机器人领域迎来重大突破——蚂蚁灵波团队近日开源了全球首个面向通用机器人控制的因果视频-动作世界模型LingBot-VA，这项技术让机器人首次具备"脑补未来"的能力。传统机器人依赖"观察-反应"模式，如同条件反射般执行动作，而LingBot-VA通过自回归视频预测技术，在执行动作前会先在脑海中推演未来数秒的画面，这种"想象力决策"机制为机器人控制开辟了全新路径。
该模型的核心创新在于解耦了传统VLA（视觉-语言-动作）架构中的表征缠绕问题。研究团队采用"先想象世界，再反推动作"的两步策略：首先通过视频世界模型预测未来视觉状态，再利用逆向动力学模型推导所需动作。这种设计使机器人能够完成三类高难度任务：在长时序任务中（如准备早餐），机器人可精准记忆操作步骤；高精度任务中（如擦拭试管），动作精度达到毫米级；面对可变形物体（如折叠衣物），能通过视频推演预判物体形变。真机测试显示，机器人完成拧螺丝任务时，动作流畅度与人类操作几乎无异。
技术实现层面，团队在三个维度取得突破。架构设计上，视频Token与动作Token构成自回归交错序列，配合因果注意力机制确保模型只能使用历史信息。通过KV-cache技术赋予模型长期记忆能力，使其能清晰追溯三步前的操作状态。在模型分工方面，Mixture-of-Transformers架构将视觉推演与动作控制分离：视频流负责复杂视觉分析，动作流专注精准运动控制，两者通过共享注意力机制实现信息互通。工程优化环节，部分去噪技术允许模型从含噪中间状态提取关键信息，异步推理机制使动作计算与执行并行进行，FDM接地技术则通过真实数据持续校正模型想象，防止出现脱离现实的幻觉。
在RoboTwin 2.0双臂协作基准测试中，LingBot-VA展现出显著优势：简单场景成功率达92.93%，复杂场景成功率91.55%，分别超出第二名4.2%和4.6%。随着任务难度增加，其领先幅度扩大至9%以上。在LIBERO基准测试中，该模型更以98.5%的平均成功率刷新纪录。实验数据显示，LingBot-VA具有三大核心能力：长期记忆能力使其在计数任务中精准记录操作次数；少样本适应能力仅需50条演示数据即可掌握新任务；泛化能力允许模型识别并操作不同颜色、形状或摆放位置的同类物体。
此次开源是蚂蚁灵波四天技术发布计划的收官之作。此前三天，团队已陆续开源LingBot-Depth（增强视觉感知）、LingBot-VLA（打通语言视觉动作接口）、LingBot-World（构建可预测世界模型）三个项目。四者构成完整技术链条：从清晰感知到理解世界，从构建想象到指导行动，推动通用机器人进入视频推理时代。这种技术范式已引发行业连锁反应，谷歌Project Genie项目、宇树科技UnifoLM-VLA-0等相继开源，海外媒体评价称："蚂蚁集团通过完整开源工具包，在全球机器人领域主导权争夺中迈出战略性一步。"
