临近春节，科技领域迎来一波技术成果集中发布潮。蚂蚁旗下灵波科技近日连续推出多项具身智能领域的新成果，引发行业广泛关注。从高精度空间感知到具身大模型，再到两款定位不同的世界模型，灵波科技的技术布局展现出独特的战略思路。
1月27日，灵波科技率先开源高精度空间感知模型LingBot-Depth，为机器人提供更精准的物理世界感知能力。次日，具身大模型LingBot-VLA的发布进一步夯实了技术基础。当行业认为这已是技术宣发的重点时，灵波科技又接连推出两款世界模型，形成完整的技术矩阵。
新发布的LingBot-World被定位为开源版Genie3，致力于构建高保真、可控制且逻辑一致的模拟环境。该模型通过整合真实世界视频、游戏视频和合成渲染数据，建立分层数据引擎，解决高质量交互数据稀缺的难题。采用混合专家（MoE）架构和实时推理系统，模型在保持高保真纹理生成能力的同时，将延迟控制在1秒以内，计算成本显著降低。技术报告显示，LingBot-World在视频质量、动态程度和长时序一致性等关键指标上达到行业领先水平。
另一款世界模型LingBot-VA则聚焦视频与动作的对应关系，采用自回归框架实现"视频-动作"的闭环交互。通过混合Transformer（MoT）架构，模型将高维视频信号与低维动作信号映射到统一潜空间，实现精确的动作预测与执行。针对机器人控制中的长时漂移问题，该模型在复杂任务中取得超过98%的成功率，在LIBERO和RoboTwin等基准测试中分别以98.5%和92%+的成绩领先现有方案。
技术实现层面，LingBot-VA通过多项创新优化系统效率。针对视频与动作的稀疏性差异，模型采用动态稀疏处理策略；通过独立的Transformer模块实现模态对齐，并引入噪声增强机制提升训练效果。异步推理流水线的设计使动作预测与电机执行并行处理，确保模型在真实机器人上的实时响应能力。实测数据显示，该模型仅需30-50条演示数据即可完成新场景适配，显著降低数据依赖。
这两款世界模型与前期发布的LingBot-Depth和LingBot-VLA形成技术协同。Depth模型提供基础空间感知能力，VLA模型实现精准物理操作，World模型构建虚拟训练场，VA模型则探索交互新范式。四款产品共同构成从感知到决策、从仿真到实操的完整技术链条，为具身智能发展提供多维度支持。
开源战略是灵波科技技术布局的重要特征。LingBot-World和LingBot-VA均采用开源模式，降低具身开发者技术门槛的同时，为二次开发提供基础框架。这种开放策略与行业需求深度契合，既解决实际开发中的数据获取和计算成本问题，又通过生态共建推动技术迭代。技术报告披露的多个应用场景显示，开源模型已具备事件生成、三维建模和智能体训练等多样化潜力。
在技术路线选择上，灵波科技展现出平衡理想与现实的独特思路。不同于单纯追求智能上限或完全仿真物理世界的极端路径，其技术方案更注重解决行业实际痛点。通过模块化架构设计和多源数据融合，模型在保持技术先进性的同时，兼顾计算效率和工程可行性。这种务实的技术审美，为具身智能从实验室走向实际应用提供了可验证的路径。
