WorldVLA：阿里巴巴达摩院开发的统一视觉-语言-动作自回归世界模型

WorldVLA是什么

WorldVLA(World Visual-Language-Action)是阿里巴巴达摩院开发的统一视觉-语言-动作自回归世界模型，它创造性地将两类原本独立发展的AI模型——视觉语言动作(VLA)模型与世界模型(World Model)——统一在一个自回归框架内。这一突破性设计解决了传统VLA模型和世界模型固有的局限性：在这些传统模型中，行动仅被视为产出，而没有被整合为更深入分析的输入，导致模型缺乏对行动的全面理解。

WorldVLA的核心定位是一个自回归的行动世界模型，它通过双向增强机制实现了动作模型与世界模型的协同优化：世界模型利用动作和图像理解来预测未来图像，从而学习环境的底层物理规律以改进动作生成；同时，动作模型基于图像观察生成后续动作，有助于视觉理解，进而提升世界模型的视觉生成能力。这种双向增强的设计理念使WorldVLA在多项基准测试中超越了独立的行动模型和世界模型。

该项目源自达摩院对具身智能(Embodied AI)的前沿探索，旨在构建能够像人类一样"感知-思考-行动"的通用智能系统。WorldVLA的名字中"World"一词不仅指代其世界模型组件，更暗示了该系统对物理世界的深刻理解与交互能力。作为开源项目，WorldVLA提供了完整的模型代码、预训练权重和评估脚本，开发者可以基于该项目快速搭建自己的视觉-语言-动作系统，应用于机器人控制、自动驾驶、虚拟智能体等多个领域。

功能特色

WorldVLA区别于传统VLA模型和世界模型的独特价值主要体现在以下几个方面：

1. 行动与感知的统一框架

WorldVLA最显著的创新是将行动生成与世界建模统一在一个端到端框架中，实现了双向增强的学习机制。传统方法通常将这两项任务分开处理：行动模型负责从感知输入直接生成控制信号，而世界模型则专注于环境动态的预测。这种分离设计导致行动模型缺乏对长期后果的考虑，而世界模型则难以影响实时决策。WorldVLA通过共享表示空间和联合训练目标，使行动生成能够考虑未来预测，同时让世界模型适应实际策略产生的状态分布。实验证明，这种统一框架在LIBERO基准测试上比独立模型有大幅性能提升。

2. 自回归动作序列生成

项目团队发现，当按照自回归方式生成动作序列时，传统动作模型的性能会逐渐恶化，这种现象源于模型对动作预测的泛化能力有限，导致错误从早期动作传播到后续动作。WorldVLA通过自回归世界建模缓解了这一问题：在生成每个动作时，模型不仅考虑当前观察，还利用世界模型对未来多步进行"想象"，基于预测结果调整当前决策。这种"前瞻性"决策机制类似于人类在复杂任务中的心理模拟能力，显著提高了长序列动作的连贯性和成功率。

3. 多模态理解与生成

WorldVLA具备多模态理解与生成的双向能力：一方面，它可以接受文本指令和图像观察作为输入，生成相应的动作序列(文本+图像→行为)；另一方面，它也能根据当前帧和动作控制生成下一帧视频(文本+图像→图像)。这种双重能力使系统不仅能够执行任务，还能通过"想象"预测不同行动的可能后果，为安全验证和离线规划提供了可能。例如，在自动驾驶场景中，WorldVLA可以同时生成驾驶策略和预期中的道路场景变化，帮助开发者评估系统安全性。

4. 复杂场景的强泛化能力

得益于大规模预训练和统一架构设计，WorldVLA展现出对复杂场景的强泛化能力。传统机器人模型通常需要针对特定任务和环境进行专门训练，而WorldVLA通过视觉-语言-动作的联合表示学习，能够将知识迁移到未见过的场景中。项目团队使用了包含约97万个真实世界机器人演示的数据集进行训练，并结合了类似Llama-2的语言模型主干、SigLIP及DinoV2组成的双部分视觉编码器等先进技术，这些设计选择共同促成了模型优异的零样本(zero-shot)迁移性能。

5. 开源与可复现性

作为开源项目，WorldVLA提供了完整的技术实现和评估工具链。项目仓库包含环境配置指南、训练脚本、预训练模型权重以及详细的评测方案。特别值得一提的是，WorldVLA提供了在LIBERO基准上的标准化评估流程，包括两种不同规模(256和512)的实验配置，研究者可以轻松复现论文结果或进行公平比较。这种开放性极大降低了领域内研究者的入门门槛，加速了视觉-语言-动作领域的创新迭代。

技术架构

WorldVLA的技术架构融合了多模态表示学习、自回归建模和强化学习等多种先进技术，形成了一套完整的视觉-语言-动作处理流水线。下面将深入解析其核心组件和工作原理。

1. 整体架构设计

WorldVLA采用多模态编码-融合-解码的三阶段架构，但与传统VLA模型不同的是，它在解码阶段同时生成动作序列和未来帧预测。模型输入包括视觉观察(多视角图像或视频帧)、语言指令(自然语言文本)和可选的动作历史，输出则包含当前动作命令和预测的未来状态(如图像或状态描述)。整个系统建立在Transformer架构之上，通过注意力机制实现跨模态信息的动态融合。

WorldVLA架构示意图 （图示：WorldVLA将视觉编码器、语言模型和世界模型统一在Transformer架构中，实现多模态信息的联合处理）

2. 视觉编码模块

视觉编码器负责将高维图像数据转化为紧凑的语义表示。WorldVLA采用了双分支视觉编码器设计，结合了SigLIP和DinoV2两种先进的视觉模型：SigLIP(基于对比学习的视觉-语言预训练模型)擅长图像-文本对齐，能够识别具有语义意义的物体和场景；DinoV2(自监督视觉模型)则专注于几何和3D结构理解，对物体位置、空间关系等具有更强的表征能力。这种双编码器设计使模型既能理解"是什么"，也能把握"在哪里"，为后续的决策提供了丰富的视觉上下文。

视觉编码器处理后的输出是一系列视觉Token，这些Token与语言Token一起送入跨模态融合模块。值得注意的是，WorldVLA的视觉编码器支持处理多视角图像输入，通过位置编码区分不同视角，构建场景的立体表示，这对于需要精确空间理解的机器人操作任务尤为重要。

3. 语言理解模块

语言模块基于类似Llama-2的大语言模型架构，负责处理自然语言指令、环境描述和任务目标。与单纯的文本理解不同，WorldVLA中的语言模型需要与视觉观察紧密耦合，实现基于场景的语义推理。例如，当指令为"把桌上的红色杯子移到左边抽屉"时，语言模型需要与视觉编码器协同工作，确定"红色杯子"在图像中的对应区域，理解"左边抽屉"的空间指向，并将这些语义信息转化为行动规划的依据。

语言模型的另一个重要作用是提供常识知识和逻辑推理能力。通过在大规模文本数据上的预训练，语言模型内化了关于物理规律、社会惯例和任务流程的丰富知识，这些知识在决策过程中起到重要的引导作用。例如，在自动驾驶场景中，语言模型可以帮助理解交通标志的含义、预测行人意图，甚至解释决策逻辑以增强系统透明度。

4. 世界模型组件

世界模型是WorldVLA区别于传统VLA的核心组件，它本质上是一个环境动态预测器，能够根据当前状态和动作序列预测未来的环境状态。WorldVLA中的世界模型采用自回归Transformer架构，通过潜在空间建模降低预测复杂度：先将高维观察(如图像)编码为低维潜在表示，在潜在空间中进行多步预测，最后将预测结果解码回观察空间。

世界模型的关键创新在于其双向训练目标：一方面，它通过预测未来帧来学习环境物理规律；另一方面，它接收来自动作模型的梯度信号，调整预测以更好地支持决策优化。这种设计使世界模型不仅能够被动模拟环境，还能主动"想象"对决策最有帮助的未来情景，类似于人类在行动前的心理模拟过程。

5. 动作生成模块

动作生成模块负责输出机器人或虚拟智能体的控制信号，这些信号可以是离散动作(如"抓取"、"移动")，也可以是连续的关节角度或电机扭矩。WorldVLA采用扩散模型(Diffusion Model)作为动作生成器，这种概率模型能够捕捉多模态的动作分布，处理决策中的模糊性和不确定性。例如，在面对同样场景时，可能存在多种合理的行动方案，扩散模型可以保留这种多样性，而不是收敛到单一"最优"解。

动作生成过程是自回归的：在每一步，模型基于当前观察和历史动作生成当前动作，执行该动作后从环境获得新观察，再继续生成下一步动作。WorldVLA通过世界模型的"前瞻"能力缓解了自回归过程中的误差累积问题——在生成当前动作时，模型会考虑多步预测结果，选择那些在长期看来也有效的行动方案。

6. 训练流程

WorldVLA的训练分为预训练和微调两个阶段：

1. 预训练阶段：使用大规模视觉-语言-动作数据集训练模型的基础能力。视觉编码器在图像-文本对上预训练(如CLIP风格的目标)，语言模型在大规模语料上预训练，世界模型和动作生成器则在多样化的机器人演示数据上训练。这一阶段的目标是让各组件学习通用的表示和能力。

2. 微调阶段：针对特定任务或环境进行有监督微调或强化学习优化。WorldVLA支持基于人类示范的监督微调(行为克隆)和基于奖励信号的强化学习(如PPO算法)。在世界模型提供的模拟环境中，模型可以通过试错进一步优化策略，无需大量真实交互。

训练过程采用了分布式训练和混合精度等技术加速，项目提供了完整的训练脚本和超参数配置，方便研究者在自有数据上微调模型。

应用场景

WorldVLA作为一个通用的视觉-语言-动作框架，可应用于多种需要环境感知、语义理解和物理交互的智能系统。以下是几个典型的应用场景：

1. 机器人操作与控制

WorldVLA最初针对机器人操作任务设计，能够处理家庭服务、工业装配等场景中的复杂控制问题。与传统机器人系统不同，WorldVLA允许用户通过自然语言直接下达指令(如"把桌上的苹果放进抽屉")，而无需编写专门的程序或规则。模型会自行理解物体语义、空间关系，并生成适当的动作序列。

在机器人领域，WorldVLA特别擅长处理长序列任务和新物体泛化。长序列任务指那些需要多步操作才能完成的复杂目标(如"打开冰箱，取出饮料，倒入杯子")；新物体泛化则指对训练集中未出现过物体的适应能力(如识别并操作从未见过的厨房用具)。这些能力使WorldVLA在非结构化环境中具有显著优势。

2. 自动驾驶决策系统

自动驾驶是WorldVLA的另一个重要应用方向。在车载场景中，WorldVLA可以同时处理多摄像头输入、导航指令和交通规则，生成平滑安全的驾驶策略。与传统自动驾驶系统相比，WorldVLA具有三大优势：

1. 可解释性：模型能够通过语言输出解释决策逻辑(如"因前方行人突然出现而减速")，增强乘客信任感。

2. 泛化能力：借助语言模型的常识推理，系统能够处理训练数据中罕见的"长尾场景"。

3. 多任务统一：同一模型可同时处理驾驶控制、乘客交互和场景解释等任务，降低系统复杂度。

WorldVLA的世界模型组件还能为自动驾驶提供安全验证功能：通过模拟各种极端场景(如恶劣天气、突发障碍物)，评估系统在不同条件下的表现，发现潜在风险并针对性改进。

3. 虚拟智能体与游戏AI

在虚拟环境中，WorldVLA可以驱动具备多模态交互能力的智能体。这些智能体能够理解玩家的语言指令和场景上下文，做出符合逻辑的反应和行动。例如，在开放世界游戏中，NPC可以基于视觉观察和对话历史自主规划行为，而不是依赖预设脚本，极大增强游戏的沉浸感和可玩性。

WorldVLA的世界模型特别适合构建动态虚拟环境，其中智能体的行动会影响环境状态，而环境变化又会反馈到智能体的后续决策。这种双向互动创造了丰富的叙事可能性，为下一代交互式娱乐体验奠定了基础。

4. 工业流程自动化

在制造业领域，WorldVLA可用于柔性生产线的控制系统。传统工业机器人通常需要精确编程和固定环境，而基于WorldVLA的系统能够适应产品变种、处理半结构化场景(如杂乱摆放的零件)，并根据自然语言指令调整工作流程。这种灵活性对应对小批量、多品种的生产需求尤为重要。

WorldVLA的视觉-动作闭环控制也使其在精密装配、质量检测等任务中表现出色。模型可以实时调整动作策略以补偿定位误差或材料变形，达到比开环控制更高的精度和可靠性。

5. 研究与教育平台

作为开源项目，WorldVLA本身就是一个强大的研究平台。研究者可以基于其代码探索多模态学习、具身智能、世界模型等前沿课题，或者将其作为基准系统比较新算法的性能。项目提供的LIBERO评估套件特别适合用于视觉-语言-动作任务的标准化评测。

在教育领域，WorldVLA可以作为AI与机器人课程的教学工具，帮助学生直观理解感知-决策-执行的完整循环。通过实验调整模型架构或训练流程，学生能够深入掌握现代AI系统的设计原理和实践技巧。

相关链接

• 代码仓库：https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.21539

总结

WorldVLA作为阿里巴巴达摩院开源的视觉-语言-动作世界模型，通过创新的统一框架将行动生成与环境建模融为一体，代表了具身智能和机器人学习领域的重要突破。该项目不仅提供了先进的技术架构和预训练模型，还建立了标准化的评估体系和完整的工具链，极大促进了视觉-语言-动作研究的可复现性和可比性。无论是学术研究者还是工业开发者，都可以基于WorldVLA快速构建自己的多模态智能系统，探索从感知到行动的AI完整能力链。随着项目的持续迭代和生态扩展，WorldVLA有望成为机器人学习与自动驾驶领域的基准平台，推动下一代通用智能系统的发展。