2026年4月28日下午，SLAI Seminar第三十五期在深圳河套学院成功举办。本次讲座由姬艳丽教授主持，特邀上海交通大学长聘教轨助理教授穆尧，围绕“RoboClaw：智能体驱动的自进化具身智能系统”的主题，系统分享了端到端视觉语言动作大模型（VLA）驱动下，机器人在长时程任务规划、生成式仿真以及自主闭环进化领域的突破性研究成果与前瞻思考。

讲座内容

01 具身演化的转折点：端到端大模型与数据规模化

穆尧教授开篇深刻剖析了当前具身智能领域的底层范式变革。他指出，2026年是“具身智能数据规模化的元年”。传统的机器人操作往往依赖检测、抓取规划与轨迹优化的开环碎片化工具链，一旦面临复杂的物理扰动，便极易失效；而随着视觉语言动作大模型（VLA）与世界模型的强势崛起，机器人真正实现了基于实时视觉反馈的底层闭环感知。

然而，数据规模的爆发也暴露了传统人工采集模式的致命缺点：人类专家在示教时往往展现出绝对的确定性，极少产生“失败与恢复（Failure and Recovery）”的边缘数据。这种行为模式的单一性，导致大模型往往只会机械地“背诵轨迹”，一旦在物理世界中发生碰倒水杯或发生滑脱等情况，模型便会彻底宕机。因此，构建一个能够自主试错、自主采集乃至自主演化的智能体系统，成为了突破通用具身智能天花板的关键。

02 破局数据孤岛：RoboClaw与纠缠动作对的机制创新

面对人工数据采集的瓶颈与长时程操作的脆弱性，穆尧教授团队创新性地提出了RoboClaw智能体框架。该框架彻底打破了传统科研中“数据收集、策略学习、任务执行”三者割裂的孤岛状态，将其高度统一在一个由视觉语言模型（VLM）调度的大脑之下。

RoboClaw的核心机制在于引入了“纠缠动作对”（Entangled Action Pairs, EAP）。在训练与执行过程中，系统将正向的“任务行为”与反向的“恢复复位动作”深度耦合。例如，在收拾梳妆台的任务中，机器人不仅学习如何将物品精准摆放，更同步学习如何将其随机打乱复位。这种通过自主复位形成的无限交互循环，使得机器人能够在无人类干预的情况下，海量采集次优数据与错误恢复数据。伴随数据的持续涌入与策略的在线更新，底层VLA模型不断学会应对未知扰动，真正实现了在物理交互中的无休止演化。

03 跨越虚实鸿沟：生成式仿真与大小脑协同架构

为了让智能体在无损环境下进行高并发的策略迭代，穆尧教授展示了团队在生成式仿真与世界构建上的惊人突破。通过深度融合文生图、视频超分与3D高斯渲染技术，团队成功构建了极具逼真度的物理交互场景，并将仿真资产规模指数级拉升至十万级。结合物理参数的动态随机化与灵巧手的闭环抓取优化，系统为强化学习提供了优良的数字孪生试验条件。

在模型架构的演进上，团队摒弃了传统自回归模型的局限，创新研发了基于离散扩散（Discrete Diffusion）的VLA基座模型。该模型不仅具备极强的全局动作并行生成能力，更通过概率计算完美适配了强化学习算法。在大小脑协同调度方面，穆教授提出了一种极具巧思的“视觉锚定”策略：由VLM大脑进行宏观的进程监测与任务状态评判，并输出目标的高精度边界框；VLA小脑则截取该高分辨率局部图像进行精准的末端操作。这一框架完美规避了全局降采样带来的精度损失，使得机器人在生化实验滴定、无人机快递打包等极端复杂的长链条任务中展现出惊人的鲁棒性。

讲座尾声，现场师生展开热烈探讨。针对复杂混合材质（如纸塑包装）的撕裂仿真难题，穆尧教授指出，完全从断裂力学底层进行高精度仿真的计算成本极高，真正的破局之道在于引入高阶物理引擎插件，结合任务降维与目标逆向工程来实现高效逼近；关于具身系统在极端复杂环境下的安全边界问题，穆教授回应：物理环境的安全防护需贯穿底层模型、智能体调度与系统架构三大层级，团队甚至通过对抗性文本指令攻击来强化VLA模型对狂躁破坏行为的免疫力。

本次讲座生动勾勒了具身智能从孤立的被动执行向全链路自主进化的壮阔图景。穆尧教授凭借深厚的学术洞察，向与会者展示了基于“纠缠动作对”与大小脑协同的新一代具身框架，不仅彻底重塑了机器人长时程操作的鲁棒性，更为机器人在真实物理世界中实现无休止的自我学习与生命演化，开辟了充满无限可能的全新路径。