GroceryVLA：零售场景下的端到端具身智能革命

2026年2月5日 互联网

技术背景与行业痛点

在零售场景中，传统机器人技术面临三大核心挑战：

  1. 多模态感知割裂：视觉识别、语义理解与动作规划常由独立模块处理，导致信息传递延迟与误差累积；
  2. 场景泛化能力弱：依赖预先采集的场景数据与人工标注，难以适应动态变化的货架布局与商品陈列；
  3. 抗干扰性不足：强光、人流遮挡等复杂环境易导致任务中断，需频繁人工干预。

某头部零售企业曾部署传统视觉引导机器人，但因货架调整导致商品定位错误率上升40%，最终被迫暂停使用。此类案例凸显了行业对无需预采集、强抗干扰、跨场景通用的智能系统的迫切需求。

GroceryVLA的技术架构解析

端到端闭环控制：从输入到输出的无缝整合

GroceryVLA采用单模型架构，将视觉感知、语言理解与动作执行整合为统一神经网络。其核心创新在于：

  • 多模态特征融合：通过Transformer编码器并行处理RGB图像、深度图与自然语言指令，生成跨模态联合嵌入向量；
  • 动态策略生成：基于强化学习的动作解码器根据环境状态实时输出抓取参数（如角度、力度），无需依赖预设轨迹库；
  • 自监督学习机制：利用合成数据与少量真实场景数据训练，通过对比学习优化模型对透明包装、反光表面的识别能力。

示例代码（伪代码）： 

  1. class GroceryVLA:
  2.     def __init__(self):
  3.         self.vision_encoder = VisionTransformer()  # 视觉编码器
  4.         self.language_encoder = BERT()           # 语言编码器
  5.         self.action_decoder = PPOAgent()         # 动作解码器
  7.     def infer(self, image, depth_map, instruction):
  8.         # 多模态特征融合
  9.         visual_feat = self.vision_encoder(image, depth_map)
  10.         language_feat = self.language_encoder(instruction)
  11.         joint_feat = concatenate(visual_feat, language_feat)
  13.         # 动作策略生成
  14.         action = self.action_decoder(joint_feat)
  15.         return action  # 返回抓取角度、力度等参数

对比传统架构：突破分离式设计的局限

传统方案采用“视觉识别+轨迹规划”分离架构，存在三大缺陷：

  1. 误差传递：视觉模块的定位误差会直接放大至动作模块；
  2. 静态适配：需针对每种商品包装单独调试参数，维护成本高；
  3. 环境脆弱性：对光照变化、遮挡等干扰敏感，鲁棒性不足。

GroceryVLA通过端到端设计实现误差闭环修正：动作执行结果反馈至视觉模块，动态调整后续抓取策略。例如，当首次抓取因商品滑动失败时，模型可立即重新计算抓取点，无需人工重置。

五大核心能力详解

1. 跨场景泛化能力：即插即用的零样本适应

GroceryVLA在训练阶段引入域随机化技术，通过合成数据生成覆盖不同货架密度、光照条件与商品形态的虚拟场景。部署时无需采集目标场景数据，即可在以下环境中稳定运行：

  • 货架间距<30cm的高密度场景
  • SKU数量>500的复杂陈列
  • 自然光与LED混合光照环境

某连锁便利店测试显示，模型在未见过的新门店中首次任务成功率达92%，仅需10分钟微调即可提升至98%。

2. 强抗干扰性：复杂环境下的稳定运行

针对零售场景的典型干扰源，GroceryVLA采用以下优化：

  • 视觉鲁棒性：通过频域滤波与注意力机制抑制强光反射；
  • 动态避障：结合激光雷达与视觉数据，实时规划无碰撞路径；
  • 人流预测：利用时序模型预测行人轨迹，提前调整机器人运动速度。

在某大型商超的实测中，模型在展区人流密度达2人/秒时仍能保持85%的任务完成率，较传统方案提升60%。

3. 自主决策与实时修正

GroceryVLA的动作解码器内置多目标优化算法，可同时考虑以下因素生成最优策略：

  • 抓取成功率
  • 操作效率
  • 能量消耗
  • 货架稳定性

当遇到突发干扰（如商品被碰倒）时，模型通过闭环反馈机制在100ms内重新规划动作。例如，若首次抓取因包装变形失败，系统会切换至“捏取”模式调整手指力度。

4. 多形态商品统一抓取

通过几何特征抽象层，GroceryVLA将不同包装的商品映射至统一特征空间：

  • 软包装：识别褶皱与形变区域，采用“托举+捏取”复合动作；
  • 透明容器：利用偏振光成像技术穿透反光表面，定位液面高度；
  • 异形商品：通过点云配准计算最佳抓取中心。

测试数据显示，模型对20类常见零售商品的抓取成功率均超过95%，较分离式架构提升30%。

5. 隐私保护与数据安全

GroceryVLA采用本地化部署方案，所有计算均在边缘设备完成，避免敏感数据上传云端。其轻量化设计（模型参数量<1B）支持在NVIDIA Jetson AGX Orin等嵌入式平台上实时推理，帧率达30FPS。

开发历程与技术演进

GroceryVLA的研发历经三个阶段：

  1. 基础研究阶段（2023-2024）：聚焦多模态融合与强化学习算法优化，在合成数据集上达到90%的抓取准确率；
  2. 场景适配阶段（2025Q1）：与多家零售企业合作采集真实场景数据，优化模型对反光、透明表面的识别能力；
  3. 商业化落地阶段（2025Q2）：完成与主流机械臂的兼容性测试，推出标准化SDK支持快速集成。

2025年6月，该模型在北京智源大会上首次公开演示，其驱动的Galbot机器人在无预采集场景中成功完成“从货架抓取矿泉水并放入购物篮”的全流程任务，引发行业广泛关注。

应用场景与未来展望

目前，GroceryVLA已应用于无人药店、24小时便利店等场景，支持以下任务：

  • 药品自动补货
  • 夜间无人值守配送
  • 促销商品动态陈列调整

未来，该技术将向以下方向演进：

  1. 多机协作：支持多台机器人协同完成复杂任务（如整箱搬运）；
  2. 语音交互：集成自然语言处理模块，实现“动口不动手”的指令控制；
  3. 预测性维护：通过分析动作执行数据预判机械臂故障风险。

GroceryVLA的突破标志着零售机器人从“自动化”向“智能化”的关键跃迁，其端到端设计理念与跨场景泛化能力为行业树立了新的技术标杆。随着模型持续优化与生态完善，预计到2026年，具备类似能力的智能系统将覆盖80%的大型零售门店，推动行业运营效率提升50%以上。

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