Vision Language Action Models in Robotic Manipulation: A Systematic Review
Muhayy Ud Dina, Waseem Akrama, Lyes Saad Saouda, Jan Rosellb and Irfan Hussain
這張圖表（Figure 10）是來源論文中提出的一個創新的量化基準測試框架，旨在對現有的視覺-語言-動作 (VLA) 訓練數據集進行系統性的分類與評估。
以下詳細闡述這張圖想要表達的核心內容，以及它對實際研究與應用帶來的幫助：
1. 這張圖想要表達什麼？
這張圖透過三個維度將目前主流的 VLA數據集繪製在一個二維平面上，以呈現數據生態系統的現狀：
- 橫軸 (X-axis)：任務複雜度 () 它衡量操作任務的挑戰程度，包含單個片段中的低階動作數量、高階技能的多樣性、任務的時序依賴性，以及指令語言的抽象程度。分數從「極低/離散」跨越到「長時程/多技能序列」。
- 縱軸 (Y-axis)：模態豐富度 () 它整合了感官輸入的範疇與品質，包含模態的數量（如視覺、觸覺、音訊、本體感覺等）、信號品質、模態間的時間對齊精度，以及是否包含有利於推理的關鍵資訊（如對象掩碼或場景圖）。
- 氣泡大小 (Bubble Area)：數據集規模 氣泡的大小與數據集的規模（如標註的示範回合數或交互總時數）成正比。
圖表的核心結論是： 目前大多數數據集集中在「低複雜度、低/中模態」的區域。雖然有少數數據集如 Open X-Embodiment 或 CALVIN 達到了高複雜度，但真正能同時達到「極高任務複雜度」與「全面多模態整合」的數據集（即圖表的右上方區域）極度匱乏。
2. 這張圖對於實際應用上有什麼幫助？
對於開發機器人 AI 與 {VLA} 模型的工程師和研究者來說，這張圖具有以下實際指導意義：
- 精準選擇訓練數據： 應用者可以根據其機器人的感測器配置（模態）與目標任務（複雜度）快速定位最適合的數據集。例如，如果開發的是需要高精度組裝的機器人，應參考位於縱軸較高（含觸覺）且橫軸較右（高複雜度）的數據集，如 TLA 或 Kaiwu。
- 識別研究與數據缺口 (Gap Analysis)： 圖表明確指出了目前的「未開發區域」——即缺乏整合了視覺、深度、語言、本體感覺、觸覺與音訊的長時程、多技能任務數據。這為未來的數據採集計畫提供了明確的戰略方向。
- 量化評估新數據集： 論文提供的計算公式 讓研究人員能以標準化的數學方式來衡量自己開發的數據集，而非僅靠定性描述。這有助於學界對數據集品質建立客觀的比較基準。
- 追蹤技術進化的軌跡： 這張圖描繪了從早期單純的導航/問答數據（如 EmbodiedQA）到中期長時程規劃數據（如 ALFRED}，再到現代多模態操作數據的演進歷程，幫助應用者理解當前技術的邊界與侷限。
比喻與總結： 這張圖就像是一份機器人訓練資源的「拓荒地圖」。橫軸代表任務的深度，縱軸代表感官的寬度。地圖上大多數的氣泡都擠在靠近港口（簡單、感官少）的區域。對於想要打造出「全才型」機器人的應用者來說，這張圖指出了必須前往右上方那片「未知海域」進行探索與數據開發，才能真正實現通用型具體化人工智慧。
