领域首篇RL+VLA 综述：强化学习如何推动 VLA 走向真实世界？

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Haoyuan Deng等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 Vision-Language-Action（VLA）模型通过融合视觉、语言与动作，为机器人带来了强大的零样本与跨任务泛化能力。但仅依赖模仿学习的 VLA 在真实世界 OOD 场 景中仍然脆弱，缺乏失败恢复、自主探索与闭环纠错能力。 强化学习（RL）正成为连接 VLA 预训练与真实部署的关键桥梁。 由南洋理工大学、北京邮电大学、清华大学联合推出， 本综述系统梳理了 RL-VLA 在"学习—优化—部署"全生命周期中的核心方法与挑战，并从四个维度构建了 完整技术图景：架构、训练范式、真实世界部署以及评估。 一、RL-VLA 架构：从开环推理到闭环优化 RL 通过奖励驱动的策略更新，使 VLA 从"复现示范"转向"结果导向"的闭环决策： 动作建模 A 论文链接（每月更新） ：https://doi.org/10.362 ...