机器人领域迎来一项突破性进展——蚂蚁灵波团队正式开源全球首个通用机器人控制因果视频-动作世界模型LingBot-VA。这项技术通过赋予机器人"预演未来"的能力，重新定义了机器人决策机制，标志着具身智能从"条件反射"向"主动想象"的跨越式发展。
传统机器人控制依赖"观察-反应"模式，如同条件反射般对视觉输入做出即时动作响应。LingBot-VA则开创性地引入自回归视频预测机制，在执行动作前先构建未来数秒的视觉场景推演。这种"先想象后行动"的范式，使机器人能够预判动作后果并优化决策路径，在清洗透明试管等精密任务中展现出毫米级操作精度。
技术架构层面，研究团队通过三大创新突破表征纠缠难题。视频Token与动作Token组成的自回归交错序列，配合因果注意力机制确保推理过程严格遵循时间因果律；Mixture-of-Transformers架构将视觉推演与动作控制解耦为两个独立处理流，既保持信息互通又避免相互干扰；部分去噪与异步推理技术则显著提升计算效率，使模型在真实场景中达到近实时响应速度。
真机实验覆盖三大挑战场景：在准备早餐、拆快递等长时序任务中，机器人展现出强大的任务记忆能力，即使操作中断也能精准恢复进度；擦拭试管、拧螺丝等毫米级精度任务，动作流通过抗干扰设计保持稳定性；折叠衣物等可变形物体操作，则验证了视频推演对动态形变的预判能力。仿真基准测试中，该模型在RoboTwin 2.0双臂协作任务中以92.93%和91.55%的成功率刷新纪录，LIBERO基准测试更取得98.5%的平均成功率。
技术特性方面，KV-cache机制赋予模型"长期记忆"，在计数任务中准确记录操作次数；少样本学习能力使模型仅需50条演示数据即可掌握新任务，数据效率较传统模型提升数个数量级；跨本体泛化能力则确保模型适配不同机器人硬件。这些特性共同构建起适应复杂非结构化环境的完整解决方案。
此次开源是蚂蚁灵波四天技术发布的核心环节，与前期发布的LingBot-Depth视觉增强系统、LingBot-VLA多模态接口、LingBot-World物理模拟环境形成完整技术闭环。这套组合方案推动通用机器人进入视频表征时代，使视频数据从训练素材升级为推理媒介，为长任务执行、复杂场景理解等行业痛点提供系统性解决方案。
开源效应已引发行业连锁反应，谷歌Project Genie、宇树科技UnifoLM-VLA等项目相继跟进。海外科技媒体评价称，蚂蚁灵波通过构建完整开源工具链，正在重塑全球机器人技术竞争格局。这项突破不仅推动具身智能从"能动"向"会想"进化，更为物理AI系统开发树立了新的技术范式。
项目代码已同步开放至GitHub及ModelScope平台，包含完整模型架构、训练代码与预训练权重。研究团队表示，将持续优化视频推演精度与动作控制延迟，探索在工业制造、医疗护理等领域的落地应用。
