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）
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在忙碌的生活中，我们总会期待一部温馨的家庭电影，来缓解心中的压力。近日，备受瞩目的家庭喜剧《妈妈的朋友3》终于上线，让无数观众得以在线观看。这部电影不仅延续了前两部作品的幽默风格，更在亲情、友情、爱情等多个层面展现了人性的光辉，让人笑中带泪。 《妈妈的朋友3》讲述了主人公小芳与她的朋友们，在经历了种种人生起伏后，依然坚守着真挚的友情，共同面对生活的喜怒哀乐。影片中，妈妈们成为了推动故事发展的关键力量，她们在各自的婚姻、家庭中扮演着不可或缺的角色，为观众呈现了一场温馨的家庭盛宴。 影片一开始，小芳与朋友们在公园里欢聚一堂，回忆起曾经的点点滴滴。这时，妈妈们也加入了这场聚会，她们纷纷分享了自己在婚姻生活中的酸甜苦辣。在妈妈们的讲述中，观众仿佛看到了自己的影子，感受到了家庭的温暖。 随着剧情的发展，小芳和朋友们的生活出现了各种波折。小芳的丈夫失业，妈妈们纷纷伸出援手，帮助她度过难关。在这个过程中，她们展现了女性之间的深厚友谊，让观众感受到了真挚的情感。而妈妈们各自的婚姻生活，也让观众看到了家庭生活的真实面貌。 《妈妈的朋友3》在幽默的基调中，穿插了多个感人至深的瞬间。影片中，小芳的母亲因病去世，她与母亲之间的感情线成为了影片的一大看点。小芳在母亲去世后，勇敢地面对生活，努力成为母亲的骄傲。这一情节让观众感受到了亲情的伟大，也让人思考生命的意义。 值得一提的是，影片中的演员阵容十分强大。主演们凭借出色的演技，将角色刻画得栩栩如生。尤其是妈妈们，她们在影片中的表现，让观众仿佛看到了自己的母亲，感受到了母爱的伟大。 《妈妈的朋友3》的导演在影片中巧妙地运用了多种手法，如幽默、温馨、感人等，让观众在欢笑中品味人生。影片中，导演还融入了大量的生活细节，让观众在观看的过程中，不禁感叹：“原来生活可以这样美好！” 总之，《妈妈的朋友3》是一部值得一看再看的家庭喜剧。它不仅让人捧腹大笑，更让观众在欢笑中感受到了亲情、友情、爱情的力量。如果你还没有看过这部影片，不妨在线观看，一起感受这场温馨的家庭盛宴吧！