在机器人学领域，具身基础模型（Embodied Foundation Models）的工程化已成为实现通用智能的关键路径。这些模型不同于传统的视觉 - 语言预训练模型，它们直接在高保真物理交互数据上进行多模态训练，能够捕捉人类级别的反射动作和物理常识，从而在多样化的操纵任务中实现高效缩放。核心观点是，通过物理机器人交互驱动的转移学习，可以显著降低数据需求，同时提升模型在不同硬件设置下的泛化能力。这种方法不仅解决了机器人数据稀缺的瓶颈，还为工业应用提供了可预测的性能提升路径。
证据来源于大规模实验观察：在高数据体制下，模型性能遵循明确的缩放定律（Scaling Laws）。例如，当模型参数规模达到 7B 时，会出现 “相变” 现象，小模型（1B 参数）在数据过载时出现 “骨化”（Ossification），即无法吸收新信息，而大模型则持续改进。预训练数据量与下游任务性能呈幂律关系：更多物理交互数据（如 270,000 小时真实世界操纵轨迹）能减少后训练步骤，从数万步降至数千步。这证明了转移学习在跨任务（如从拾取到组装）和跨硬件（如 6DoF 到 16DoF 机器人）中的有效性。具体而言，Harmonic Reasoning 机制允许模型同时处理异步的感知和动作令牌流，避免了传统 System1-System2 架构的延迟问题，确保实时物理响应。
要落地这种数据高效的具身基础模型工程，需要从架构、数据和训练三个维度入手。首先，模型架构设计应优先大参数规模：推荐起始 7B 参数以上，使用 Transformer 变体融合视觉、语言和动作模态。核心组件是 Harmonic Reasoning 模块，该模块通过连续时间令牌流实现思考 - 行动和谐：参数设置包括感知令牌频率为 30Hz、动作令牌为 10Hz，训练时使用异步掩码损失函数（Masked Loss），以平衡推理深度和实时性。证据显示，这种设置在长时序任务中将预测误差（MSE）降低 20% 以上。
其次，数据策略强调质量与多样性而非单纯体积。构建数据集时，优先收集 “真实三元组”：真实人类、真实机器、真实环境，覆盖从家庭拾取到工厂组装的多样场景。转移学习清单如下：1）预训练阶段，使用混合数据源（如特定任务数据 40%、通用 “do-anything” 数据 60%），总时长目标 10 万小时以上，每周增量 5000 小时；2）领域适应：通过少样本微调（Few-Shot），在目标硬件上仅需 1000-5000 轨迹，即可实现 90% 性能转移；3）跨硬件迁移：标准化动作空间，使用逆运动学（IK）层桥接不同 DoF，参数阈值设为关节速度上限 5rad/s、力反馈阈值 10N，避免过拟合。风险控制包括监控逆 KL 散度（Reverse KL），若 > 0.5 则表示模式寻求不足，需调整数据混合比例。
训练流程可分为预训练和后训练两阶段。预训练采用监督式多任务学习（SFT），优化目标为下一动作预测误差，结合逆 KL 以提升多模分布捕捉。参数示例：学习率 1e-4，批次大小 1024，训练周期覆盖全数据集 3-5 遍。后训练聚焦转移：使用语言条件数据同时微调 16 + 任务集，预算固定下，预训练数据每增加 1 倍，后训练数据需求减半。硬件设置建议：多云环境支持 PB 级存储，自定义数据加载器处理 6.85 年 / 天经验摄入。监控要点包括：1）相变阈值检测 —— 若验证损失在预训练中趋平，立即升级模型规模；2）泛化指标 —— 零样本任务成功率 > 70%，否则回滚数据清洗；3）实时性参数 —— 推理延迟 < 100ms，超时则启用影子模式（Shadow Mode）收集边界数据而不中断生产。
这种工程实践的局限在于计算资源需求高，小团队可从模拟数据桥接起步，但真实交互仍是核心。未来方向包括集成更多模态（如触觉），并探索自适应数据引擎自动优化混合比例。通过这些可落地参数和清单，开发者能高效构建具身模型，实现从实验室到工业的平滑转移。
资料来源：Generalist AI 博客 “GEN-0: Embodied Foundation Models That Scale with Physical Interaction”（2025 年 11 月）；NVIDIA 机器人研究报告；VLA 模型综述论文（arXiv:2509.19012）。