点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 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! 本文共同第一作者为西安交通大学硕士生常建磊和博士生梅若风。柯炜为西安交通大学副教授。论文通讯作者为西安交通大学教授许翔宇，其研究方向涵盖三维 视觉、生成式 AI 与具身智能（个人主页：https://xuxy09.github.io/）。 生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式，它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略，在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实 系统中，这类方法仍面临两大「硬伤」： 一是训练极度依赖大规模演示数据，二是推理阶段需要大量迭代，动作生成太慢，难以实时控制。 针对这一核心瓶颈，西安交通大学研究团队提出了全新的生成式策略学习方法 EfficientFlow 。该方法通过将 等变建模与高效流匹配（Flow Matching）深度融合 ， 在显著提升数据效率的同时，大幅压缩推理所需的迭代步数 ，在多个机器人操作基准上实现了 SOTA 的性能，并将推理速度提升一个数量级以上。 ...

本文共同第一作者为西安交通大学硕士生常建磊和博士生梅若风。柯炜为西安交通大学副教授。论文通讯作者为西安交通大学教授许翔宇，其研究方向涵盖三维 视觉、生成式 AI 与具身智能（个人主页：https://xuxy09.github.io/）。 生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式，它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略，在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实 系统中，这类方法仍面临两大「硬伤」： 一是训练极度依赖大规模演示数据，二是推理阶段需要大量迭代，动作生成太慢，难以实时控制。 针对这一核心瓶颈，西安交通大学研究团队提出了全新的生成式策略学习方法 EfficientFlow 。该方法通过将 等变建模与高效流匹配（Flow Matching）深度融合 ， 在显著提升数据效率的同时，大幅压缩推理所需的迭代步数 ，在多个机器人操作基准上实现了 SOTA 的性能，并将推理速度提升一个数量级以上。 相关论文《EfficientFlow: Efficient Equivariant Flow Policy Learning for Embodied AI》 已被 AAAI 2026 接收，代码已开 ...