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）
山东省槐荫区振兴街街道，定兴县固城镇 ，甘肃省渭源县大安乡，博罗县龙溪镇，福建省福鼎市磻溪镇，江西省于都县梓山镇，安徽省鸠江区白茆镇，虎丘区，福建省福鼎市磻溪镇，安徽省肥东县梁园镇，平湖市新埭镇，定兴县固城镇，湖南省沅江市胭脂湖街道，安徽省肥东县梁园镇，广西壮族自治区钟山县钟山镇，青海省贵南县森多镇，湖南省沅江市胭脂湖街道 ，安徽省肥东县梁园镇，江西省广信区花厅镇，山东省河口区新户镇，定兴县固城镇，浙江省青田县万阜乡
全球服务区域: 贵州省余庆县花山苗族乡，甘肃省渭源县大安乡 ，江西省于都县梓山镇，陕西省白河县冷水镇，山东省郓城县李集镇，四川省理县蒲溪乡，陕西省白河县冷水镇，广西壮族自治区凤山县凤城镇，河南省林州市横水镇，安徽省肥东县梁园镇，陕西省白河县冷水镇，河北省吴桥县于集镇，江西省寻乌县菖蒲乡，黑龙江省明水县双兴镇，甘肃省武都区琵琶镇，召夸镇，甘肃省渭源县大安乡 ，河北省吴桥县于集镇，河北省枣强县嘉会镇，山东省郓城县李集镇，虎丘区，二道白河镇。
在动漫的世界里，总有那么一些作品能够触动我们的心弦，激发我们内心的热情。其中，《闪电十一人》就是这样一部充满激情与梦想的动漫。它以足球为载体，讲述了一群少年为了梦想而奋斗的故事，展现了青春的活力与拼搏精神。 《闪电十一人》的故事发生在一个名为“新马加斯”的虚构国家。这里，足球不仅是竞技，更是一种信仰。故事的主人公，一个名叫新田翔的少年，从小就对足球充满了热爱。然而，由于家庭原因，他不得不离开家乡，来到新马加斯。在这里，他结识了一群志同道合的伙伴，共同组成了“闪电十一人”。 《闪电十一人》的剧情紧凑，高潮迭起。在动漫中，我们可以看到许多精彩的足球比赛场面，这些场面不仅展现了足球的魅力，更体现了团队精神的力量。其中，最令人难忘的是一场名为“新马加斯杯”的比赛。在这场比赛中，闪电十一人面对强大的对手，凭借顽强的意志和精湛的技艺，最终赢得了胜利。这一刻，不仅是足球的胜利，更是青春的胜利。 在《闪电十一人》中，除了精彩的足球比赛，我们还看到了许多影视元素。例如，动漫中的角色设计就借鉴了许多影视作品中的经典形象。比如，新田翔的发型和服装就让人联想到《海贼王》中的路飞。此外，动漫中的音乐也极具感染力，让人在观看的过程中仿佛置身于比赛现场。 值得一提的是，《闪电十一人》中的角色塑造也十分成功。每个角色都有自己独特的性格特点和成长轨迹。例如，新田翔的坚韧不拔、队长风见志郎的冷静沉着、以及天才球员真城高的自信与骄傲，都给观众留下了深刻的印象。这些角色在故事中相互扶持，共同成长，成为了观众心中的英雄。 《闪电十一人》不仅是一部足球动漫，更是一部关于梦想、友情和成长的作品。在动漫中，我们可以看到少年们在追求梦想的道路上所遇到的挫折和困难，但他们从未放弃。这种精神正是青春的象征，也是我们每个人都应该学习的。 总之，《闪电十一人》是一部充满激情与梦想的动漫。它以足球为载体，讲述了青春的故事，展现了少年的成长。在观看这部作品的过程中，我们不仅能感受到足球的魅力，更能体会到友情、梦想和拼搏的力量。让我们跟随闪电十一人，一起踏上梦想的轨迹，点燃青春的火花！