蚂蚁灵波发布空间感知AI模型LingBot-Depth 2.0
蚂蚁灵波科技发布空间感知模型LingBot-Depth2 0，基于1 5亿数据训练，在边缘清晰度、细小物体识别、深度估计等实现全面升级。深度补全16项测评中获12项第一，室内大面积深度缺失场景误差减半，玻璃镜面等困难场景表现亮眼。同步推出视觉基座模型LingBot-Vision，深度估计精度优于DINOv3，已通过奥比中光认证。
蚂蚁集团旗下具身智能领域的灵波科技近日重磅推出全新空间感知模型LingBot-Depth 2.0。该模型基于1.5亿规模的数据集进行训练，在边缘清晰度、细小物体识别、远距离深度估计以及复杂场景鲁棒性等方面实现了全面升级，显著提升了机器人视觉的空间感知能力。
相较于上一代LingBot-Depth 1.0，2.0版本的数据量从300万骤增至1.5亿，性能提升有目共睹。在深度补全基准的16项评测中，该模型一举拿下12项第一；针对难度极高的室内大面积深度缺失场景，深度误差较上一代直接减半——RMSE从0.132降至0.062；而在玻璃、镜面、透明物体等传统深度相机极易失灵的挑战性场景中，其表现更是格外亮眼，展现出卓越的鲁棒性。
与此同时，灵波科技还同步推出了视觉基座模型LingBot-Vision，旨在应对机器人在空间感知、精细识别和复杂环境适应方面的核心挑战。值得关注的是，该模型的预训练语料仅为1.6亿张图像，规模比DINOv3小了一个数量级，但深度估计精度却优于DINOv3。此外，LingBot-Vision对物体边界的判定极为稳定，能够在视频中连续追踪物体边界，这一特性在实际机器人应用场景中至关重要。
▲ LingBot-Depth 2.0 在镜面、玻璃等困难场景中补全出完整、平整的三维结构
▲ LingBot-Depth 2.0 在真实传感器深度补全测试中表现较佳
目前，LingBot-Depth 2.0已顺利通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证。实际场景测试结果显示，基于奥比中光Gemini 330系列双目3D相机提供的芯片级3D原始数据，LingBot-Depth 2.0在边缘清晰度、物体轮廓完整性、细小物体识别、远距离深度估计，以及复杂光照与材质场景下的鲁棒性等关键指标上，均实现了明显提升。
▲ LingBot Depth 2.0 在多型号传感器的空间和时域深度估计任务方面表现）
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