结论：BridgeVLA 在 3D 操作领域（尤其是需要高精度对齐的任务）显著优于 π0.5，而 π0.5 在家庭环境长程多步骤操作方面表现更出色。两者因设计理念和应用场景不同，难以简单判定 "谁更优"，而是各有所长。
BridgeVLA：
- 3D VLA 架构：专为 3D 机器人操作设计，将 3D 点云渲染为多视角 2D 图像，输出 2D 热图并反投影到 3D 空间
- 技术核心："输入 - 输出对齐"，统一 3D 操作的输入输出于 2D 图像空间
- 样本效率：仅需 3-5 条轨迹即可在基础任务上达到96.8% 成功率
π0.5：
- 2D VLA 架构：主要处理 2D 图像输入，通过离散 token 和流匹配 (flow matching) 生成动作
- 技术核心：异构数据协同训练 (Co-training) 和分层推理（高层子任务 + 低层动作）
- 样本效率：单样本微调可达 43.9%→94.0%，few-shot 可达 77.1%→98.3%（配合 πRL 优化）
RLBench 基准测试：
高精度任务优势：
- BridgeVLA 在 **"Insert Peg"(88.0% vs 40.0%)和"Sort Shape"(60.8% vs 35.0%)等需要精确 3D 对齐的任务中大幅领先 **（差距达 2-3 倍）
- π0.5 未在 3D 对齐精度任务中展示同等优势
BridgeVLA：
- 在COLOSSEUM泛化挑战中成功率达64.0%（vs 基线 56.7%，提升 7.3%）
- 在14 种评估扰动中的 13 种表现最佳，特别是视觉干扰、未见物体等
- 真实机器人实验中，在7 种设置中的 6 种优于最强基线，平均提升32%
π0.5：
- 在全新家庭环境中可完成多阶段任务，成功率60%-80%
- 在整理床铺、清洁厨房等长时序 (10-15 分钟) 操作中表现突出
- 对未见过的物体识别能力强（得益于网络数据预训练）
- BridgeVLA: 仅需3 条轨迹在 10 + 任务上实现96.8% 成功率
- π0.5: 在家庭任务上需要更多样本，但通过 πRL 优化可提升至接近完美
BridgeVLA 核心创新：
- "3D→2D→3D" 对齐机制：将 3D 点云投影为三视角图像，通过 2D 热图预测反投影到 3D 空间
- 统一的 2D 热图表示：使输入输出空间一致，保留 3D 几何信息
- 专为 3D 操作设计：解决了传统 VLM 与 3D 操作的模态不匹配问题
π0.5 核心创新：
- 异构数据融合：整合机器人数据 (97.6% 非移动机器人)、网络数据和高层语义
- 分层推理：先规划子任务 (如 "整理餐具"→"抓取→分类→放置")，再执行低层动作
- 长时序任务处理：支持 10-15 分钟的连续复杂操作，如清洁整间厨房
BridgeVLA 在以下方面优于 π0.5：
- 3D 操作精度（特别是需要精确对齐的任务）
- 3D 空间理解与推理
- 样本效率（3D 操作领域）
- 工业级 3D 操作应用（装配、精密操作）
π0.5 在以下方面优于 BridgeVLA：
- 家庭环境泛化和长时序多步骤任务执行
- 高层语义理解和任务规划能力
- 对未见物体的识别和操作能力（得益于网络数据预训练）
结论：两款模型针对不同应用场景设计，无法简单判定 BridgeVLA 是否全面优于 π0.5。如果你的需求是3D 操作（特别是高精度装配），BridgeVLA 有明显提升；如果是家庭服务或长时序操作，π0.5 可能更适合。
注：目前尚无两者在相同任务上的直接对比实验，上述分析基于公开数据和模型特性推断。
