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独家获悉，具身智能公司LatentVerse已完成数亿元人民币种子轮融资，第一轮投资方包括高瓴创投、清流资本、智元、星动纪元及英诺天使等基金。LatentVerse选择的是第三条路线：不做VLA也不做如今大热的WAM，而是把VLM和世界模型统一在同一个架构里。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。
天使轮由一线美元基金，智能制造与大模型产业方共同领投；数据集 Xperience-10M 位列全平台数据集榜第 2 名，具身赛道第一名，目前已被多款具身基础模型 Qwen-VLA、MolmoMotion 等采用；多模态采集系统 HOMIE 进入规模化量产交付，新一代系统将于 2026 年 8 月发布。
作为具身智能最主流的路线之一，VLA 快速发展的同时也因为其各种问题被诟病。其中最主要的痛点之一便是指令泛化能力。
当 VLA、WAM、RL、TAMP、MPC 等机器人控制策略在各自擅长的任务中大放异彩，如何刻画其能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，正逐渐成为机器人完成复杂长时序任务的关键。
近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
谷歌：在LLM圈里我唯唯诺诺，在机器人圈里我直接大打出手！
2026 WAIC 刚刚落幕，具身智能无疑是最受关注的技术方向之一。
谁能想到，在全球具身智能操作能力的顶级榜单上，打败海外标杆模型π0的，居然是一个只有1B级参数的轻量级模型。
VLA模型已经会做任务，但真实机器人还是慢！PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法，无需重新训练。它通过扩展可靠动作序列并减少冗余步骤，帮助机器人更直接完成任务，提升整体速度。