在家构建复杂的机器人项目正变得稍微容易一些。
SmolVLA：轻量级开源机器人AI模型
本周早些时候，AI开发平台Hugging Face发布了名为SmolVLA的开源机器人AI模型。该模型在“兼容许可”的社区共享数据集上训练而成。Hugging Face声称，SmolVLA在虚拟和现实环境中均优于许多更大的机器人模型。
Hugging Face在博客文章中写道：“SmolVLA旨在普及视觉-语言-动作（VLA）模型的访问权限，并加速通用型机器人代理的研究。它不仅是一个轻量级但功能强大的模型，也是一种训练和评估通用型机器人技术的方法。”
低成本机器人生态系统的扩展
SmolVLA是Hugging Face迅速扩展建立低成本机器人硬件和软件生态系统努力的一部分。去年，该公司推出了LeRobot，这是一套专注于机器人的模型、数据集和工具集合。最近，Hugging Face收购了法国机器人初创公司Pollen Robotics，并推出了几款价格实惠的机器人系统，包括人形机器人供购买。
技术参数与硬件兼容性
SmolVLA拥有4.5亿个参数，是在LeRobot社区数据集上进行训练的，这些是经过特别标记的、在Hugging Face AI开发平台上共享的机器人数据集。参数（有时称为“权重”）是引导模型行为的内部组件。
Hugging Face声称，SmolVLA足够小，可以在单个消费级GPU甚至是一台MacBook上运行，并且可以在“负担得起”的硬件上进行测试和部署，包括该公司自己的机器人系统。
异步推理栈提升响应速度
有趣的是，SmolVLA还支持“异步推理栈”。Hugging Face表示这使模型能够将机器人的动作处理与其感知到的视听信息处理分离开来。正如该公司在其博客文章中所解释的：“由于这种分离，机器人能够在快速变化的环境中更快地做出响应。”
实际应用与行业竞争格局
SmolVLA已可在Hugging Face上下载。目前，X平台上的一位用户声称已使用该模型控制了一款第三方机械臂：
🚀 SmolVLA——堪称机器人领域的 BERT 时刻 🤖 我在 Koch Arm 上进行了测试：在 RTX 2050（4GB）上进行推理，仅用 31 个演示样本进行微调，其表现匹配甚至超越了单任务基线 🔥 特别感谢 @RemiCadene @danaubakirova @mustash97 @francesco__capu 🙌 pic.twitter.com/TiBkAZGwkM — Xingdong Zuo (@XingdongZ) 2025年6月4日
值得注意的是，Hugging Face远非这场新兴开源机器人竞赛中的唯一参与者。Nvidia提供了一系列用于开源机器人的工具，而初创公司K-Scale Labs正在构建其所谓“开源人形机器人”的组件。该领域其他实力雄厚的企业包括Dyna Robotics、由杰夫·贝佐斯支持的Physical Intelligence，以及RLWRLD。