如果叫一部人形機械人從客廳走到廚房，但途中堆滿紙箱、雜物、窄縫，一般導航演算法只懂「規劃路徑」，對它來說幾乎等於廢武功，因為雙腳、雙手、腰部其實要邊行邊配合地形郁動。TANGO（whole-body Vision-Language-Action model）正正為這種場景而設計：收到一句自然語言指令，加上前置與向下望的 RGB 影像後，模型直接輸出 29 個自由度（29-DoF）的全身關節角度，配合 6D 底盤旋轉表示，令機械人能夠一邊行、一邊擺手收腹避開障礙。
訓練數據全部來自模擬器，背後有一套名為 Plan-Edit-Track 的流水線：先用全局路徑規劃，再做全身逆向運動學（Kinematics）動作生成，接住用障礙感知編輯避開擺位，最後用強化學習追蹤確保動作真實做得出嚟。訓練集基於 VLNVerse 與 SAGE-3D 場景，再加入側向、貼地、頂部等多類障礙，務求貼近真實家居亂況。
模型結構本身亦幾講究：底層係一個 70 億參數（7B）的視覺語言骨幹，配搭一個用 flow-matching（流匹配）訓練嘅 MM-DiT（Multi-Modal Diffusion Transformer，多模態擴散 Transformer）動作專家，再加一個低階全身追蹤器負責即時執行。部署時 VLA（Vision-Language-Action，視覺語言動作）模型喺伺服器低頻運行，追蹤器喺機械人 onboard 高頻運行，做到實時反應。
實驗結果方面，TANGO 喺模擬與真機測試都提升咗語言導航表現，最重要係零樣本遷移（zero-shot transfer）直接落 Unitree G1（宇樹 G1）人形機械人，唔使額外真實數據再訓練。對研究 VLA、機器人導航或人形機械人部署嘅團隊嚟講，呢套 pipeline 連數據生成到模型結構都幾值得拆解。
重點摘要：
– 語言指令直接對應全身 29-DoF 動作，涵蓋手、軀幹、步態協調
– Plan-Edit-Track 流水線全模擬訓練，配合 VLNVerse 與 SAGE-3D 場景生成
– 採用 7B 視覺語言骨幹 + flow-matching MM-DiT 動作專家雙模組設計
– 伺服器跑 VLA、機械人 onboard 跑追蹤器，支援實時控制
– 零樣本遷移至 Unitree G1，無需真實訓練數據
