机械臂做到第10步就容易出错？一个 2B 模型靠动态调整注意力解决了 | IJCAI 2026

S²-VLA 引入信念状态和自适应动态门控，仅用2B参数、7GB显存，长程操控超越7B模型。

作者丨张 璐

编辑丨幸丽娟

过去一段时间，Scaling Law 在具身智能里被看得很重。为了让机械臂完成复杂的搬运、对准和组合，多数工作把视觉-语言-动作（VLA）模型做到 7B 甚至 8.5B。参数变大后，语义理解和场景识别确实更强了，但长程操控里的不稳定问题并没有随之消失。

很多大参数量 VLA 在执行到第 10 步或更后面时会出现突然失败。核心原因是累积误差放大（Cumulative Error Propagation）：早期哪怕只有毫米级定位偏差，也会在后续步骤中逐步放大，最终导致抓取失败或动作中断。参数量大了，语义理解确实更强，但模型在动作后半程还是很难及时纠正偏差。

华东师范大学与上海交通大学团队提出的 S²-VLA 针对这个问题做了改进。工作由谢志鹏、韩宗益（共同一作）、赵静（通讯作者）和孙仕亮等完成。

他们没有继续堆参数，而是加了信念状态和自适应动态门控，让模型能按当前阶段调整注意力。结果是：2B 参数量的模型在 LIBERO-Long 上达到 96.4% 成功率，超过了多数 7B 甚至 8.5B 的模型。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.27872

下面我们从机制和实际表现来看它具体怎么做的。

01

静态注意力：

为什么微小偏差会一路放大

先看传统 VLA 在长程任务里常见的失败模式。

在解耦式 VLA 里，上层策略头把视觉和语言特征映射成控制指令。多数方法用的是静态特征融合（Static Fusion）：视觉、语言和动作历史的权重比例，在整个任务里一直固定不变。视觉、语言语义和动作历史的权重一旦定下来，就不会随执行进度改变。

这在短任务里问题不大，但在长程序列中会暴露两个明显缺陷。

第一，早期如果出现毫米级定位偏差，模型无法及时提高视觉权重来纠偏，误差会逐步累积，最终导致任务失败。

第二，子任务切换时，缺少对高层意图的动态调整，模型容易偏离当前指令，动作中断或卡在半空。

静态融合相当于全程用同一套“注意力配比”去应对不同阶段的需求。需要精细对准时，视觉权重不够；需要切换目标时，意图权重又上不去。结果就是误差一旦出现，就很难在后续步骤里被压下去。

S²-VLA 会随阶段调整：需要精准对准时，就提高视觉权重来纠偏；到了任务切换时，再提高意图权重，把目标重新锁定。

02

核心机制：

信念状态 + 三路自适应注意力

为了实现阶段自适应的注意力分配，作者把架构分成两个主要部分：

▎信念状态（Belief State）

模型用一个很轻量的循环网络，实时接收上一时刻的动作历史和关节传感器反馈。

它不直接输出动作，只在内部维持一个信念状态（Belief State），用来判断“现在走到哪一步了”和“有没有出现偏差”。

这套状态不需要人工标注阶段标签，完全靠端到端预测下一个动作的损失来驱动，在潜空间里自己学会估计任务进度和执行质量。

训练时只优化最终动作预测，信念状态作为中间表征被间接监督，因此能自发形成对“进度”和“偏差”的感知，而不依赖额外的阶段标注。

▎三路自适应注意力（SSGAA Module）

信念状态提供当前阶段的信号后，SSGAA 模块把策略头的特征融合拆成三条平行通道：

• 局部视觉通道（Visual Cross-Attn）：接 VLM 的低层视觉 Token，负责精细空间定位和对准；

• 全局意图通道（Intent Cross-Attn）：接高层语义 Token，负责子任务规划和目标理解；

• 动作自注意力通道（Action Self-Attn）：在预测的未来多步动作间建立时序关系，保持轨迹连贯。

信念状态会生成动态门控权重（gating weights），根据当前阶段决定三条通道各占多少比重。

需要高精度定位时，视觉通道权重上升；需要切换子任务时，意图通道权重上升；在平稳移动阶段，动作自注意力通道占主导。

消融实验显示，把门控加在策略头中间层（比如第 12 层）效果最好，既能保持特征稳定，又能保留自适应能力。

03

31 步里的注意力变化：

和关键动作帧对齐

实际执行时，三路门控权重会随任务阶段明显变化。作者把 31 个推理步骤的门控曲线和关键动作帧对齐后，就能看出具体规律。

以“把芝士盒和黄油都放进篮子里”为例，作者画出了 31 个推理步骤的三路门控权重曲线，并和关键动作帧对齐。

瞄准与定位阶段（Aim target / Locate，关键帧 4、9、21、26）绿色曲线（视觉门控权重）明显升高。末端执行器接近目标时，模型提高视觉权重，做更精细的空间定位。此时如果继续用固定比例，毫米级偏差很容易被带到后续抓取步骤；提高视觉权重后，纠偏更及时。

抓取与子任务切换阶段（Grip / Put / Task change，关键帧 7、16、23、30）红色曲线（意图门控权重）升高。夹爪闭合、物体放入篮中，或从第一个物体转向第二个物体时，模型提高高层意图权重，保证子任务切换不中断。

这一阶段如果意图权重不足，模型容易“忘记”下一个目标，动作链条就会断掉。

稳态平移阶段（关键帧之间的过渡期）蓝色曲线（动作自注意力）保持较高水平，主导轨迹生成，主要靠时序关系保持运动平滑，减少对无关视觉细节的计算。此时不需要过高的视觉或意图权重，把计算留给动作连贯性更划算。

从这些对齐结果能看出，2B 的 S²-VLA 能超过多数更大的模型，关键就在于注意力不再一成不变，而是会按阶段把算力分到更需要的地方。

04

动态注意力、分层解耦与端侧效率

S²-VLA 的做法，和这两年空间智能、世界模型方向的讨论比较贴近，主要体现在三点。

▎随任务阶段调整注意力，而不是全程固定

空间智能相关讨论里常提到：物理世界的模型不能只是静态看图，而要在时间和空间变化中，把注意力动态分到几何细节和逻辑关系上。

传统 VLA 的静态融合缺少这一点。S²-VLA的信念状态 + 动态门控，相当于在机械臂控制里做了类似的事：接近物体时提高局部视觉权重，任务切换时提高意图权重。注意力随执行状态变化，而不是预先锁死。

▎把高层语义理解和低层控制分开

不少工作（包括 Yann LeCun、Yilun Du 等人的讨论）都在推动把“看”（高层语义）和“动”（低层控制）解耦。用一个大单体模型去直接拟合所有关节角度，成本和鲁棒性都不理想：参数量大、训练贵，而且一旦早期出错，后续很难自我纠正。

S²-VLA的路径比较直接：底层 VLM 负责预训练带来的语义和几何表征；策略推理用轻量信念状态，根据控制反馈调节注意力门控。 这对应了当前常见的分层解耦思路，也让小模型有机会在长程任务上表现得更稳定。

▎端侧可用的显存和吞吐

实验室成功率重要，但实际部署更看成本和响应速度。

S²-VLA推理显存约7GB，吞吐量80.8 Hz（同类 7B 模型通常只有几 Hz），对家电或工厂场景来说，这意味着不需要把大模型塞进服务器再远程控制，响应延迟和部署门槛都会低不少。这对以后从实验室走到实际应用，会更有参考价值。

05

结语：参数量之外，

更需要阶段自适应的调度

S²-VLA的价值不只是把成功率再提高几个点。它直接说明：长程操控里，单纯加大参数量不够，还需要能按阶段调整注意力的机制。

参数量大，确实能带来更强的语义理解和世界知识。但长程动作稳不稳，更要看能不能在对的阶段，把算力分到对的地方。

静态融合把所有阶段当成同一种需求来处理，误差一旦出现就容易被放大；动态门控则让模型在需要纠偏时多看视觉，在需要切换时多看意图，在平稳移动时多维持动作连贯。

实际部署时，家电或工厂场景很难依赖大型服务器。能在端侧显卡上以约7GB 显存、80Hz量级运行的方案，对落地更有参考价值。

参数规模当然还是重要的，但在长程物理交互里，能不能按阶段灵活调度资源，同样关键。对具身智能和Agent系统而言，阶段自适应的调度能力，或许比单纯把模型做大，更具长期价值。

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