π₀-FAST 是 Google DeepMind 联合斯坦福大学等机构提出的一种面向具身智能（Embodied AI） 的开源推理框架，旨在实现高效、通用、可部署的机器人任务执行能力。其核心思想是将大语言模型（LLM）与视觉-动作策略结合，通过“推理 → 规划 → 执行”闭环，在真实或仿真环境中完成复杂操作任务

π₀-FAST 是 π₀（Pi-Zero） 模型的轻量化、加速推理版本，专为低延迟、高吞吐的具身智能服务场景设计。它基于以下关键技术：

多模态指令理解

输入为自然语言指令 + 环境图像（如机器人第一视角），输出为可执行的动作序列（如关节角度、末端位姿）。

分层动作生成

先生成高层子目标（如“拿起杯子”），再分解为底层连续控制信号。

蒸馏与量化优化

从大型教师模型（如原始 π₀）蒸馏出小型学生模型，并采用 INT8/FP16 量化，大幅降低推理开销。

支持仿真到现实迁移（Sim2Real）

在 RLlib、Isaac Gym、Habitat 等仿真器中训练，可部署到真实机械臂（如 Franka、UR5）。