IJCAI 2026 专访：动作指挥计算，VLA 加速不降准 | GAIR Paper 125

机器人想要真正走进千行百业、千家万户，有一道绕不开的坎：它得足够快。

不说快到能打羽毛球那，至少得快到让人觉得这玩意儿能用。一个机械臂每动一下都要停顿两三秒，哪怕成功率再高，在工业场景里算下来的投入产出比也很难说服人。

VLA 模型是当前具身智能领域最受关注的技术路线之一。它把视觉感知、语言理解和动作生成整合进一套模型，让机器人能够依据语言指令完成复杂操作任务。但 VLA 模型有一个部署层面的老大难问题：推理太慢。

每个控制时刻，模型都要把一个庞大的视觉语言骨干网络跑一遍，计算量极大，导致延迟居高不下，实时控制频率难以保证。

这个问题并不新鲜，学界已经有不少人在尝试解决。今年 IJCAI 收录的一篇论文认为，现有的大多数方案都走偏了一步。AI科技评论（雷峰网公众号）联系到一作于闻达，围绕高效 VLA 方法进行交流。

论文原文：https://arxiv.org/abs/2601.19634

01

大家都在剪视觉，

但问题真的在这儿吗

现有的高效 VLA 方法，主流路线是在视觉侧做文章，剪掉“不重要”的视觉 token，跳过一些 Transformer 层，或者直接复用上一帧的计算结果。逻辑上听起来合理：视觉信息最占计算，减掉多余的视觉计算，自然就快了。

但这里有一个被忽视的矛盾。

在机械臂执行任务的过程中，视觉上的复杂程度和操作上需要的精度，并不总是同步的。机械臂接近目标的阶段，画面可能非常简单，但这时候恰好需要全力计算，因为精细的夹取动作容不得误差；反过来，大幅移动阶段画面变化激烈，但其实不需要太多计算资源。

换句话说，视觉复杂度不等于控制难度。以视觉信号来决定这一帧算多少，天然就抓错了对象。

AC²-VLA 一作于闻达告诉AI科技评论（雷峰网公众号），团队在调研文献时发现了这个矛盾，并意识到 VLA 模型闭环控制过程中，真正能反映当前时刻需要多少计算的，是机器人的动作状态，而不是视觉画面。

这个判断很直观，和 VLA 的逻辑也很吻合——V是视觉，L是语言，A是动作，既然VLA的最终产出是动作序列，那用动作来指导计算分配，才是真正贴近这类模型本质的做法。

基于这个出发点，他们提出了 AC²-VLA，全称是Action-Context-Aware Adaptive Computation for VLA models，即动作上下文感知的自适应计算框架。两个 AC，一个代表Action Context（动作上下文），一个代表Adaptive Computation（自适应计算），名字里藏着双关。

02

让动作来“拍板”

AC²-VLA 的框架主图展示了整体架构：视觉观测经过视觉编码器，语言指令经过 embedding，加上上一时刻的动作信息，三者共同构成一个动作先验条件向量，输入进一个统一的路由器（router）。这个 router 的输出，决定了当前时刻的计算策略。

具体来说，router控制三件事：

如果当前动作状态比较稳定，router 认为可以尝试复用上一步的 VLM 骨干网络输出，就会发起复用请求。但这个请求不等于直接复用，还需要看缓存是否能命中，综合判断运动状态是否连续、视觉状态是否匹配。两个条件都满足，才会跳过整个 VLM 骨干的计算，直接将缓存中的特征向量送入 action head 生成动作序列。

router 会为每个视觉 token 打分，判断它与当前操作阶段的相关程度。不相关的 token 被直接丢掉，缩短序列长度，减少计算量。这一步的依据同样来自动作上下文，机械臂正在接近夹取目标时，夹爪附近区域的 token 更重要；大范围移动时，这些区域的权重会相对下降。

并非每一层 Transformer 都需要每次执行。router 根据动作上下文判断当前需要多深的计算，对不需要的层直接跳过。有意思的是，不同任务阶段跳过的不一定是同样的层，同样保留28层，接触阶段和移动阶段调用的层序号可能完全不同，模型学会了在不同阶段调用最合适的网络深度。

这三个机制由同一个 router 统一调度，而不是各自用不同的启发式规则来判断。这也是 AC²-VLA 和此前工作最核心的区别之一，之前的方法即使有类似的机制，也往往相互独立，没有统一的训练过的路由来智能分配。

03

自蒸馏，一个很关键的训练设计

Router 的训练方式值得单独解释。

自然会有人想到，为什么不直接用任务成功率来监督 router 的学习？让它学会成功率高的时候可以少算，成功率低的时候多算？

问题在于，任务成功率是一个非常稀疏、非常离散的信号，而且只有完整跑完任务才能知道结果，没有办法实时反馈到每个时间步的计算决策上。更重要的是，如果以成功率为优化目标，框架的泛化性就会受损，换一个 backbone，成功率分布完全不同，原来学到的计算策略就失效了。

AC²-VLA 的解法是自蒸馏（self-distillation）：用稠密策略（dense policy，即原始未稀疏化的模型）作为teacher，让稀疏化之后的 student 模型去模仿 teacher 的动作输出和骨干网络特征表示。

稠密模型已经在 Open X-Embodiment 数据集上训练过，对这些任务有一定的成功能力，用它作为 teacher，就能在尽量少算的约束下，让稀疏策略保持接近稠密策略的表现。

这个设计让 AC²-VLA 的高效框架有了可迁移性，换一个 VLA 骨干，只需要重新走一遍蒸馏流程，不需要为每个任务单独调参。

04

推理速度快了多少

AC²-VLA 基于 CogACT 构建，在 SIMPLER 仿真基准上进行了评测。SIMPLER 是当前具身智能领域常用的高保真仿真基准，旨在缩小真实世界与仿真的迁移差距。

在 Google Robot 的 Visual Matching 设定下，AC²-VLA 在四个任务上的平均成功率达到 76.8%，超过稠密基线 CogACT 的 74.8%，也超过了 RT-2-X 的 46.3%。其中 Drawer Opening 任务的成功率从 71.8% 提升到 80.6%，幅度最为明显。

效率数据更直观：计算量降低到原始模型的29.4%（FLOPs），实际推理速度提升 1.79 倍。这个 1.79 倍，在论文发表时是同类方法中的当前最优水平。

值得注意的是，这个加速并没有带来成功率的下降，反而略有提升。论文的解释是，被去掉的那部分计算大量对应于干扰项和冗余特征，移除它们反而让模型的决策更稳定。

FLOPs 降到 29.4% 而实际速度只提升 1.79 倍，两者之间的差距，于闻达解释为理论计算量与实际运行之间不可避免的开销：router 本身的运算、token 剪枝时的内存移动、缓存的查询和命中过程，这些都不完全体现在 FLOPs 里，但在实际运行时都会占用时间。因此，实际端到端加速才是更真实的参考指标。

消融实验进一步验证了三个组件各自的必要性。去掉缓存复用，成功率下降到 70.5%，速度也从 1.79 倍降到 1.66 倍；去掉层跳过，成功率跌至 67.4%；去掉 token 剪枝，速度降至 1.52 倍。三轴同时启用，才能达到最优的速度-精度平衡。

还有一个有趣的发现：在合适的缓存阈值设定下（τcache = 0.2），缓存复用不仅带来速度提升，还把成功率推到了 87.1%，超过稠密基线 12.3 个百分点。论文将这个意外收益归因于时间一致性——逐帧推理容易放大高频视觉噪声，导致动作抖动；而在动作上下文稳定时复用特征，相当于给决策过程加了一层平滑，反而让控制更稳。

05

这套框架的意义

从论文本身看，AC²-VLA 解决的是一个具体的工程问题：让 VLA 模型在不大幅牺牲成功率的前提下，快到可以用。

但它背后有一个更值得关注的思路转变——把动作从“模型输出”变成“模型计算的调度信号”。

之前的高效 VLA 工作，把动作当做需要被输出的结果；AC²-VLA 第一次尝试让动作反过来指导模型该看哪里、该想多少、哪些东西可以复用。于闻达提到，这个思路其实和 VLA 模型自身的逻辑一脉相承——既然动作是终点，那用动作上下文来规划通往终点的路径，顺理成章。

团队后续还有一篇工作（Actfovea，尚未发表）沿着相同的逻辑延伸，把动作作为先验信号，往安全性和鲁棒性的方向探索：如果动作序列和视觉状态之间出现了不一致，这种不一致本身就可以用来判断当前的观测和动作是否可信，以及是否需要回退重计算。

从落地的角度看，这类工作的现实意义更直接。当前 VLA 模型的部署难点，并不总是模型不够强，更多时候是模型太慢、太重，跑不起来。边缘设备没有足够的显存，机器人没有足够的算力，工厂里的机器臂不能等上三秒才动。把一个 7B 量级的 VLA 模型压缩到可以在端侧稳定运行，是让它从实验室走向车间的必要一步。

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