三星研究院近日在arXiv預印本庫發布了一項突破性研究，為機器人技術發展開辟了新路徑。這項編號為arXiv:2601.20262v1的研究，通過知識蒸餾技術將視覺-語言-動作（VLA）模型的神經網絡層數從18層壓縮至6層，在保持性能的同時將推理速度提升超過兩倍，為機器人技術大規模商業化應用奠定了基礎。

傳統機器人系統面臨的核心矛盾在于智能水平與計算需求的失衡。當前最先進的VLA模型雖然具備理解環境、處理語言指令和執行復雜動作的能力，但其龐大的神經網絡結構需要強大算力支持。以流匹配技術為例，該技術通過多輪迭代生成精準動作，但每次決策都需要重復調用整個模型，導致計算負擔呈指數級增長。這種特性使得機器人難以在邊緣設備上部署，更無法滿足實時響應需求。

研究團隊提出的Shallow-π系統采用三重知識傳承機制，創造性地解決了這一難題。該系統通過基礎技能傳承確保學徒模型掌握核心任務能力，利用經驗判斷傳承傳遞決策邏輯，借助注意力分配傳承優化信息處理效率。這種分層傳授方式使學徒模型既能繼承師父模型的精髓，又因結構簡化而具備更高執行效率。實驗數據顯示，在標準機器人操作測試中，Shallow-π的推理速度提升210%，性能損失僅0.8%。

技術實現的關鍵在于對系統架構的系統性重構。研究團隊沒有簡單壓縮單個模塊，而是同時優化感知大腦和執行大腦。通過在關鍵中間層建立深度連接，6層網絡實現了18層模型的信息交換效率。這種設計使機器人左右腦的協同工作更加高效，在動態環境中表現出色。在雙臂協作機器人ALOHA的測試中，Shallow-π在動態插孔任務中實現100%成功率，超越原始模型30個百分點。

實際應用驗證了該技術的商業價值。研究團隊成功將Shallow-π部署在Jetson Orin等工業級嵌入式平臺，在垃圾分類、精密裝配等復雜場景中表現優異。特別是在人形機器人RB-Y1的測試中，系統在物體位置變化的情況下仍保持75%成功率，較原始模型提升58%。這種魯棒性源于快速推理能力帶來的環境感知優勢，使機器人能及時根據最新信息調整動作策略。

技術細節的優化體現了研究團隊的系統工程思維。在網絡層初始化方面，均勻采樣策略被證明比選擇性采樣更有效；注意力蒸餾聚焦于視覺-語言信息與動作序列的交互關系，避免了全面模仿帶來的過擬合問題；損失函數權重配置經過數千次實驗確定，確保任務完成、經驗傳承和細節優化的平衡。這些設計選擇使系統在保持94%任務成功率的同時，將浮點運算量降低60%。

該研究的突破性意義在于重新定義了機器人智能的實現路徑。傳統方法通過增加模型復雜度提升性能，而Shallow-π證明適當簡化結構反而能增強泛化能力。這種轉變不僅降低了部署成本，更使智能機器人能夠進入算力受限的實際場景。在工廠車間，裝配機器人可實時響應零件位置變化；在醫療領域，手術輔助機器人能更快調整操作策略；家庭服務機器人則能在普通嵌入式設備上運行高級AI功能。

研究團隊正在探索該技術與視覺令牌剪枝、擴散步數減少等方法的結合，以進一步提升系統效率。他們同時致力于開發自動化蒸餾策略配置工具，減少人工調優工作量。這項技術的影響已超越機器人領域，為自動駕駛、工業自動化等需要平衡性能與效率的AI應用提供了新思路。隨著更多行業開始采用這種高效AI方案，智能技術的普及化進程將顯著加快。