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美的 AI 研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA-2——一个具有开放世界具身推理能力的视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）模型。
它引入动态混合专家架构，并结合双阶段训练流程，不仅最大程度保留了视觉 - 语言模型（VLM）的多模态认知和推理能力，还能将推理结果真正转化为可执行的动作。
在真机实验中，研究团队设计了两项任务，重点考察模型继承的核心能力：
通过数学匹配游戏评估其数学推理能力，对新算式的识别与推理；
通过玩具摆放任务测试其空间推理能力，对新物体和指令的理解与执行。
结果显示，ChatVLA-2 面对新算式和新物体，在数学推理、空间理解和泛化操作能力上远超现有方法，开放世界任务成功率高达 82%。
模型结构：专家协作，推理注入
混合专家模型
ChatVLA 的研究表明，多模态理解与机器人操作任务往往会在参数空间中相互竞争。
为此，研究引入了混合专家模型架构（MoE），动态选择专家模块，希望部分专家专注于特定任务特征，另一些专家捕捉在多任务间共享的互利特征。这种自适应策略也确保了计算资源的高效分配。
推理跟随增强模块
为了让机器人动作能精准跟随复杂、甚至前所未见的域外推理指令，ChatVLA-2 在模型的深层用推理令牌替换了原有的观测嵌入，生成调控动作生成的缩放与偏移参数，深度注入到模型决策过程中。
训练策略：先知后行，知行合一
仅仅拥有强大的模型骨架，还不足以打造真正通用的视觉 - 语言 - 动作模型。
如果在训练中直接混合开放世界图文数据与具身机器人动作数据，往往会导致动作学习过程难以控制，从而影响最终性能。
为此，团队创新性地提出了双阶段训练策略。
第一阶段：激活开放世界理解与推理
为了实现这一目标，将图文数据与机器人数据协同训练 ( co-training ) 被证明至关重要。
团队使用了多个开放场景主流图文数据集，并专门构建了机器人场景图文。训练数据的选择有意规避了对特定技能的倾向（如字符识别、数学推理）。
第二阶段：精进模型的推理跟随能力
开放世界的复杂任务常常需要模型进行超出训练数据范围的"超纲"推理。因此，确保模型动作能精准跟随并执行这些推理结果，是实现泛化控制的关键挑战。
基于此，模型在第二阶段冻结第一阶段中训练完的视觉语言模型，锁定其习得的知识与推理能力，只训练动作专家。
该策略能显著强化模型对前所未见推理场景的理解与响应能力，并让模型的"思考"过程与最终的"行动"输出紧密结合，从而大幅提升动作执行的精准度和任务完成的泛化性。
实验与效果
为全面验证 ChatVLA-2，研究团队进行了大量真机实验。他们特别设计了两种实验场景：数学匹配游戏和玩具放置任务。
通过这些实验，重点考察了模型在数学推理、空间推理、字符识别（OCR）以及物体识别和定位方面的综合能力，其中任务涉及的开放世界场景并未出现在训练数据中。
数学推理能力：在数学匹配游戏中，研究团队采用了三类指标来评估模型在域内和开放世界下的操控、推理与理解能力，包括任务成功率、手写数字与符号识别得分、以及数学推理得分。
开放世界评估中，测试的数学等式未在训练数据中出现，手写数字也存在不同书写风格。
相比其他模型在陌生场景中几乎无法完成任务，ChatVLA-2 在未见过的数学表达上，依然取得了3.58 的 OCR 得分、1.73 的数学推理得分，并达成 82.7% 的操控成功率。
空间推理能力：在玩具放置任务中，研究团队同样采用三类指标：任务成功率、目标物体与参考物体识别率、边框准确识别得分。
开放世界评估中，目标和参考物体在训练中从未出现，模型需在此场景下识别所有物体，定位参考物体，理解空间关系，并完成摆放。
在陌生场景中，ChatVLA-2 面对从未见过的物体和空间关系取得了0.94 的目标识别得分，并以81.4% 的操控成功率领先同类方法，充分证明了其在开放世界推理与机器人执行上的卓越实力。
从保留视觉 - 语言模型的认知能力，到实现推理结果向动作的转化，ChatVLA-2 提供了一种探索通用机器人控制的新思路，并为后续在复杂场景与多模态交互中的研究提供了参考方向。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.21906
项目主页：https://chatvla-2.github.io/
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