機器人技術迎來重大突破——阿里巴巴達摩院、湖畔實驗室與浙江大學聯合研發的RynnVLA-002統一模型，成功將視覺理解、語言交互與動作預測能力整合為單一智能系統。該研究成果已發表于arXiv預印本平臺，論文編號arXiv:2511.17502v1，相關代碼同步開源至GitHub平臺，為機器人領域提供全新技術范式。

傳統機器人系統存在顯著功能割裂：視覺-語言模型能理解指令卻無法預測動作后果，世界模型雖能模擬物理規律卻難以指導具體操作。研究團隊通過構建統一token化表示框架，使圖像、文本與動作數據共享同一語義空間，突破性地實現了兩大系統的深度融合。實驗數據顯示，融合后的系統在LIBERO仿真測試中取得97.4%成功率，真實機械臂操作成功率提升50%，顯著優于同類技術。

該系統的核心創新在于建立雙向學習機制。視覺-語言-動作模型通過世界模型獲取動作后果的預測反饋，優化決策邏輯；世界模型則借助前者的環境感知能力，提升物理規律建模精度。這種協同進化使機器人具備"預見性決策"能力——在抓取物體前即可評估碰撞風險，在復雜任務中自動調整操作順序。真實場景測試顯示，系統在存在干擾物的環境中仍能保持80%以上操作成功率，較傳統方法提升30個百分點。

針對動作序列中的誤差累積難題，研究團隊提出注意力掩碼技術。該技術強制每個動作決策僅依賴當前環境狀態與任務指令，切斷對歷史動作的依賴路徑。實驗表明，在15步以上的長序列操作中，新技術使成功率保持穩定，而傳統方法性能下降超40%。為增強現實世界適應性，系統創新采用混合動作生成架構，結合離散動作的精確性與連續動作的流暢性，使機械臂運動軌跡更接近人類操作習慣。

在硬件實現層面，系統通過多模態傳感器融合提升環境感知能力。手腕相機與本體感覺傳感器的引入，使機械臂在真實場景中具備毫米級定位精度。效率測試顯示，連續動作生成模式推理頻率達15-48赫茲，較離散模式提升15倍，滿足實時控制需求。特別值得注意的是，即使僅使用連續動作輸出，保留離散分支的訓練方式仍能提升系統整體性能，這種訓練策略為端到端模型優化提供新思路。

世界模型預訓練技術成為性能提升的關鍵。通過在海量視頻數據中學習物理規律，預訓練模型在結構相似性指數（SSIM）等指標上提升5.2%，感知圖像塊相似性（LPIPS）降低3.7%。這種基礎能力的提升直接轉化為任務執行優勢：在需要多步推理的長期任務中，系統成功率從49.3%躍升至67.8%，證明通用世界認知對復雜操作的重要性。

開源代碼包含完整的訓練框架與部署工具，支持研究者快速復現實驗結果。代碼庫提供多種預訓練模型權重，涵蓋不同應用場景的需求。技術文檔詳細說明系統架構設計原理，特別是統一token化表示的實現細節與混合動作生成器的參數配置方法，為后續研究提供重要參考。

該成果在學術界引發廣泛關注。專家指出，這種將感知、認知與預測能力整合的技術路徑，可能推動機器人從專用設備向通用智能體演進。當前研究團隊正著力優化系統能耗，探索在移動機器人平臺上的部署方案，同時與產業界合作開發面向家庭服務的原型機，預計三年內可實現特定場景的商業化應用。