蚂蚁灵波开源LingBot-VLA具身大模型 跨任务泛化能力创新高

具身智能领域迎来里程碑式开源突破。继昨日发布高精度空间感知模型LingBot-Depth后，蚂蚁集团旗下灵波科技今日正式宣布，全面开源其核心具身大模型LingBot-VLA。该模型定位为“智能基座”，专注于真实机器人操作场景，致力于突破跨本体与跨任务的泛化瓶颈，显著降低后训练成本，从而推动“一脑多机”从技术概念迈向工程化与规模化落地。

这款新开源的“机器人大脑”实际性能究竟如何？权威真机测试提供了有力证明。在上海交通大学发布的具身评测基准GM-100（涵盖100项真实操作任务）中，LingBot-VLA在三个不同的真实机器人平台上进行了全面验证。测试数据显示，其跨本体泛化的平均成功率，在未引入深度信息的情况下，已达到15.7%，显著超越了此前表现优异的Pi0.5模型（13.0%）。而当模型结合深度信息（w/Depth）后，其空间感知与理解能力得到强化，平均成功率进一步提升至17.3%，刷新了该真机评测的成功率纪录。这一结果充分验证了LingBot-VLA在复杂、动态的真实世界场景中的卓越性能与稳定性。

（图说：在 GM-100 真机评测中，LingBot-VLA 跨本体泛化性能超越 Pi0.5）

在虚拟仿真环境的严苛考验中，LingBot-VLA同样表现领先。在RoboTwin 2.0仿真基准（包含50项任务）的评测中，面对高强度环境随机化干扰（如光照突变、杂物遮挡、高度扰动等），模型凭借其独特的可学习查询对齐机制，实现了深度信息的深度融合，最终操作成功率较Pi0.5模型提升了9.92%。这不仅证明了其在仿真环境中的强大泛化能力，也为其从虚拟训练到现实部署的全链路可靠性提供了坚实保障。

（图说：在 RoboTwin 2.0 仿真评测中，LingBot-VLA 跨任务泛化性能超越 Pi0.5）

破解泛化难题，降低落地门槛

泛化能力不足一直是制约具身智能规模化落地的核心瓶颈。机器人本体形态多样，任务场景千变万化，环境条件复杂不一，导致针对特定硬件或任务训练的模型难以迁移，往往需要耗费巨量数据与算力进行重复后训练。这种高成本、低效率的模式，严重阻碍了技术的商业化进程与规模化复制。

LingBot-VLA的研发正是为了攻克这一难题。其强大的泛化能力源于超过20000小时的大规模真机数据预训练，数据覆盖了包括AgileX、Galaxea R1Pro/R1Lite、AgiBot G1在内的9种主流双臂机器人构型。广泛的“实践经验”使得同一个“大脑”能够高效适配不同机械结构的机器人，并在任务或环境发生变化时，依然保持高成功率与强鲁棒性。特别是当它与高精度空间感知模型LingBot-Depth协同工作时，能获得更优质的深度信息表征，相当于为机器人装备了更敏锐的“视觉系统”，实现“感知更精准，操作更智能”。

强大的基座能力直接带来了极低的下游应用门槛。据官方信息，仅需约80条演示数据，LingBot-VLA即可完成高质量的任务迁移与适配。同时，得益于底层代码库的深度优化，其训练效率达到了StarVLA、OpenPI等主流框架的1.5至2.8倍。这意味着开发者和企业能够以更少的数据标注量、更短的训练周期和更低的算力投入，快速实现模型在特定场景的部署，真正实现了数据成本与算力成本的双重降低。

开源全套工具链，加速生态构建

此次开源并非仅释放模型权重，而是同步开放了包含数据处理、高效微调及自动化评估在内的完整工具链与代码库。这一举措的战略价值在于，它极大地缩短了模型从获取到实际应用之间的工程化路径，降低了商业化落地的综合门槛。开发者可以基于这套成熟工具，快速针对自身业务场景进行定制化微调与验证，大幅提升了模型的实用性与易用性。

蚂蚁灵波科技CEO朱兴对此解读道：“具身智能要实现大规模应用，一个高效、通用的基座模型是关键基础。它直接决定了技术是否‘真正可用’以及是否‘经济可用’。我们开源LingBot-VLA，旨在与产业界共同探索具身智能的性能边界，推动整个领域进入一个可复用、可验证、可规模化落地的新阶段，加速人工智能在物理世界的深度融合与普及。”

值得关注的是，LingBot-VLA是蚂蚁集团开源的首款具身智能基座模型，也是其在AGI（通用人工智能）前沿方向上的重要探索成果。朱兴介绍，蚂蚁集团正持续以开源开放模式推进AGI研究，并构建了“InclusionAI”技术体系，形成了覆盖基础模型、多模态、推理、新型架构及具身智能的完整技术栈与开源生态。LingBot-VLA的开源正是这一战略的关键实践。“我们期待与全球开发者及产业伙伴携手，共同加速具身智能技术的迭代创新与产业应用。”朱兴表示。

据悉，在模型研发的数据采集与预训练阶段，星海图、松灵、乐聚、库帕思、国家地方共建人形机器人创新中心、北京人形机器人创新中心有限公司、博登智能、睿尔曼等多家产业伙伴提供了关键的硬件平台与高质量数据支持。目前，LingBot-VLA已成功与星海图、松灵、乐聚等厂商的机器人完成适配，初步验证了其在不同机器人构型上的跨本体迁移能力，为后续更广泛的产业协作与生态共建奠定了坚实基础。