蚂蚁灵波发布LingBot-VA 2.0，具身智能迎来原生动作模型新突破

近日，蚂蚁集团旗下灵波实验室正式发布具身原生世界动作模型LingBot-VA 2.0，这一成果跳出了传统具身智能“视觉大模型+控制模块”的拼接式技术路线，首次实现了视觉理解与动作生成的原生深度融合，为国内具身智能领域的技术落地开辟了全新路径。不同于行业内多数依赖通用大模型二次适配的方案，LingBot-VA 2.0从底层架构出发，针对真实物理世界的交互场景做了全链路优化，大幅降低了智能机器人的部署门槛，也让国内具身智能的技术研发站到了全球第一梯队的位置。

传统具身智能方案长期存在一个难以突破的痛点：大多是将通用多模态大模型的视觉输出，通过额外的控制模块转化为


机器人


的动作指令，这种“拼接式”架构不仅会带来大量的信息损耗，还会让机器人在真实复杂场景中出现动作滞后、控制精度不足的问题，很难完成精细的物理交互任务。而LingBot-VA 2.0采用的具身原生设计思路，直接将视觉感知和动作生成的逻辑嵌入模型底层，两者不再是先后处理的独立环节，而是形成了实时联动的统一计算体系，机器人看到场景的瞬间就能同步生成精准的动作指令，完全规避了中间环节的信息断层。

从技术细节来看，LingBot-VA 2.0的能力升级覆盖了多个核心维度。它在1000+小时的真实物理场景交互数据上完成了专项训练，支持超过200种复杂的精细操作任务，小到拧开瓶盖、整理桌面，大到完成整套家电操作流程，都能实现流畅稳定的执行。更关键的是，这套模型具备极强的泛化能力，不需要针对不同硬件平台做大量的二次适配，就能快速迁移到


机械


臂、人形机器人、移动服务机器人等多种具身载体上，大幅缩短了智能机器人的研发周期。此前行业内同类模型往往需要数周的适配调试才能落地到新硬件，而LingBot-VA 2.0可以将这个过程压缩到几天之内。

作为蚂蚁灵波在具身智能领域的重磅成果，LingBot-VA 2.0的发布并非孤立的技术迭代，而是其长期布局“


AI


for Physical”路线的集中体现。此前蚂蚁灵波已经在多模态大模型、强化学习、3D空间感知等领域积累了深厚的技术底座，这次将这些能力整合到统一的具身动作模型中，恰好填补了国内在原生级具身智能模型领域的空白。不同于互联网企业偏向虚拟场景的AI研发，蚂蚁的技术路线从一开始就瞄准了真实物理世界的交互需求，这也让LingBot-VA 2.0的落地实用性远超行业内不少停留在实验室阶段的同类方案。

对于整个具身智能产业而言，LingBot-VA 2.0的出现，相当于为行业提供了一个


高通


用性的技术底座。过去大量机器人创业团队受限于底层动作模型的研发难度，很难快速推出成熟的商用产品，而依托这套开源开放的原生动作模型，团队可以把更多精力放在场景创新上，快速落地面向工业分拣、家庭服务、商业运维等不同领域的智能机器人方案。随着LingBot-VA 2.0的逐步推广，国内具身智能产业的创新门槛将被进一步拉低，整个行业的商业化落地节奏也将迎来新一轮的加速。