VITA-E 双模型架构如何实现机器人实时并行交互？具身智能新突破

人类能够娴熟地综合运用视觉、听觉、语言和动作来完成复杂的互动，但这对于机器人系统来说却是一个不小的挑战。现有机器人常常在面对动态指令时反应迟缓，难以实现流畅的人机协作。那么，一种名为 VITA-E 的新型架构是如何解决这个难题，让机器人更自然地理解并响应人类意图的呢？

研究背景

随着视觉-语言模型（VLM）的迅猛发展，机器人领域正逐步从为特定任务设计的模仿学习，转向能够应对更广泛场景的多任务动作生成。然而，目前的视觉-语言-动作模型大多仍停留在静态交互的模式上，它们很难做到一边感知环境、一边执行操作，同时还能快速响应用户新发出的语音指令。这种能力的缺失，使得人机协作变得僵硬且低效。

理想的机器人助手应当像人类一样，在执行手头任务时能灵活应对用户动态变化的请求，这对于实现自然、高效的协作至关重要。

研究方法

VITA-E 的设计核心是一个巧妙的双模型架构。简单来说，它用一个模型来专注处理当前正在执行的操作任务，同时用另一个模型来实时“监听”并处理用户新发出的指令。这种“执行半球”与“监听半球”的协同工作模式，让机器人实现了真正的并行行为。

下图展示了 VITA-E 框架在复杂交互场景中的实时处理能力。

图1：VITA-E 在复杂交互场景中的实时兼容能力。图示展示了系统可以同时进行多个操作的逻辑架构。

VITA-E 通过一种特殊的令牌控制流，让上层的视觉-语言模型生成的推理结果能够直接驱动底层系统行为。这种“模型即控制器”的设计，将高层的语义理解与底层的动作执行紧密耦合在一起。研究团队在物理仿人机器人上对该架构进行了详细验证，尤其在处理紧急停车和语音中断等场景时，表现出了显著的优势。

研究结果

在对 VITA-E 的测试中，团队评估了它执行基本操作任务和并行响应语音指令的能力。结果显示，VITA-E 成功地实现了语音响应与物理动作的高效并发，并且在动态切换任务时达到了 96% 的高成功率，这充分证明了其架构的敏捷性与灵活性。

特别值得一提的是，在紧急停止实验中，系统的成功率达到了 100%，能够瞬间响应用户的中断请求，这对于保证人机协作的安全至关重要。

表1：VITA-E 在多个关键交互任务中的成功率，展示了该框架卓越的实时响应能力。

尽管在处理某些操作步骤极其复杂的任务时，VITA-E 与部分顶尖基准模型相比仍有提升空间，但其整体执行表现已具备强大的竞争力。特别是在处理需要多步骤、且指令可能随时变化的复杂任务时，该模型展现出了优越的适应性和即时响应能力，这为人机具身智能的进一步发展提供了新思路。

结论与展望

VITA-E 的探索在提升人机互动灵活性与自然性方面展现了重要价值，尤其是在应对复杂、动态的真实环境时。它的双模型并行架构为解决机器人“一心不能二用”的瓶颈提供了一个颇具启发性的方案。

展望未来，该架构有望扩展到处理更长时间跨度的多阶段任务，并探索更高效的任务切换与反应机制。此外，引入更丰富的多模态反馈（如触觉、力觉）将能进一步提升人机协作的自然度和智能水平，最终推动更智能、更可靠的机器人助手成为现实。对这类前沿技术感兴趣的朋友，可以关注 云栈社区 的人工智能板块，获取更多深度讨论与资源。

📚 文献信息

• 文献作者: Xiaoyu Liu, Chaoyou Fu, Chi Yan, Chu Wu, Haihan Gao, Yi-Fan Zhang, Shaoqi Dong, Cheng Qian, Bin Luo, Xiuyong Yang, Guanwu Li, Yusheng Cai, Yunhang Shen, Deqiang Jiang, Haoyu Cao, Xing Sun, Caifeng Shan, Ran He
• 发表时间: 2025-10-21
• 访问链接: https://arxiv.org/abs/2510.21817