智库报告

VLM的“非”端到端本质 其核心问题在于：VLM的输出端是文本（Text），而非轨迹（Trajectory） VLA的“真”端到端 在算法形式上，回归并坚守了从（传感输入）到（轨迹输出）的端到端神经网络形式；“全程 可求导”（Fully Differentiable） VLA将两个并行的、解耦的系统（3D编码器->动作解码器 和 2D编码器->LLM），重构为一个统 一的、串行的“V -> L -> A”单一模型（空间智能 -> 语言智能 -> 行动策略)

第四次工业革命浪潮下，AI将成为职业教育高质量发展的核心引擎。 职业教育与人工智能的融合已成为提升劳动力市场竞争力、促进经济可持续发展的关键因素。 政策驱动 《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》：提出“促进人工智能助力教育变革” 。 《关于加快推进教育数字化的意见》（2025年）：细化AI与教育融合的路径。

国家智慧教育公共服务 • 公共服务平台（国家和区域层面），数字教育体 系，新型数字教育资源 • 教育专网和算力共享网络，人工智能教育大模型 国家教育数字治理 • 国家教育大数据中心 • 基于大数据和AI支持的教育评价和科学决策 • 基于基于大数据和AI支持的管理与公共服务