目前，全球有哪些典型的具身智能机器人VLA模型？
没有不好用的VLA，只有用错了领域被嫌弃不好用。
策略模型在设计之初一定是有初心和立意，主要是为哪群人垂直设计，
如果被用到其他领域，供需错配只会导致迭代成本暴增，还没落个好名声，两头挨骂。
所以简单一点，拆解下逻辑，先根据需求出一个评价指标组合，其次分领域看VLA和思路。
什么是值得关注的VLA模型？
值得关注通常是敲好用，受众多，输出稳。
所以需要一个小小的评价体系来分类VLA模型，从而得到哪些场景可以尝试哪些VLA模型。
评价指标很多，但通常都是按照自身的目标出发，来决定选择。
所以，没有单一指标能全面评价 VLA 模型，需根据应用场景选择合适的指标组合。
采用三维评价法，和多领域惯用综合评价，指标如下：
1.基础能力测试，包括任务成功率、零样本泛化、控制频率与延迟测试等指标；
2.场景适应性，包括感知鲁棒性测试、语言理解深度测试、复杂环境操作能力测试；
3.性能极限评估，包括长序列任务完成、多机协作能力、极端条件执行能力。
也不是每个项目都要这么测，自己是做控制、还是空间理解，或者长序列，按需组合。
如果按照常规通用的测试，可以尝试这个组合，
核心指标 (占比60%)
任务成功率 (30%) + 零样本泛化 (15%) + 控制频率 (10%) + 轨迹稳定性 (5%)
场景指标 (占比40%)
根据应用目标选择 2-3 个特定指标（像语言理解、感知鲁棒性），
顺序是先看核心，再看场景，十分制/百分制都行，
如果核心都不太行，没必要看场景，直接下一个（炼丹佬请忽视