SemanticVLA：面向高效机器人操作的语义对齐剪枝与增强方法一、研究背景视觉-语言-动作模型在机器人操作领域取得显著进展，通过预训练视觉语言模型实现从语言到动作的端到端映射，推动智能机器人的实际应用。但现有模型在动态、杂乱环境中部署时仍受两大瓶颈制约：视觉感知冗余：通用视觉编码器对所有像素均匀处理，不分任务相关性，导致背景干扰、环境噪声被无差别编码，既增加计算成本，又稀释对任务关键线索的注意力。指令-视觉语义对齐表层化：依赖通用跨模态对齐机制，难以捕捉机器人操作中复杂的语义关系和细粒度视觉组合性，无法有效识别全局动作线索、局部语义锚点及结构化的指令-空间依赖。这些