論文名稱： GeoVLA: Empowering 3D Representation in Vision-Language-Action Models

在具身智能的浪潮中，VLA 模型被視為通往通用機器人的快車道。然而，隨著研究深入到非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，現(xiàn)有 VLA 模型面臨著一個嚴重的維度缺陷：空間失明。

目前，大多數(shù) VLA 模型（比如 OpenVLA、RT-2、Pi0、Pi05）單純依賴 2D RGB 圖像作為視覺輸入，導(dǎo)致模型眼中的世界“紙片化”，嚴重缺乏深度信息和幾何先驗；由此帶來的后果是：

深度感知缺失：面對需要精確距離判斷的任務(wù)，比如精準投籃、掛扣環(huán)，2D 模型往往“抓瞎”，無法準確預(yù)測 Z 軸的動作。

空間適應(yīng)性差：一旦物體尺寸發(fā)生變化（Scale Variance）或相機視角發(fā)生偏移（Viewpoint Shift），便無法理解物體在空間中的本質(zhì)位置，導(dǎo)致任務(wù)失敗。

圖 1：GeoVLA 整體示意圖

Dexmal 原力靈機作者團隊提出一種全新的 VLA 框架 GeoVLA，它在保留現(xiàn)有視覺-語言模型（VLM）的預(yù)訓(xùn)練能力的同時，采用了一種優(yōu)雅的雙流架構(gòu)（Dual-path Architecture）。

具體而言，GeoVLA 在保留 VLM 強大的語義理解能力的同時，引入專用的點云嵌入網(wǎng)絡(luò) PEN 和空間感知動作專家 3DAE，直接利用深度圖生成的點云數(shù)據(jù)，賦予機器人真正的三維幾何感知能力。

這一設(shè)計不僅在仿真環(huán)境中取得 SOTA，更在真實世界的魯棒性測試中，特別是在視角改變和物體尺度變化的極端條件下，展現(xiàn)出驚人的適應(yīng)力。

方法框架

常見的做法試圖讓一個 VLM 既懂語義又懂幾何，這往往顧此失彼；GeoVLA 的核心邏輯是選擇把任務(wù)解耦：讓 VLM 負責(zé)“看懂是什么”，讓點云網(wǎng)絡(luò)負責(zé)“看清在哪里”。

圖2：GeoVLA 框架圖

GeoVLA 是一個全新的端到端框架，其流程包含三個關(guān)鍵組件的協(xié)同工作：

語義理解流：利用預(yù)訓(xùn)練的 VLM（如 Prismatic-7B）處理 RGB 圖像和語言指令，提取融合后的視覺-語言特征。

幾何感知流：利用點云嵌入網(wǎng)絡(luò) PEN 處理由深度圖轉(zhuǎn)換而來的點云，獨立提取高精度的 3D 幾何特征。

動作生成流：通過3D 增強動作專家 3DAE 融合上述兩種特征，生成精確的動作序列。

點云嵌入網(wǎng)絡(luò) PEN

圖 3：雙路徑點云嵌入網(wǎng)絡(luò)細節(jié)圖

原始深度圖往往包含大量噪聲，且數(shù)據(jù)稀疏，直接作為輸入效果不佳。點云嵌入網(wǎng)絡(luò) PEN 專為機器人操作設(shè)計，采用雙路徑架構(gòu)來提取干凈且緊湊的幾何特征：

幾何特征提?。菏褂么蠛司矸e和局部池化的輕量級 CNN，將非結(jié)構(gòu)化的點云編碼為 Patch 級別的幾何 Token。

空間位置編碼：引入在大語言模型中常見的旋轉(zhuǎn)位置編碼 RoPE，它能極好地保留 3D 空間中的相對位置信息，這對于操作任務(wù)至關(guān)重要。

空間錨點（Spatial Anchor）設(shè)計是 PEN 的一大亮點。作者團隊并沒有簡單地對所有點云特征進行平均池化，而是選擇對應(yīng)于末端執(zhí)行器坐標原點的 Token 作為“錨點”。這種以“手”為中心的視角設(shè)計，讓模型能夠顯式地建?！笆帧迸c“物體”之間的幾何關(guān)系，大幅提升操作精度。

3D 增強動作專家 3DAE

特征提取只是第一步，如何有效融合 RGB 的語義信息和點云的幾何信息，實現(xiàn)1+1＞2的效果，是多模態(tài)研究當(dāng)中的難點。作者團隊在動作生成端采用基于擴散 Transformer (DiTs) 的架構(gòu)，并創(chuàng)新性地引入混合專家 (MoE) 機制。

靜態(tài)路由策略 (Static Routing)：這是一個直覺且有效的策略。在訓(xùn)練過程中，由于 VLM 分支是預(yù)訓(xùn)練的，而點云分支是從頭開始學(xué)，如果使用常規(guī)的動態(tài)路由，模型會傾向于走捷徑，只依賴 VLM 分支，忽略點云信息。

強制解耦：作者團隊采用了靜態(tài)路由，隨機丟棄某種模態(tài)，逼迫模型必須學(xué)會獨立利用幾何信息來解決問題，從而確保了雙流信息的有效融合。

實驗結(jié)果

GeoVLA 在仿真和真機實驗中均展現(xiàn)出對傳統(tǒng) 2D VLA 模型的壓倒性優(yōu)勢，證明顯式 3D 表征在復(fù)雜操作中的不可替代性。

仿真環(huán)境測試結(jié)果

表 1：LIBERO 評測結(jié)果

在 LIBERO 基準測試中，GeoVLA 超越所有任務(wù)套件。在最具挑戰(zhàn)性的 LIBERO-90（長程多任務(wù)）中，GeoVLA 達到 97.7% 的成功率，超越之前的 SOTA 方法 OpenVLA-OFT (95.3%) 和 CogACT (93.2%)。

表 2：ManiSkill2 評測結(jié)果

在物理仿真更為逼真的 ManiSkill2 中，GeoVLA 優(yōu)勢更加明顯，平均成功率達到 77%，大幅領(lǐng)先 Dita (66%) 和 CogACT (69%)；特別是在 PickClutterYCB 這種物體堆疊雜亂、遮擋嚴重的任務(wù)中，GeoVLA 憑借點云帶來的幾何理解，保持了極高的操作精度。

真機環(huán)境與魯棒性測試

圖 4：真機實驗任務(wù)的變體展示

作者團隊使用 WidowX-250s 機械臂進行了廣泛的真機測試；實驗被分為“基礎(chǔ)任務(wù)”和“3D 感知任務(wù)”。在域內(nèi)任務(wù)中，GeoVLA 在基礎(chǔ)任務(wù)上平均成功率 95.0%，在 3D 感知任務(wù)上為 77.5%，總體平均 86.3%，大幅領(lǐng)先 Pi0 (57.5%) 和 CogACT (76.3%)。特別是在 Put Basketball 和 Put Hairclip 等需要精確空間理解的任務(wù)中，GeoVLA 表現(xiàn)出更好的魯棒性。

表 4：真機任務(wù)評測結(jié)果

更令人印象深刻的是 GeoVLA 在分布外（OOD）場景下的魯棒性，這也是 GeoVLA 最核心的突破點：

表 5（左）：投籃任務(wù)變體的評測結(jié)果；表 6（右）：套娃任務(wù)變體的評測結(jié)果

投籃任務(wù)變體（高度變化）：當(dāng)籃筐高度被調(diào)整到訓(xùn)練數(shù)據(jù)未覆蓋的最高位置 (H1) 時，依賴 2D 視覺的 CogACT 和 Pi0 徹底失效，成功率降至 20%；而 GeoVLA 憑借點云信息，依然保持 60% 的成功率。

套娃任務(wù)變體（尺寸變化）：面對比訓(xùn)練時大一號的套娃，2D 模型往往因為像素特征不匹配而無法識別；GeoVLA 則通過幾何形狀匹配，保持了 80% 的高成功率。

堆疊積木任務(wù)變體（視角變化）：堆疊積木時，當(dāng)相機視角偏移 45°，CogACT 成功率直接歸零，說明 2D 模型極度依賴特定視角的像素記憶；而 GeoVLA 依然穩(wěn)健，保持 70% 的成功率，證明其學(xué)到了真正的 3D 空間結(jié)構(gòu)。

胡蘿卜任務(wù)變體（移除海綿墊）：訓(xùn)練時使用的海綿墊在推理階段被移除，胡蘿卜位置被降低，導(dǎo)致大多數(shù)方法抓取胡蘿卜失敗；GeoVLA 則能更穩(wěn)定且成功抓取，展現(xiàn)出更強的泛化能力。

結(jié)論

本文中，Dexmal 原力靈機作者團隊提出 GeoVLA，通過引入點云嵌入網(wǎng)絡(luò) PEN 和 3D 增強動作專家 3DAE，成功打破 VLA 模型在 3D 物理世界中的“感知壁壘”。

這項工作有力證明在端到端的機器人學(xué)習(xí)中，顯式引入 3D 幾何表征是提升模型泛化能力和魯棒性的關(guān)鍵。GeoVLA 不僅解決了傳統(tǒng) VLA 模型“看得見但摸不準”的難題，更為未來具身智能邁向更復(fù)雜、更開放的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境提供了一種高效且優(yōu)雅的解決方案。

特別是其雙路徑并行設(shè)計和靜態(tài)路由策略，為多模態(tài)融合提供了一個極具參考價值的范式：既保留了大模型的通用語義知識，又補齊了物理世界的幾何常識。對于追求精確操控的具身智能領(lǐng)域而言，GeoVLA 可能是一個重要的里程碑，標志著 VLA 模型從“看圖說話”向“空間智能”的實質(zhì)性跨越。

參考文獻

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