基于MeanFlows的机器人VLA模型优化方法及存储介质（高校公示7天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请公开了一种基于Mean Flows的机器人VLA模型优化方法及存储介质，其针对现有VLA模型采用多步推理导致端侧设备延迟高、资源消耗大及动作抖动等问题，通过获取多模态训练数据，构建满足Mean Flows定义式的平均速度场模型，并基于核心恒等式推导单步映射，采用Mean Flows Transformer扩散模型架构实现单步动作生成。通过两阶段训练策略优化模型，并在推理阶段结合端侧优化技术，实现了端侧推理延迟时间、轨迹抖动指数的大幅降低。本发明实现了高质量单步动作生成，显著降低延迟与资源占用，为VLA模型在端侧设备的实时部署提供了可行方案。

《基于MeanFlows的机器人VLA模型优化方法及存储介质（高校公示7天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202610389575X，当前法律状态为已下证，由无锡学院提出申请，发明人为陈阳;孔磊，申请日期为2026-03-27，公开（公告）日期为2026-06-19，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请公开了一种基于Mean Flows的机器人VLA模型优化方法及存储介质，其针对现有VLA模型采用多步推理导致端侧设备延迟高、资源消耗大及动作抖动等问题，通过获取多模态训练数据，构建满足Mean Flows定义式的平均速度场模型，并基于核心恒等式推导单步映射，采用Mean Flows Transformer扩散模型架构实现单步动作生成。通过两阶段训练策略优化模型，并在推理阶段结合端侧优化技术，实现了端侧推理延迟时间、轨迹抖动指数的大幅降低。本发明实现了高质量单步动作生成，显著降低延迟与资源占用，为VLA模型在端侧设备的实时部署提供了可行方案。

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