快科技7月10日消息, 今日,蚂蚁灵波发布业界首个具身原生世界动作模型LingBot-VA 2.0。
官方表示,该模型的发布,标志着机器人基础模型正式从“基于数字世界模型构建”到“面向物理世界原生设计”的关键转变。
同时,它代表了具身智能发展的一种关键路线选择:机器人“大脑”不再依托数字世界模型能力的“嫁接”,而是从动态建模、因果预测、实时执行等与环境交互的原始需求出发,进行原生设计。
得益于具身原生架构,LingBot-VA 2.0在真机测试中表现出了出色的执行速度和泛化能力。
例如,在不依赖任何外部拍摄设备的情况下,机器人就可以完成与人类的多轮随机对打。
当前,行业主流路线大多依托面向数字内容创作的视频生成模型,再通过微调的方式适配机器人控制任务。
然而内容创作和机器人控制有着不同的出发点,内容创作更在意画质和创意,机器人控制则更在意执行效率和预测的合理性。
而LingBot-VA 2.0选择直面问题,探索一条更艰难的路,其基于自回归架构从头开始预训练,通过四大核心设计构建原生基模。
首先,模型引入语义视觉-动作分词器作为全新的视觉编码器,在视觉压缩过程中加入了语义与动作信息的对齐,使模型在后续的训练中更容易把“理解指令”转化为“完成动作”。
其次,模型采用严格的因果预训练范式,让模型从训练一开始就使用自回归架构,确保视觉预测和动作生成完全遵循单向时间顺序。
随后引入MoE架构,在不牺牲推理效率的前提下有效扩大了模型容量,在性能和效率之间取得平衡。
最后,通过增强的异步推理机制实现实时闭环控制,在机器人执行动作的同时预测未来状态,并利用最新真实观测不断校正下一步决策。
基于这些设计,在行业普遍面临的具身世界模型执行效率低这一问题上,LingBot-VA 2.0给出了单卡150Hz实时推理效率的答卷。
本周,蚂蚁灵波已经连续发布和开源了多款模型,包括:面向空间感知的LingBot-Vision和LingBot-Depth 2.0、面向“一脑多机”的动作模型LingBot-VLA 2.0、面向实时交互的LingBot-World 2.0和面向更高推理效率的视频生成基模LingBot-Video。
上述模型代表着蚂蚁灵波在持续探索具身原生需要的细分方向能力,而LingBot-VA 2.0作为集大成者扮演了收官之作的角色,也正式开启了具身原生新阶段。
蚂蚁灵波CEO朱兴表示,一方面灵波将持续探索具身智能新上限,另一方面也将加速构建开放的技术生态和场景生态,助力机器人加速走向产业场景。
7月17日至20日,在2026世界人工智能大会(WAIC)期间,蚂蚁灵波将全面展示全栈大脑2.0落地场景的能力,观众届时可前往上海世博展览馆(H3-B302、H1-C701展位)进行现场体验。


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