维度网讯，ACCESS在2026年6月25日公布了利用VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型进行的远程机器人控制实验成果。实验证实，通过高质量通信网络，部分任务可在远程环境下实现与本地环境相近的响应性和动作质量。

实验中，搭载了自行学习VLA模型的推理服务器与远程机器人通过网络连接，执行物体的抓取与搬运任务。实验比较了本地环境（推理服务器就近配置）与通过高品质光网络环境IOWN全光子网络（APN）进行远程连接的效果。构建IOWN APN环境时获得了NTT西日本的协助。

结果显示，在使用IOWN APN的远程环境中，部分任务能够实现与本地环境相近的、基于VLA模型的机器人控制。与本地环境相比，任务能够稳定执行，机器人动作的流畅性得以保持。据披露，该方法可有效抑制控制延迟和动作停止的发生频率。

利用VLA模型进行远程控制时，由于视频获取、AI推理、机器人控制相互协作的处理特性，容易受到通信延迟和抖动的影响。本实验通过使用IOWN APN，在远程环境中实现了部分任务的实时协作，从而确认了通信质量对操作性和作业效率有显著影响。

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