研究领域： 具身智能 项目简介： 核心痛点： 当前具身智能VLA（视觉-语言-动作）模型虽具备强大的语义理解与泛化能力，但在涉及物理接触的“最后一毫米”精密操作中，存在高频响应滞后与底层控制不安全的问题。全面微调VLA不仅成本高昂（需消耗大量算力），且极易引发灾难性遗忘，破坏基座模型固有的广泛认知能力。 技术机遇与路线： 借鉴RLToken前沿范式，本项目提出业内首创的“VLA安全后插件”机制。即在彻底冻结VLA基座的前提下，将其内部表征压缩为轻量化RLToken，并与高频六维力觉感知异步融合，通过强化学习（RL）构建独立于基座的轻量级安全控制层。 验证场景： 聚焦于高风险精密场景（如紧固件安装、线缆插拔、易碎品搬运、人机协作打扫等），在真实机器人平台上进行在线学习与作业验证，旨在打通“上层语义安全”与“底层物理安全”之间的真空地带。