目标读者AI 开发者、具身智能研究者、机器人从业者以及对具身智能开源生态感兴趣的技术人。解决的问题梳理蚂蚁灵波科技 2026 年 7 月 8 日至 10 日连续开源的三款具身智能基座模型的核心技术点帮助读者理解 MoE 视频基模、Agent 驱动世界模型、跨构型 VLA 模型分别解决了什么问题以及它们如何共同构成一套完整的具身智能技术栈。一、开篇三天三连发具身智能迎来开源周2026 年 7 月的第二周具身智能领域迎来了一场密集的技术发布。蚂蚁集团旗下的蚂蚁灵波科技Robbyant在短短三天内连续开源了三款重量级具身智能基座模型7 月 8 日LingBot-VLA 2.0 —— 新一代具身视觉语言动作模型支持 17 家机器人厂商、20 多种机器人构型7 月 9 日LingBot-Video —— 全球首个基于 MoE 架构的具身视频生成基础模型同步开源 LingBot-World 2.0Infinity首个将 Agent 机制引入世界模型的实时交互系统7 月 10 日LingBot-VA 2.0 —— 业界首个具身原生世界动作模型从零开始预训练面向物理世界原生设计。再加上此前 7 月 7 日发布的空间感知模型 LingBot-Depth 2.0 和视觉基础模型 LingBot-Vision蚂蚁灵波在不到一周的时间内完成了从空间感知 → 视觉理解 → 视频生成 → 世界模拟 → 动作执行的全栈大脑 2.0 布局。这一系列动作在海外开发者社区引发热议相关模型发布即登上 X原 Twitter科技热榜Reddit 的 r/MachineLearning 板块也被刷屏讨论。7月7日LingBot-Depth 2.0空间感知模型LingBot-Vision空间原生视觉基座7月8日LingBot-VLA 2.0跨构型通用动作模型7月9日LingBot-VideoMoE具身视频基模LingBot-World 2.0Agent驱动世界模型7月10日LingBot-VA 2.0具身原生世界动作模型蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 开源时间线2026年7月这篇文章将重点拆解 LingBot-Video、LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 三款核心模型的技术亮点分析它们在整个具身智能技术栈中的定位并探讨这一轮密集开源对行业生态的深远影响。二、LingBot-Video全球首个 MoE 具身视频基模2.1 视频生成的两条路通向影院 vs 通向机器人过去两年视频生成模型经历了爆发式发展。从 Sora 到 Wan、从 Cosmos 到 Seedance画质越来越精细动作越来越流畅。但这些模型的设计初衷是内容创作——它们追求的是视觉冲击力和艺术表现力衡量标准是好不好看。而具身智能需要的视频生成衡量标准完全不同。机器人需要的是这个动作符不符合物理规律物体在受力后会不会发生合理的形变抓取动作的轨迹是否连续且可执行一个看起来天衣无缝的生成视频如果其中机器人的手指穿透了物体、或者物体在被推动时没有产生应有的摩擦力反馈对机器人训练来说就是无效数据。LingBot-Video 正是蚂蚁灵波面向具身智能开辟的一条新路线——从视频生成的源头重新设计让模型学会的是物理世界如何运作而不只是视频画面如何好看。2.2 MoE 架构30B 总参3B 推理激活LingBot-Video 在架构上采用了DiT MoEMixture-of-Experts设计以 MoE 替代传统 Dense 架构在扩大模型容量的同时严格控制单次推理成本。对比维度传统 Dense 架构LingBot-Video MoE 架构总参数量30B全部激活30B仅激活约 3B推理效率基准水平约 3 倍提升模型容量固定可扩展适用场景通用视频生成具身智能实时推理MoE 架构输入文本/图像/动作条件路由门控网络Router / Gating专家模块 1Expert 1专家模块 2Expert 2专家模块 3Expert 3专家模块 NExpert N专家输出融合输出具身视频帧这种设计让模型既能获得大规模参数带来的丰富视觉表达能力又能在推理时保持轻量级计算开销更适合具身智能对高效实时推理的要求。2.3 数据与训练7 万小时具身数据 多维强化学习在数据层面LingBot-Video 构建了一套数据画像引擎。在海量互联网视频的基础上额外引入了 VLA视觉语言动作、VLN视觉语言导航、Ego第一视角等机器人相关数据覆盖灵巧操作、机器人移动和第一视角交互等场景具身数据总规模达到7 万小时。在训练层面模型引入多维强化学习奖励系统。除美学、prompt 跟随和运动一致性等常规指标外还专门围绕物理合理性和任务完成度进行对齐优化使生成结果更符合真实世界规律也更贴近机器人在真实环境中完成任务的需求。2.4 评测表现在由北京大学与字节跳动联合发布的机器人操作视频综合评测基准RBench上LingBot-Video 以0.620 的总分超越 Wan2.60.607、Seedance 1.5 Pro0.584、Cosmos3 Super0.581排名第一。在蚂蚁灵波内部评测中对比 NVIDIA Cosmos 3、Wan 2.2 A14B、LongCat-Video、Hunyuan Video 1.5、LTX-2.3 等五个开源模型LingBot-Video 在具身领域表现优于所有主要基线模型。三、LingBot-World 2.0首个 Agent 机制世界模型3.1 从看电影到玩游戏的范式跃迁如果说传统世界模型如 Google Genie、NVIDIA Cosmos生成的是一段视频——你看完就没了那么 LingBot-World 2.0 生成的是一个可以持续交互、动态演化的世界。这种体验的差异相当于从看电影进化到了玩游戏。而且不是预渲染的动画——是真正的实时生成。用户通过键盘操控角色移动、攻击、施法、跳跃AI 生成的世界会即时响应每一个操作画面达到720p/60fps的高清流畅度并且支持长达一小时的连续生成而画质不衰减。3.2 核心技术创新因果预训练 MoBA 机制LingBot-World 2.0 采用因果预训练范式引入自研的MoBAMixture of Block Attention机制让模型按照真实世界交互的时间顺序学习世界如何演化——基于已经发生的画面、动作和场景状态持续预测接下来的变化。这种设计从根本上减少了长时生成中偏差不断放大的问题避免了画面越生成越模糊、结构越生成越失真的通病。双 Agent 驱动架构LingBot-World 2.0 在业界首次将Agent 机制引入世界模型内置双 Agent 系统Pilot Agent负责规划执行角色行为将用户的键鼠输入转化为符合物理规律的角色动作Director Agent在场景推进中实时提出新事件如昼夜切换、天气变化、实体注入等让世界动态演化。流式生成与实时交互为了确保实时交互体验蚂蚁灵波从预训练模型中蒸馏出面向实时交互的快速版本并对生成流程做了系统优化——画面不再是等一整段生成完才播放而是边生成、边传输、边显示。最终实现了 720p/60fps 的稳定输出用户操控角色时几乎无延迟。3.3 技术参数与能力矩阵能力维度LingBot-World 1.0LingBot-World 2.0模型参数—14B连续生成时长近 10 分钟1 小时以上分辨率/帧率—720p / 60fps交互方式键鼠操控 文本触发键鼠操控 文本触发 Agent 驱动多人交互不支持支持多人同世界动作类型基础移动攻击、射箭、施法、射击、跳跃、滑翔等事件触发有限昼夜切换、天气变化、实体注入推理引擎适配—SGLang 已适配3.4 应用场景从游戏到具身训练LingBot-World 2.0 的应用场景远超游戏和娱乐。作为蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的核心组件它更重要的角色是具身智能的无限训练场。传统的机器人训练受限于物理环境的数据采集成本——搭建真实场景、部署机器人、反复试错每一项都耗时耗力。而 LingBot-World 2.0 构建了一个符合物理规律、支持多人多机交互的虚拟仿真环境机器人可以在其中低成本地进行海量试错与技能学习。四、LingBot-VLA 2.0一脑多机覆盖 17 家厂商 20 种构型4.1 行业痛点通用大脑是规模化的核心瓶颈当前具身智能产业面临一个关键矛盾小脑和硬件本体正在加速演进但通用大脑仍是规模化落地的核心制约。大多数机器人模型是为特定本体定制的——换一个品牌、换一种构型模型就需要重新训练或大幅微调。这严重制约了具身智能从实验室走向产业场景的速度。LingBot-VLA 2.0 正是为了解决这一问题而生。作为 2026 年 1 月开源的 LingBot-VLA 1.0 的全面升级2.0 版本在预训练阶段融入了6 万小时高质量真实物理数据覆盖17 家主流机器人品牌的20 多种机器人构型。4.2 支持的厂商与构型预训练阶段支持的机器人品牌包括乐聚、智元、宇树、松灵、星海图、银河通用、星尘、睿尔曼、Franka、方舟、北京人形、傅立叶、魔法原子、千寻、零次方、非夕、青龙等 17 家厂商覆盖单臂/双臂、双足/轮式等多种形态。在自由度支持方面2.0 版本全面扩充了对头部、腰部、末端执行器手以及移动底盘等自由度的支持。4.3 双臂协同与移动操作能力在双臂操作方面基于上海交通大学GM-100评测基准在 AgileX Cobot Magic 和 Galaxea R1 Pro 两个双臂机器人平台上LingBot-VLA 2.0 的总体平均任务进度分和成功率均领先于 π0.5 与 GR00T N1.7。值得注意的是本次评测中所有参评模型均以单一通用模型generalist部署未针对特定任务做专项微调specialist这更能体现模型的跨本体、多任务泛化能力。在移动操作方面LingBot-VLA 2.0 基于方舟机械臂松灵底盘以及星尘智能 Astribot S1 两类构型在长程移动操作任务中同样领先于 π0.5尤其在更具挑战性的跨域场景中保持优势展现出更强的长序列任务推进能力。4.4 高效落地RTX 4090 上推理 130ms在数据层面蚂蚁灵波从 9 万小时数据中清洗出 5 万小时高质量真机数据并从 2 万小时第一视角人类操作数据中提炼 1 万小时有效数据最终形成 6 万小时预训练语料。在落地效率方面LingBot-VLA 2.0 同步开源了更高效的后训练版本推理耗时在RTX 4090 上控制在 130 毫秒以内这意味着用消费级显卡就能运行一个支持 20 种机器人构型的通用动作模型大幅降低了开发者的使用门槛。五、技术架构解析全栈大脑 2.0 全景将上述模型串联起来可以看到蚂蚁灵波的全栈大脑 2.0 是一个从底层感知到顶层执行的完整闭环执行层 Action生成层 Generation感知层 PerceptionLingBot-Vision空间原生视觉基座LingBot-Depth 2.0空间感知模型1.1B参数1.5亿训练数据LingBot-VideoMoE具身视频基模30B总参 / 3B推理激活7万小时具身数据LingBot-World 2.0Agent驱动世界模型14B参数 / 720p60fps小时级连续生成LingBot-VLA 2.0跨构型通用动作模型6万小时训练数据17家厂商 / 20构型RTX 4090推理130msLingBot-VA 2.0具身原生世界动作模型单卡150Hz实时推理语义视觉-动作分词器物理机器人Physical Robot这个架构的核心设计理念是感知层负责看清楚生成层负责想明白执行层负责干到位。三层的每一层都有独立的模型能力又通过统一的接口和数据流串联起来形成从空间理解到动作执行的完整闭环。各层定位与关系感知层LingBot-Vision 从零自研将边界结构作为预训练的核心目标替代了传统 DINOv3 路线实现了从看懂图片到理解空间的转变。LingBot-Depth 2.0 基于 1.5 亿规模数据训练在边缘清晰度、细小物体识别和远距离深度估计方面表现突出仅 11 亿参数即超越多个 70 亿参数级别的大模型。生成层LingBot-Video 和 LingBot-World 2.0 构成了感知-生成-交互的完整链路。LingBot-Video 负责理解真实世界的物理规律并生成符合物理约束的视频数据LingBot-World 2.0 负责构建可交互的虚拟世界。两者结合为机器人提供了海量、低成本、符合物理规律的训练环境。执行层LingBot-VLA 2.0 和 LingBot-VA 2.0 分别代表了两种不同的技术路线。VLA 2.0 强调一脑多机的通用性面向产业落地VA 2.0 则从具身原生视角出发从零开始预训练强调动态建模、因果预测和实时执行的原生能力。六、开源生态意义从技术突破到产业落地6.1 开源策略降低门槛共建生态蚂蚁灵波这一轮密集开源不仅仅是技术实力的展示更是一种战略选择。所有模型均通过Hugging Face、魔搭社区开放模型权重通过GitHub开源完整代码。SGLang 等推理引擎已完成对 LingBot-World 2.0 的适配开发者可以快速上手。从生态角度看这种开放策略正在构建一个以跨构型 VLA 基座模型为核心本体厂商与数据机构深度参与的具身智能生态。蚂蚁灵波已携手乐聚、钛虎等生态本体伙伴以及国大药房、隆盛等生态客户伙伴在零售分拣、物流分拣、工业等场景开启全面商业落地测试。同时联合简智科技等数据联盟生态伙伴共建标准化数据体系。6.2 海外反响中国具身智能获国际认可这轮开源在海外开发者社区引发了强烈反响。LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 发布即登上 X 科技热榜海外知名科技博主 AK 在推文中特别指出Hour-long generation with zero quality drift —— 这是目前所有开源模型中唯一做到的。前 Meta、NVIDIA 的具身智能从业者评价 LingBot-Depth 2.0“Depth models like this are going to be incredibly valuable for spatial understanding.”在 Reddit 的 r/MachineLearning 和 r/StableDiffusion 板块开发者们用 LingBot-World 2.0 跑出了赛博朋克风格城市的实时互动效果用户通过键盘操控角色施法、战斗这种像游戏一样可玩的实时反馈能力让海外网友惊叹不已。6.3 WAIC 2026全栈大脑 2.0 即将亮相据悉蚂蚁灵波将在 **2026 世界人工智能大会WAIC**期间全面展示全栈大脑 2.0 落地场景的能力。WAIC 2026 将于 7 月 17 日至 20 日在上海世博展览馆举办观众可前往H3-B302、H1-C701 展位现场体验。届时华为 Atlas 950、中科曙光十万卡超智融合集群等也将同台展出具身智能将成为本届 WAIC 的核心看点之一。七、总结回顾这一周蚂蚁灵波的密集开源可以清晰地看到三条主线第一技术路线的重新定义。LingBot-Video 用 MoE 架构重新定义了具身视频生成的标准LingBot-World 2.0 用 Agent 机制重新定义了世界模型的交互范式LingBot-VA 2.0 用从零预训练的方式重新定义了具身动作模型的训练路径。这三个重新定义共同指向一个方向具身智能需要原生的技术栈而不是从数字世界模型嫁接而来的能力。第二开源生态的加速构建。从模型权重到完整代码从 Hugging Face 到 GitHub从 SGLang 适配到开发者社区蚂蚁灵波正在以开源为杠杆撬动整个具身智能产业的生态建设。17 家厂商、20 种构型的支持意味着一个真正跨品牌、跨形态的通用机器人大脑正在从愿景走向现实。第三产业落地的务实推进。技术突破最终要服务于产业场景。零售分拣、物流分拣、工业等场景的商业落地测试数据联盟的标准化数据体系建设都在表明蚂蚁灵波不只是做研究更是在扎实地推动具身智能从实验室走向工厂、仓库和药店。从更大的视角来看2026 年的具身智能正处于一个关键转折点硬件本体日趋成熟小脑能力持续提升而通用大脑的缺失成为制约规模化落地的最大瓶颈。蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的密集开源或许正是打破这一瓶颈的关键一步。数据来源蚂蚁灵波科技官方技术报告、GitHub 开源仓库、RBench 评测基准、GM-100 评测、IT之家、环球网、潮新闻等公开报道。标签AI, 具身智能, 开源, 蚂蚁灵波, 机器人
目标读者AI 开发者、具身智能研究者、机器人从业者以及对具身智能开源生态感兴趣的技术人。解决的问题梳理蚂蚁灵波科技 2026 年 7 月 8 日至 10 日连续开源的三款具身智能基座模型的核心技术点帮助读者理解 MoE 视频基模、Agent 驱动世界模型、跨构型 VLA 模型分别解决了什么问题以及它们如何共同构成一套完整的具身智能技术栈。一、开篇三天三连发具身智能迎来开源周2026 年 7 月的第二周具身智能领域迎来了一场密集的技术发布。蚂蚁集团旗下的蚂蚁灵波科技Robbyant在短短三天内连续开源了三款重量级具身智能基座模型7 月 8 日LingBot-VLA 2.0 —— 新一代具身视觉语言动作模型支持 17 家机器人厂商、20 多种机器人构型7 月 9 日LingBot-Video —— 全球首个基于 MoE 架构的具身视频生成基础模型同步开源 LingBot-World 2.0Infinity首个将 Agent 机制引入世界模型的实时交互系统7 月 10 日LingBot-VA 2.0 —— 业界首个具身原生世界动作模型从零开始预训练面向物理世界原生设计。再加上此前 7 月 7 日发布的空间感知模型 LingBot-Depth 2.0 和视觉基础模型 LingBot-Vision蚂蚁灵波在不到一周的时间内完成了从空间感知 → 视觉理解 → 视频生成 → 世界模拟 → 动作执行的全栈大脑 2.0 布局。这一系列动作在海外开发者社区引发热议相关模型发布即登上 X原 Twitter科技热榜Reddit 的 r/MachineLearning 板块也被刷屏讨论。7月7日LingBot-Depth 2.0空间感知模型LingBot-Vision空间原生视觉基座7月8日LingBot-VLA 2.0跨构型通用动作模型7月9日LingBot-VideoMoE具身视频基模LingBot-World 2.0Agent驱动世界模型7月10日LingBot-VA 2.0具身原生世界动作模型蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 开源时间线2026年7月这篇文章将重点拆解 LingBot-Video、LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 三款核心模型的技术亮点分析它们在整个具身智能技术栈中的定位并探讨这一轮密集开源对行业生态的深远影响。二、LingBot-Video全球首个 MoE 具身视频基模2.1 视频生成的两条路通向影院 vs 通向机器人过去两年视频生成模型经历了爆发式发展。从 Sora 到 Wan、从 Cosmos 到 Seedance画质越来越精细动作越来越流畅。但这些模型的设计初衷是内容创作——它们追求的是视觉冲击力和艺术表现力衡量标准是好不好看。而具身智能需要的视频生成衡量标准完全不同。机器人需要的是这个动作符不符合物理规律物体在受力后会不会发生合理的形变抓取动作的轨迹是否连续且可执行一个看起来天衣无缝的生成视频如果其中机器人的手指穿透了物体、或者物体在被推动时没有产生应有的摩擦力反馈对机器人训练来说就是无效数据。LingBot-Video 正是蚂蚁灵波面向具身智能开辟的一条新路线——从视频生成的源头重新设计让模型学会的是物理世界如何运作而不只是视频画面如何好看。2.2 MoE 架构30B 总参3B 推理激活LingBot-Video 在架构上采用了DiT MoEMixture-of-Experts设计以 MoE 替代传统 Dense 架构在扩大模型容量的同时严格控制单次推理成本。对比维度传统 Dense 架构LingBot-Video MoE 架构总参数量30B全部激活30B仅激活约 3B推理效率基准水平约 3 倍提升模型容量固定可扩展适用场景通用视频生成具身智能实时推理MoE 架构输入文本/图像/动作条件路由门控网络Router / Gating专家模块 1Expert 1专家模块 2Expert 2专家模块 3Expert 3专家模块 NExpert N专家输出融合输出具身视频帧这种设计让模型既能获得大规模参数带来的丰富视觉表达能力又能在推理时保持轻量级计算开销更适合具身智能对高效实时推理的要求。2.3 数据与训练7 万小时具身数据 多维强化学习在数据层面LingBot-Video 构建了一套数据画像引擎。在海量互联网视频的基础上额外引入了 VLA视觉语言动作、VLN视觉语言导航、Ego第一视角等机器人相关数据覆盖灵巧操作、机器人移动和第一视角交互等场景具身数据总规模达到7 万小时。在训练层面模型引入多维强化学习奖励系统。除美学、prompt 跟随和运动一致性等常规指标外还专门围绕物理合理性和任务完成度进行对齐优化使生成结果更符合真实世界规律也更贴近机器人在真实环境中完成任务的需求。2.4 评测表现在由北京大学与字节跳动联合发布的机器人操作视频综合评测基准RBench上LingBot-Video 以0.620 的总分超越 Wan2.60.607、Seedance 1.5 Pro0.584、Cosmos3 Super0.581排名第一。在蚂蚁灵波内部评测中对比 NVIDIA Cosmos 3、Wan 2.2 A14B、LongCat-Video、Hunyuan Video 1.5、LTX-2.3 等五个开源模型LingBot-Video 在具身领域表现优于所有主要基线模型。三、LingBot-World 2.0首个 Agent 机制世界模型3.1 从看电影到玩游戏的范式跃迁如果说传统世界模型如 Google Genie、NVIDIA Cosmos生成的是一段视频——你看完就没了那么 LingBot-World 2.0 生成的是一个可以持续交互、动态演化的世界。这种体验的差异相当于从看电影进化到了玩游戏。而且不是预渲染的动画——是真正的实时生成。用户通过键盘操控角色移动、攻击、施法、跳跃AI 生成的世界会即时响应每一个操作画面达到720p/60fps的高清流畅度并且支持长达一小时的连续生成而画质不衰减。3.2 核心技术创新因果预训练 MoBA 机制LingBot-World 2.0 采用因果预训练范式引入自研的MoBAMixture of Block Attention机制让模型按照真实世界交互的时间顺序学习世界如何演化——基于已经发生的画面、动作和场景状态持续预测接下来的变化。这种设计从根本上减少了长时生成中偏差不断放大的问题避免了画面越生成越模糊、结构越生成越失真的通病。双 Agent 驱动架构LingBot-World 2.0 在业界首次将Agent 机制引入世界模型内置双 Agent 系统Pilot Agent负责规划执行角色行为将用户的键鼠输入转化为符合物理规律的角色动作Director Agent在场景推进中实时提出新事件如昼夜切换、天气变化、实体注入等让世界动态演化。流式生成与实时交互为了确保实时交互体验蚂蚁灵波从预训练模型中蒸馏出面向实时交互的快速版本并对生成流程做了系统优化——画面不再是等一整段生成完才播放而是边生成、边传输、边显示。最终实现了 720p/60fps 的稳定输出用户操控角色时几乎无延迟。3.3 技术参数与能力矩阵能力维度LingBot-World 1.0LingBot-World 2.0模型参数—14B连续生成时长近 10 分钟1 小时以上分辨率/帧率—720p / 60fps交互方式键鼠操控 文本触发键鼠操控 文本触发 Agent 驱动多人交互不支持支持多人同世界动作类型基础移动攻击、射箭、施法、射击、跳跃、滑翔等事件触发有限昼夜切换、天气变化、实体注入推理引擎适配—SGLang 已适配3.4 应用场景从游戏到具身训练LingBot-World 2.0 的应用场景远超游戏和娱乐。作为蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的核心组件它更重要的角色是具身智能的无限训练场。传统的机器人训练受限于物理环境的数据采集成本——搭建真实场景、部署机器人、反复试错每一项都耗时耗力。而 LingBot-World 2.0 构建了一个符合物理规律、支持多人多机交互的虚拟仿真环境机器人可以在其中低成本地进行海量试错与技能学习。四、LingBot-VLA 2.0一脑多机覆盖 17 家厂商 20 种构型4.1 行业痛点通用大脑是规模化的核心瓶颈当前具身智能产业面临一个关键矛盾小脑和硬件本体正在加速演进但通用大脑仍是规模化落地的核心制约。大多数机器人模型是为特定本体定制的——换一个品牌、换一种构型模型就需要重新训练或大幅微调。这严重制约了具身智能从实验室走向产业场景的速度。LingBot-VLA 2.0 正是为了解决这一问题而生。作为 2026 年 1 月开源的 LingBot-VLA 1.0 的全面升级2.0 版本在预训练阶段融入了6 万小时高质量真实物理数据覆盖17 家主流机器人品牌的20 多种机器人构型。4.2 支持的厂商与构型预训练阶段支持的机器人品牌包括乐聚、智元、宇树、松灵、星海图、银河通用、星尘、睿尔曼、Franka、方舟、北京人形、傅立叶、魔法原子、千寻、零次方、非夕、青龙等 17 家厂商覆盖单臂/双臂、双足/轮式等多种形态。在自由度支持方面2.0 版本全面扩充了对头部、腰部、末端执行器手以及移动底盘等自由度的支持。4.3 双臂协同与移动操作能力在双臂操作方面基于上海交通大学GM-100评测基准在 AgileX Cobot Magic 和 Galaxea R1 Pro 两个双臂机器人平台上LingBot-VLA 2.0 的总体平均任务进度分和成功率均领先于 π0.5 与 GR00T N1.7。值得注意的是本次评测中所有参评模型均以单一通用模型generalist部署未针对特定任务做专项微调specialist这更能体现模型的跨本体、多任务泛化能力。在移动操作方面LingBot-VLA 2.0 基于方舟机械臂松灵底盘以及星尘智能 Astribot S1 两类构型在长程移动操作任务中同样领先于 π0.5尤其在更具挑战性的跨域场景中保持优势展现出更强的长序列任务推进能力。4.4 高效落地RTX 4090 上推理 130ms在数据层面蚂蚁灵波从 9 万小时数据中清洗出 5 万小时高质量真机数据并从 2 万小时第一视角人类操作数据中提炼 1 万小时有效数据最终形成 6 万小时预训练语料。在落地效率方面LingBot-VLA 2.0 同步开源了更高效的后训练版本推理耗时在RTX 4090 上控制在 130 毫秒以内这意味着用消费级显卡就能运行一个支持 20 种机器人构型的通用动作模型大幅降低了开发者的使用门槛。五、技术架构解析全栈大脑 2.0 全景将上述模型串联起来可以看到蚂蚁灵波的全栈大脑 2.0 是一个从底层感知到顶层执行的完整闭环执行层 Action生成层 Generation感知层 PerceptionLingBot-Vision空间原生视觉基座LingBot-Depth 2.0空间感知模型1.1B参数1.5亿训练数据LingBot-VideoMoE具身视频基模30B总参 / 3B推理激活7万小时具身数据LingBot-World 2.0Agent驱动世界模型14B参数 / 720p60fps小时级连续生成LingBot-VLA 2.0跨构型通用动作模型6万小时训练数据17家厂商 / 20构型RTX 4090推理130msLingBot-VA 2.0具身原生世界动作模型单卡150Hz实时推理语义视觉-动作分词器物理机器人Physical Robot这个架构的核心设计理念是感知层负责看清楚生成层负责想明白执行层负责干到位。三层的每一层都有独立的模型能力又通过统一的接口和数据流串联起来形成从空间理解到动作执行的完整闭环。各层定位与关系感知层LingBot-Vision 从零自研将边界结构作为预训练的核心目标替代了传统 DINOv3 路线实现了从看懂图片到理解空间的转变。LingBot-Depth 2.0 基于 1.5 亿规模数据训练在边缘清晰度、细小物体识别和远距离深度估计方面表现突出仅 11 亿参数即超越多个 70 亿参数级别的大模型。生成层LingBot-Video 和 LingBot-World 2.0 构成了感知-生成-交互的完整链路。LingBot-Video 负责理解真实世界的物理规律并生成符合物理约束的视频数据LingBot-World 2.0 负责构建可交互的虚拟世界。两者结合为机器人提供了海量、低成本、符合物理规律的训练环境。执行层LingBot-VLA 2.0 和 LingBot-VA 2.0 分别代表了两种不同的技术路线。VLA 2.0 强调一脑多机的通用性面向产业落地VA 2.0 则从具身原生视角出发从零开始预训练强调动态建模、因果预测和实时执行的原生能力。六、开源生态意义从技术突破到产业落地6.1 开源策略降低门槛共建生态蚂蚁灵波这一轮密集开源不仅仅是技术实力的展示更是一种战略选择。所有模型均通过Hugging Face、魔搭社区开放模型权重通过GitHub开源完整代码。SGLang 等推理引擎已完成对 LingBot-World 2.0 的适配开发者可以快速上手。从生态角度看这种开放策略正在构建一个以跨构型 VLA 基座模型为核心本体厂商与数据机构深度参与的具身智能生态。蚂蚁灵波已携手乐聚、钛虎等生态本体伙伴以及国大药房、隆盛等生态客户伙伴在零售分拣、物流分拣、工业等场景开启全面商业落地测试。同时联合简智科技等数据联盟生态伙伴共建标准化数据体系。6.2 海外反响中国具身智能获国际认可这轮开源在海外开发者社区引发了强烈反响。LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 发布即登上 X 科技热榜海外知名科技博主 AK 在推文中特别指出Hour-long generation with zero quality drift —— 这是目前所有开源模型中唯一做到的。前 Meta、NVIDIA 的具身智能从业者评价 LingBot-Depth 2.0“Depth models like this are going to be incredibly valuable for spatial understanding.”在 Reddit 的 r/MachineLearning 和 r/StableDiffusion 板块开发者们用 LingBot-World 2.0 跑出了赛博朋克风格城市的实时互动效果用户通过键盘操控角色施法、战斗这种像游戏一样可玩的实时反馈能力让海外网友惊叹不已。6.3 WAIC 2026全栈大脑 2.0 即将亮相据悉蚂蚁灵波将在 **2026 世界人工智能大会WAIC**期间全面展示全栈大脑 2.0 落地场景的能力。WAIC 2026 将于 7 月 17 日至 20 日在上海世博展览馆举办观众可前往H3-B302、H1-C701 展位现场体验。届时华为 Atlas 950、中科曙光十万卡超智融合集群等也将同台展出具身智能将成为本届 WAIC 的核心看点之一。七、总结回顾这一周蚂蚁灵波的密集开源可以清晰地看到三条主线第一技术路线的重新定义。LingBot-Video 用 MoE 架构重新定义了具身视频生成的标准LingBot-World 2.0 用 Agent 机制重新定义了世界模型的交互范式LingBot-VA 2.0 用从零预训练的方式重新定义了具身动作模型的训练路径。这三个重新定义共同指向一个方向具身智能需要原生的技术栈而不是从数字世界模型嫁接而来的能力。第二开源生态的加速构建。从模型权重到完整代码从 Hugging Face 到 GitHub从 SGLang 适配到开发者社区蚂蚁灵波正在以开源为杠杆撬动整个具身智能产业的生态建设。17 家厂商、20 种构型的支持意味着一个真正跨品牌、跨形态的通用机器人大脑正在从愿景走向现实。第三产业落地的务实推进。技术突破最终要服务于产业场景。零售分拣、物流分拣、工业等场景的商业落地测试数据联盟的标准化数据体系建设都在表明蚂蚁灵波不只是做研究更是在扎实地推动具身智能从实验室走向工厂、仓库和药店。从更大的视角来看2026 年的具身智能正处于一个关键转折点硬件本体日趋成熟小脑能力持续提升而通用大脑的缺失成为制约规模化落地的最大瓶颈。蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的密集开源或许正是打破这一瓶颈的关键一步。数据来源蚂蚁灵波科技官方技术报告、GitHub 开源仓库、RBench 评测基准、GM-100 评测、IT之家、环球网、潮新闻等公开报道。标签AI, 具身智能, 开源, 蚂蚁灵波, 机器人
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