> 数据图表咨询大家. VLA 具身智能大模型面临的主要挑战2026-8-5相对成熟的 VLA 模型在泛化能力上存在一定瓶颈，世界大模型有望成为主流方向，但仍处于早期阶段。根据焉知机器人微信公众号的统计，目前超过 90%的具身智能落地项目都集中在相对成熟的VLA 路线，其核心优势是依托成熟的大语言模型（LLM）和 Vision Transformer，数据驱动强，上手快，短期能快速产生商业价值。但是 VLA 具身大模型的短板也非常明显，其在泛化能力、长时程任务与推理能力、响应速度、高质量训练数据等方面面临挑战。世界模型凭借在跨场景泛化、数据效率、长尾场景应对和决策闭环上的显著优势，有望成为接下来具身智能模型发展的主流方向，但是目前多用于模拟数据生成和策略评估，辅助 VLA 训练，部分前沿项目已尝试简单机器人任务，但整体仍处于早期。中银国际综合其他
