視覺轉換器（ViT）在其他機器人控制任務中，如自動駕駛和機械臂控制，確實展現出類似的優勢。以下是幾個關鍵點：
特徵學習能力：ViT能夠有效地從圖像中學習到全局和局部特徵，這對於自動駕駛中的物體檢測和場景理解至關重要。其注意力機制使得模型能夠聚焦於重要的區域，從而提高識別精度。
處理複雜場景的能力：在自動駕駛中，ViT能夠處理複雜的交通場景，包括多個動態物體和不規則的環境，這使得其在高速度和高動態範圍的情況下表現出色。
適應性和泛化能力：ViT的結構使其在面對不同的環境和任務時，能夠更好地進行遷移學習和泛化，這對於機械臂在不同操作環境中的應用尤為重要。
結合其他技術的潛力：ViT可以與其他技術（如強化學習、模仿學習等）結合，進一步提升其在機器人控制任務中的性能，這使得其在多種應用場景中具有廣泛的適用性。
總之，視覺轉換器在多種機器人控制任務中展現出強大的潛力，並且隨著技術的進步，其應用範圍和效果將會進一步擴大。