-ID 时，成功率恢复到 95.4%，但仍低于完整语义指令。这说明语言不只是用于区分任务编号，还提供了目标物体、属性和空间关系等重要语义。
与此同时，直接拼接视觉和语言特征只能达到 95.2% 的平均成功率，而双向视觉 — 语言交互可以达到 97.7%。这表明，TurboVLA 并不是简单移除语言模型，而是用轻量语言表示和显式跨模态交互，保留动作预测真正需要的语言理解与视觉关联能力。
图 6：完整语义指令是多任务机器人控制的关键，而双向视觉 — 语言交互能够更充分地利用视觉与语言的互补信息，优于无语言、Task-ID、直接拼接和单向交互。
TurboVLA 最重要的结论，并不只是 “小模型也能获得较强的机器人操作性能”，而是视觉信息在转化为机器人动作之前，未必必须先经过大语言模型。通过让视觉与语言直接交互并生成动作，TurboVLA 在显著降低模型规模、策略延迟和运行显存占用的同时，仍保持了具有竞争力的操作性能。
这项工作并不否定大语言模型在机器人系统中的价值。对于复杂语义理解、任务分解和高层规划，LLM 仍然具有重要作用；但当机器人根据当前画面持续更新动作时，未必每次预测都需要重新运行 LLM。未来，由 LLM 负责高层规划、TurboVLA 负责低延迟执行的分层系统，可能是一条更兼顾智能与效率的技术路线。TurboVLA 所重新思考的，不是如何让 LLM 更快地生成动作，而是动作生成是否必须经过大语言模型。
文章来自于"机器之心"，作者 "谢亨义，姚晨飞"。
