蚂蚁灵波科技近日宣布，其新一代具身基座模型LingBot-VLA 2.0正式开源升级。作为1月发布的1.0版本的全面迭代，新模型在预训练阶段整合了6万小时真实物理环境数据，覆盖17个主流机器人品牌的20种构型，显著扩展了对头部、腰部、末端执行器及移动底盘等关键自由度的支持能力，在构型泛化、操作精度和落地效率等方面实现突破性进展。
针对当前具身智能产业面临的"通用大脑"瓶颈，该模型通过数据与架构的双重创新破解行业难题。技术团队从9万小时原始数据中筛选出5万小时高质量真机操作数据，并结合2万小时第一视角人类操作视频提炼出1万小时有效训练样本，构建起覆盖单臂/双臂、双足/轮式等多元形态的标准化数据体系。这种数据驱动的策略使模型在未针对特定任务微调的情况下，仍能展现出跨本体、多任务的强泛化能力。
在双臂协同操作评测中，基于上海交通大学GM-100基准测试，LingBot-VLA 2.0在AgileX Cobot Magic和Galaxea R1 Pro双臂机器人平台上，任务进度分与成功率均领先于π0.5与GR00T N1.7等对比模型。测试数据显示，该模型在跨本体部署时仍能保持稳定性能，特别是在需要精密配合的抓取、放置等操作环节展现出显著优势。
移动能力测试进一步验证了模型的泛化特性。在方舟机械臂+松灵底盘、星尘智能Astribot S1两类构型与π0.5的对比中，LingBot-VLA 2.0在长程移动操作任务中不仅总分领先，在跨域场景中的表现尤为突出。这得益于其创新的评分机制——将任务拆解为移动、抓取、开门等子步骤并赋予不同权重，从而更精准地衡量模型在复杂序列任务中的综合能力。
为加速产业落地，研发团队同步开源了高效后训练版本，在RTX 4090显卡上推理耗时控制在130毫秒以内。这种性能优化使得模型能够更好地适配零售分拣、物流搬运等实时性要求高的商业场景。目前，蚂蚁灵波已与乐聚、钛虎等硬件厂商，以及国大药房、隆盛科技等应用方展开合作，在多个行业启动规模化落地测试。
在生态建设方面，该模型通过与简智科技等数据联盟伙伴共建标准化数据工厂，形成了"基座模型+本体硬件+场景数据"的协同创新模式。这种开放生态已吸引超过20家产业链伙伴加入，共同推动具身智能技术从实验室走向商业化应用。开发者现可通过Hugging Face、魔搭社区获取模型权重，并在GitHub下载完整开源代码，后续还将推出配套技术套件降低开发门槛。
