出品:机器之心
今天,清华大学于超教授团队联合正行创新、无问芯穹,正式发布并开源 Harness VLA,这一技术成果首次将数字智能中广泛应用的 Harness Layer 引入具身智能系统,在保持 VLA 模型冻结的基础上,通过 Agentic Planner 对模型调用、任务执行和失败恢复进行统一组织,让机器人从「依赖单一端到端模型」迈向「模型能力与系统能力协同工作」的新架构,显著提升机器人在复杂真实环境中的泛化能力。
在更具挑战性的 LIBERO-Pro 扰动评测中,Harness VLA 将成功率提升至 82.4%,显著超过 Pi_RLinf(50%)、NVIDIA Cap-X(18.2%)和 Berkeley RATS(43.8%),验证了「模型 + 系统」的新一代机器人智能架构的可行性。更重要的是,Harness 并非针对某一特定模型设计,而是一种面向系统层的通用框架。除了 VLA,它同样能够与 WAM 等具身基础模型结合,通过统一的任务执行层释放不同基础模型的能力,为未来具身智能系统提供更加通用的组织方式。