蚂蚁灵波开源具身基座模型LingBot-VLA 2.0,支持20余种机器人构型突破泛化瓶颈
2026/07/08 12:40阅读量 2
蚂蚁灵波科技于7月8日开源新一代具身基座模型LingBot-VLA 2.0,预训练数据达6万小时,覆盖17个品牌20种机器人构型。在双臂操作和长程移动操作评测中,该模型性能领先π0.5和GR00T N1.7。后训练版本推理耗时在RTX 4090上低于130毫秒,已启动零售分拣、物流等场景的商业落地测试。
事件概述
蚂蚁灵波科技于2026年7月8日发布并开源新一代具身基座模型LingBot-VLA 2.0,这是今年1月开源版本LingBot-VLA 1.0的全面升级。该模型在预训练阶段融入6万小时高质量真实物理数据,覆盖17个主流机器人品牌的20种机器人构型,并扩展对头部、腰部、末端执行器(手)及移动底盘等自由度的支持,显著提升了构型泛化能力、自由度支持和落地效率。
核心信息
- 支持的机器人品牌与构型: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。
- 性能评测
- 双臂操作:基于上海交通大学GM-100评测,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。所有参评模型均以单一通用模型(generalist)部署。
- 移动操作:基于方舟机械臂+松灵底盘以及星尘智能Astribot S1两种构型,LingBot-VLA 2.0在长程移动操作任务中的任务进度分和成功率优于π0.5,尤其在跨域场景中保持明显优势。任务被拆解为多个连续子步骤,按难度和重要性赋分,衡量移动、双臂协作、抓取、放置、开门、清洁等综合能力。
- 数据与训练架构:从9万小时数据中清洗出5万小时高质量真机数据,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,预训练数据总量达6万小时。
- 后训练与推理效率:同步开源更高效后训练版本,推理耗时在RTX 4090上控制在130毫秒以内。
- 商业落地与生态合作:携手乐聚、钛虎等本体伙伴,以及国大药房、隆盛等客户伙伴,在零售分拣、物流分拣、工业等场景启动全面商业落地测试;联合简智科技等数据联盟共建标准化数据体系。
开源信息
LingBot-VLA 2.0已开源,开发者可在Hugging Face、魔搭社区获取模型权重,在GitHub下载开源代码。
