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7月8日，突破蚂蚁灵波科技正式宣布升级并开源新一代具身智能基座模型——LingBot-VLA 2.0。具身机器作为今年1月发布的智能支持座模LingBot-VLA 1.0的全面迭代，该模型在预训练阶段深度融合了6万小时的泛化高质量真实物理数据，广泛覆盖乐聚、瓶颈智元、多种宇树等17家主流机器人品牌的人构20种机器人构型。此外，型蚂型模型进一步扩展了对头部、蚁灵源具腰部、波开末端执行器及移动底盘等多自由度的身基支持，在构型泛化能力、突破自由度适配性及落地效率上实现了显著跃升。具身机器 当前，智能支持座模具身智能产业正处于“小脑”算法与硬件本体加速演进的泛化关键期，但行业“通用大脑”的缺失仍是制约规模化商业落地的核心痛点。无论是模型本身的智能水平，还是其落地的效率与成本，都亟需技术突破。 全场景构型覆盖：兼容17家厂商20种形态技术报告指出，LingBot-VLA 2.0在预训练阶段支持的机器人品牌阵容强大，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家头部厂商。
这些品牌涵盖了单臂/双臂、双足/轮式等多种主流形态，展现了模型极强的跨本体泛化能力。 自由度全面扩充：从头部到移动底盘在自由度支持方面，LingBot-VLA 2.0实现了全面突破，不仅支持传统的机械臂关节，还全面扩充了对头部、腰部、末端执行器（手）以及移动底盘等复杂自由度的控制能力，为复杂场景下的精细化操作奠定了坚实基础。 双臂协同与移动操作：多项评测领先双臂操作：GM-100评测综合领先在双臂操作能力验证中，基于上海交通大学GM-100评测标准，LingBot-VLA 2.0在AgileX Cobot Magic和Galaxea R1 Pro两款双臂机器人平台上，其总体平均任务进度分和成功率均领先于π0.5与GR00T N1.7。
（图说：LingBot-VLA 2.0在GM-100评测中性能综合领先） 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，未针对特定任务进行专项微调（specialist）。这一结果有力证明了LingBot-VLA 2.0具备更强的双臂协同操作能力及跨本体、多任务的泛化潜力。 移动操作：长程跨域场景优势明显在移动能力方面，LingBot-VLA 2.0基于方舟机械臂+松灵底盘以及星尘智能Astribot S1两种构型，与π0.5进行了初步对比测试。结果显示，LingBot-VLA 2.0在长程移动操作任务中的任务进度分和成功率均实现领先，尤其在更具挑战性的跨域场景中保持显著优势，展现出卓越的长序列任务推进能力和移动操作泛化能力。
（图说：在长程移动操作任务上，LingBot-VLA 2.0在跨域场景中优势明显） 评测机制创新： 数据与架构升级：6万小时高质量数据驱动支撑上述能力升级的核心，在于更大规模、更高质量的数据体系及更优的训练架构。蚂蚁灵波从海量数据中进行了精细化清洗： 最终，预训练数据总量达到6万小时，为模型提供了丰富的物理世界认知基础。 高效后训练与生态落地：推理耗时<130ms当前，具身智能行业已逐步进入产业落地试点阶段，高效后训练成为制约落地的关键因素。LingBot-VLA 2.0同步开源了更高效的后训练版本，在RTX 4090显卡上，其推理耗时控制在130毫秒以内，极大提升了实时响应能力。 生态共建：开启全面商业落地测试蚂蚁灵波正携手多方伙伴构建具身智能新生态： 目前，双方已在零售分拣、物流分拣、工业制造等场景开启全面商业落地测试。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正在成形。 开源获取目前，LingBot-VLA 2.0已正式开源。 据悉，蚂蚁灵波下一步将开启系列开发者活动，并同步推出更适合开发者的技术套件，进一步降低具身智能的开发门槛。 |
