编者寄语
具身智能正加速向全场景通用化迈进。近期视觉-语言-动作（VLA）大模型的涌现，为突破泛化性差、依赖大量标注数据、难以适应开放环境等限制，提供了关键路径，但仍面临场景数据稀缺、跨具身智能体迁移难等挑战。攻克VLA关键技术，不仅关乎抢占具身智能技术制高点，更是推动机器人从“专用”走向“通用”的关键路径，兼具学术前沿性与产业落地价值。
本期数图主要选取了6份来自CCF数字图书馆的高质量资源，涵盖VLA模型演进、合成数据赋能、世界模型驱动及跨具身泛化等核心议题，兼顾理论深度与工程实践，帮助读者把握VLA技术脉络与未来方向。
编委主任：
苏金树 CCF会士 军事科学院教授
本期主编：
安 山 CCF智能机器人专委常务委员 天津大学英才副教授
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