岑俊博士现任阿里巴巴达摩院具身智能大模型算法研究员，其博士毕业于香港科技大学，主要研究方向为具身智能VLA模型与世界模型。

阿里巴巴达摩院创新性地提出了WorldVLA模型，首次实现了世界模型（World Model）与动作模型（Action Model/VLA Model）的有机融合。该模型作为全自回归模型，统一了文本、图像、动作的理解与生成能力。

论文标题：WorldVLA: Towards Autoregressive Action World Model

代码开源地址：https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA

研究背景与创新

视觉-语言-动作（VLA）模型已成为机器人动作建模领域的重要研究方向。这类模型通常基于多模态大语言模型（MLLMs）构建，通过添加动作输出模块实现动作生成。虽然MLLMs在感知决策方面表现优异，使VLA模型具备良好的任务泛化能力，但其对动作本身的理解仍显不足。现有方法多将动作视为输出结果，而未能将其作为输入进行分析建模。

相比之下，世界模型能够基于当前观测与动作预测未来视觉状态，实现对视觉信息和行为动态的同步理解。然而其无法直接生成动作输出的特性，限制了在显式动作规划场景中的应用。

WorldVLA创新性地采用自回归机制，构建了统一的动作与图像理解生成模型。该模型通过三个独立编码器分别处理图像、文本和动作数据，并设计共享词表机制，实现在单一语言模型架构下的跨模态统一建模。

技术突破

模型通过双向增强机制实现性能提升：世界模型部分通过动作输入生成视觉表示，学习环境物理规律；动作模型则反向增强视觉理解能力，提升图像生成准确性。实验发现，传统自回归模型在连续生成动作时会出现性能下降，主要源于预训练过程中对动作模态的学习不足。

针对此问题，研究团队创新提出动作注意力掩码策略，在生成当前动作时选择性屏蔽历史动作信息，有效缓解误差累积问题。在LIBERO基准测试中，WorldVLA的抓取成功率较传统动作模型提升4%，视频生成质量（FVD指标）较传统世界模型提升10%。在动作分块生成任务中，注意力掩码策略使抓取成功率提升4%-23%。

方法论

WorldVLA的创新架构实现了：1）基于图像理解生成动作（VLA模型功能）；2）基于当前图像和动作预测下一帧（世界模型功能）。模型采用多模态数据联合训练策略：动作模型数据（图片+文本→动作）和世界模型数据（当前帧+动作→下一帧）。

针对多动作生成的误差累积问题，模型采用创新的注意力掩码机制，使动作生成时仅能获取图像历史信息，从而显著提升生成质量。

实验成果

在LIBERO基准测试中，WorldVLA在无预训练条件下超越了需要预训练的OpenVLA模型。消融实验证实：1）世界模型的引入显著提升动作模型性能；2）传统注意力掩码会导致任务成功率下降，而创新掩码策略带来全面性能提升。

可视化案例显示：在动作模型方面，WorldVLA能准确执行文本指令对应的动作；在世界模型方面，可根据当前帧和动作精准预测下一帧图像。这些成果充分验证了图像与动作统一建模框架的技术优势。

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