EcoVLA：实时约束下VLA模型的能效型设备-边缘协同推理框架

EcoVLA是一个面向视觉-语言-动作（VLA）模型的设备-边缘协同推理框架，旨在满足实时性约束的同时最大化系统能效。它引入跨VLA范式的统一阶段级抽象，构建联合的设备-边缘-网络延迟与能量预测模型，并以毫秒级开销持续选择满足实时约束的节能方案，以应对网络和系统状态波动。

之前设备端推理受限于算力和能耗，难以同时满足实时控制与能效；将推理卸载到边缘又面临延迟波动。EcoVLA提供统一的协同推理框架，首次系统性地联合优化实时性和系统级能效，填补了VLA模型协同推理研究的空白。

EcoVLA通过统一阶段级抽象覆盖不同VLA范式，建立架构无关的协同推理设计空间；构建联合延迟与能耗预测模型，用于快速评估候选方案；并采用轻量级中间张量传输机制降低通信开销。框架根据运行时状态持续选择最优划分方案。

若落地，可降低VLA模型在机器人等边缘设备的推理能耗与延迟，使实时控制更稳定。产品研发可集成该框架用于模型部署优化，减少对高端硬件的依赖，降低系统成本，提升用户体验。

• 将EcoVLA框架集成到现有机器人控制产品中，通过自适应划分提升实时性与能效。
• 开发面向VLA模型的能效评估工具，帮助开发者选择最优部署方案。
• 为边缘设备制造商提供能效优化方案，提升产品竞争力。
• 与云服务商合作，提供专为VLA模型优化的边缘推断服务。

• EcoVLA在真实机器人系统中的性能数据（如延迟和能效提升幅度）尚未在证据中给出。
• 框架是否支持所有主流VLA模型架构，以及迁移成本如何，有待验证。
• 轻量级传输机制的具体实现细节和通信开销减少比例尚不明确。
• 实际部署中的网络波动范围未说明，框架的鲁棒性需进一步测试。