三星研究院近日在arXiv預印本庫發(fā)布了一項突破性研究，為機器人技術(shù)發(fā)展開辟了新路徑。這項編號為arXiv:2601.20262v1的研究，通過知識蒸餾技術(shù)將視覺-語言-動作（VLA）模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)從18層壓縮至6層，在保持性能的同時將推理速度提升超過兩倍，為機器人技術(shù)大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)機器人系統(tǒng)面臨的核心矛盾在于智能水平與計算需求的失衡。當前最先進的VLA模型雖然具備理解環(huán)境、處理語言指令和執(zhí)行復雜動作的能力，但其龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)需要強大算力支持。以流匹配技術(shù)為例，該技術(shù)通過多輪迭代生成精準動作，但每次決策都需要重復調(diào)用整個模型，導致計算負擔呈指數(shù)級增長。這種特性使得機器人難以在邊緣設(shè)備上部署，更無法滿足實時響應(yīng)需求。

研究團隊提出的Shallow-π系統(tǒng)采用三重知識傳承機制，創(chuàng)造性地解決了這一難題。該系統(tǒng)通過基礎(chǔ)技能傳承確保學徒模型掌握核心任務(wù)能力，利用經(jīng)驗判斷傳承傳遞決策邏輯，借助注意力分配傳承優(yōu)化信息處理效率。這種分層傳授方式使學徒模型既能繼承師父模型的精髓，又因結(jié)構(gòu)簡化而具備更高執(zhí)行效率。實驗數(shù)據(jù)顯示，在標準機器人操作測試中，Shallow-π的推理速度提升210%，性能損失僅0.8%。

技術(shù)實現(xiàn)的關(guān)鍵在于對系統(tǒng)架構(gòu)的系統(tǒng)性重構(gòu)。研究團隊沒有簡單壓縮單個模塊，而是同時優(yōu)化感知大腦和執(zhí)行大腦。通過在關(guān)鍵中間層建立深度連接，6層網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了18層模型的信息交換效率。這種設(shè)計使機器人左右腦的協(xié)同工作更加高效，在動態(tài)環(huán)境中表現(xiàn)出色。在雙臂協(xié)作機器人ALOHA的測試中，Shallow-π在動態(tài)插孔任務(wù)中實現(xiàn)100%成功率，超越原始模型30個百分點。

實際應(yīng)用驗證了該技術(shù)的商業(yè)價值。研究團隊成功將Shallow-π部署在Jetson Orin等工業(yè)級嵌入式平臺，在垃圾分類、精密裝配等復雜場景中表現(xiàn)優(yōu)異。特別是在人形機器人RB-Y1的測試中，系統(tǒng)在物體位置變化的情況下仍保持75%成功率，較原始模型提升58%。這種魯棒性源于快速推理能力帶來的環(huán)境感知優(yōu)勢，使機器人能及時根據(jù)最新信息調(diào)整動作策略。

技術(shù)細節(jié)的優(yōu)化體現(xiàn)了研究團隊的系統(tǒng)工程思維。在網(wǎng)絡(luò)層初始化方面，均勻采樣策略被證明比選擇性采樣更有效；注意力蒸餾聚焦于視覺-語言信息與動作序列的交互關(guān)系，避免了全面模仿帶來的過擬合問題；損失函數(shù)權(quán)重配置經(jīng)過數(shù)千次實驗確定，確保任務(wù)完成、經(jīng)驗傳承和細節(jié)優(yōu)化的平衡。這些設(shè)計選擇使系統(tǒng)在保持94%任務(wù)成功率的同時，將浮點運算量降低60%。

該研究的突破性意義在于重新定義了機器人智能的實現(xiàn)路徑。傳統(tǒng)方法通過增加模型復雜度提升性能，而Shallow-π證明適當簡化結(jié)構(gòu)反而能增強泛化能力。這種轉(zhuǎn)變不僅降低了部署成本，更使智能機器人能夠進入算力受限的實際場景。在工廠車間，裝配機器人可實時響應(yīng)零件位置變化；在醫(yī)療領(lǐng)域，手術(shù)輔助機器人能更快調(diào)整操作策略；家庭服務(wù)機器人則能在普通嵌入式設(shè)備上運行高級AI功能。

研究團隊正在探索該技術(shù)與視覺令牌剪枝、擴散步數(shù)減少等方法的結(jié)合，以進一步提升系統(tǒng)效率。他們同時致力于開發(fā)自動化蒸餾策略配置工具，減少人工調(diào)優(yōu)工作量。這項技術(shù)的影響已超越機器人領(lǐng)域，為自動駕駛、工業(yè)自動化等需要平衡性能與效率的AI應(yīng)用提供了新思路。隨著更多行業(yè)開始采用這種高效AI方案，智能技術(shù)的普及化進程將顯著加快。