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写在前面

人工智能的浪潮正从纯粹的语言理解和生成，涌向更广阔、更复杂的具身智能 (Embodied AI) 领域。我们不再满足于让 AI 在数字世界中处理文本，而是期望它们能够感知物理世界、理解多模态信息、并基于此进行决策和行动。在这个激动人心的前沿，视觉语言模型 (Vision-Language Models, VLM) 和视觉语言 Agent (Vision-Language Agents, VLA) 扮演着核心角色。

VLM/VLA 旨在让 AI 像人类一样，能够“看见”世界（通过摄像头等视觉传感器），“理解”所见（结合图像和语言信息），并最终“行动”起来（控制机器人手臂、在虚拟环境中导航、与物理对象交互）。这为机器人、自动驾驶、增强现实、智能助手等领域带来了革命性的潜力。

但对于初学者而言，VLM/VLA 具身算法的世界可能显得庞杂而深奥。本文将作为一份入门指南，带你：

1. 理解核心问题: 定义 VLM/VLA 具身智能要解决的基本问题。
2. 认