从VLA到世界模型，具身智能加速“范式转移”
随着具身智能的向前发展，传统的 VLA 技术路线正在面临越来越多的挑战。所谓 VLA 模型，即视觉 - 语言 - 动作模型。它的技术逻辑可以简单描述为，将人类指令和外界多模态信息（声音、图像、视频）转化为计算机语言，继而控制机器人行为。但在 VLA 模型的训练中，互联网上的静态、非结构化文本和图像数据，并不是训练所需的核心数据。物理世界数据的稀缺与复杂性，成为了制约 VLA 模型能力跃升的主要瓶颈。VLA 之后，具身智能接下来将往何处去？这成为了具身智能整个行业，都在试图解决的问题。近日，蚂蚁灵波对外开源了 LingBot-Depth、LingBot-VLA 、LingBot-World 以及 LingBot-VA 系列模型。其中 LingBot-VA 所代表的 " 边预测、边行动 " 的具身世界模型范式，正与行业近期的探索形成呼应。而四个模型的开源，则将这套能力拆成可复用的模块与接口，为开发者提供从研究验证到工程试验的基础设施，从而降低具身智能研发与集成门槛。LingBot-VA 开源，首创 " 自回归视频 - 动作范式 "蚂蚁灵波开源周中， 具身世界模型 LingBot-VA 成为了收官之作，其核心突破在于它改变了机器人的思考方式。传统机器人主要基于 " 视觉 - 语言 - 动作 " 范式，其决策模式类似于 " 条件反射 "：看到什么，就做什么。这种方式难以应对需要多步骤规划和因果推理的复杂任务。LingBot-VA 则让机器人具备 " 脑补 " 能力。在物理执行动作之前，它会在内部模拟并推演未来几秒的世界状态变化，再根据这个推演结果来决定当前的最佳动作。这使得机器人能够像人一样 " 先思后行 "，显著提升了在复杂、长时序任务中的可靠性和智能水平。实现这一切的基础在于，LingBot-VA 在核心范式上的创新。LingBot-VA 首创了 " 自回归视频 - 动作范式 "：将大规模视频生成模型与机器人控制深度融合，模型在生成 " 下一步世界状态 " 的同时，直接推演并输出对应的动作序列。具体而言，Mixture-of-Transformers ( MoT ) 架构让视频流（宽而深，负责视觉推演）与动作流（轻而快，负责运动控制）共享注意力机制又保持独立；闭环推演机制：每一步生成都纳入真实世界的实时反馈（如摄像头数据），形成 " 预测 - 执行 - 感知 - 修正 " 的循环，防止幻觉漂移。最后，异步推理管线让动作预测与电机执行并行处理，大幅降低延迟。得益于 LingBot-VA 的技术创新，机器人在制作早餐、插入试管、叠衣物等长时序、高精度、柔性物体操控任务中，成功率相较业界基线模型平均提升约 20%；在双臂协同操作基准 RoboTwin 2.0 上成功率首次超过 90%，在长时序终身学习基准 LIBERO 上达到 98.5% 的平均成功。LingBot 系列开源，构建具身智能的通用基础设施除了 LingBot-VA 之外，蚂蚁灵波还连续开源了 LingBot-Depth（空间感知）、LingBot-VLA 以及 LingBot-World。这四者共同构成了一套覆盖 " 感知 - 理解 - 模拟 - 行动 " 的完整具身智能技术栈。LingBot-Depth 相当于机器人的 " 眼睛 "，通过高精度空间感知模型，解决透明、反光物体识别难题，透明物体抓取成功率从 0 提升至 50%。LingBot-VLA ，类似于机器人的 " 大脑 "，让机器人理解指令并规划基础动作。基于 2 万小时真实机器人数据训练，LingBot-VLA 在 GM-100 基准测试中，成功率超越基线模型 Pi0.5。可以看到，与业内主流的 " 仿真到现实 "（Sim-to-Real）路径不同，蚂蚁灵波更笃信基于真实世界数据训练的价值。LingBot-VLA 覆盖了 9 种主流双臂机器人构型（包括 AgileX，Galaxea R1Pro、R1Lite 、AgiBot G1 等），实现了让同一个 " 大脑 " 可以无缝迁移至不同构型的机器人，并在任务变化、环境变化时保持可用的成功率与鲁棒性。与高精度空间感知模型 LingBot-Depth 配合，LingBot-VLA 还能获得更高质量的深度信息表征，通过 " 视力 " 的升级，真正做到 " 看得更清楚、做的更明白 "。LingBot-World，则是机器人的 " 数字演练场 "。利用多阶段训练和并行加速，LingBot-World 可以实现长达近 10 分钟的连续、稳定和无损视频生成，以解决视频生成中的常见挑战—— " 长时漂移 "，也即长时间的生成通常会出现物体变形、细节崩溃、主体消失或场景结构崩溃等现象。同时，LingBot-World 在长序列一致性、实时响应性以及对行动和环境动态之间的因果关系进行建模方面表现出色。这使得它能够在数字空间中 " 想象 " 物理世界，为人工智能代理提供一个具有成本效益、高保真环境，用于试错学习。" 机器人规模化的主要阻碍不在硬件，而在’反复训练 / 再训练（retraining）‘，也就是每做一个新任务或换一种机器人，往往就要重新采数据、重新调参，工程成本很高。这也是机器人很难从试点走向大规模部署的原因之一。"MarkTechPost CEOAsif Razzag 表示，蚂蚁灵波发布的一系列模型很有意思，从感知到认知，全栈（full-stack）体系，每个模型互为助力，并且全部开源。也正是基于这样的设计，全面开源的 LingBot 系列模型，构建了具身智能完整的通用基础设施，让开发者可以按需选用或组合。这种新的研究范式，在降低具身智能研发门槛的同时，也加速了具身智能从实验室走向产业化的进程。（文 | 科技潜线，作者 | 饶翔宇 编辑 | 钟毅）
贵州省余庆县花山苗族乡，河北省枣强县嘉会镇 ，定兴县固城镇，安徽省鸠江区白茆镇，江西省于都县梓山镇，福建省福鼎市磻溪镇，广东省天河区元岗街道，安徽省鸠江区白茆镇，四川省绵竹市富新镇，江西省弋阳县桃源街道，定兴县固城镇，河南省林州市横水镇，贵州省余庆县花山苗族乡，江西省弋阳县桃源街道，甘肃省金塔县金塔镇，浙江省青田县万阜乡，四川省绵竹市富新镇 ，甘肃省庆城县桐川镇，内蒙古自治区卓资县梨花镇，青海省大通回族土族自治县东峡镇，浙江省青田县万阜乡，定兴县固城镇
全球服务区域: 召夸镇，青海省贵南县森多镇 ，二道白河镇，重庆市潼南区桂林街道，山东省河口区新户镇，尚义县南壕堑镇，广西壮族自治区凤山县凤城镇，甘肃省武都区琵琶镇，甘肃省金塔县金塔镇，福建省福鼎市磻溪镇，广西壮族自治区凤山县凤城镇，甘肃省渭源县大安乡，四川省理县蒲溪乡，平湖市新埭镇，江西省于都县梓山镇，平湖市新埭镇，黑龙江省明水县双兴镇 ，甘肃省渭源县大安乡，青海省贵南县森多镇，甘肃省武都区琵琶镇，河南省林州市横水镇，云南省德钦县云岭乡。
《古今大战秦俑情》是一部融合了历史、爱情、冒险等多种元素的影视作品，通过讲述秦俑守护千年宝藏的故事，展现了古人与今人的情感纠葛。这部影片以其独特的视角和精美的制作，吸引了众多观众在线观看。下面，就让我们一起走进这部穿越时空的视觉盛宴。 影片以秦始皇兵马俑为背景，讲述了一位考古学家与一位现代少女，在寻找千年宝藏的过程中，共同守护秦俑，揭开了一段尘封的历史。影片巧妙地将古代秦朝的辉煌与现代社会相结合，让观众在欣赏精彩剧情的同时，领略到了中华文明的博大精深。 在影片中，主角们通过一系列惊险刺激的冒险，成功地将兵马俑从邪恶势力的手中解救出来。在这个过程中，考古学家与少女之间的感情也日益升温。他们携手共进，克服重重困难，最终达成了守护秦俑的使命。 影视作品中的特效画面堪称一绝。导演巧妙地将现代科技与古代文化相结合，让观众仿佛穿越时空，亲身经历了一场场惊心动魄的冒险。影片中的特效场面，如秦俑复活、神秘机关等，都让观众叹为观止。 此外，影片的演员阵容也是一大亮点。主演们凭借出色的演技，将角色刻画得淋漓尽致。特别是女主角，她的美貌与智慧，让人过目难忘。在影片中，她与男主角之间的爱情故事，更是让人心动不已。 《古今大战秦俑情》的剧情紧凑，引人入胜。导演巧妙地将历史与爱情相结合，让观众在享受视觉盛宴的同时，也对秦朝的历史有了更深入的了解。影片中，关于秦俑的传说、秦始皇的生平等历史元素，都被巧妙地融入剧情，使得整部影片更具教育意义。 值得一提的是，影片的配乐也堪称一绝。激昂的音乐旋律，与影片的紧张气氛相得益彰，为观众带来了更加震撼的观影体验。在影片的高潮部分，配乐更是起到了画龙点睛的作用，将观众的情绪推向了高潮。 如今，《古今大战秦俑情》已成为一部备受观众喜爱的影视佳作。它不仅让人们领略到了古代秦朝的辉煌，还让观众感受到了爱情的美好。影片自上线以来，吸引了众多观众在线观看。在欣赏这部影片的过程中，观众们仿佛置身于古代战场，亲身感受到了历史的厚重。 总之，《古今大战秦俑情》是一部集历史、爱情、冒险于一体的影视佳作。它以独特的视角，展现了中华文明的博大精深，让观众在享受视觉盛宴的同时，也对历史有了更深入的了解。这部影片无疑是近年来值得一看的影视作品，相信它会在观众心中留下深刻的印象。