# 从零开始预训练，蚂蚁灵波发布具身原生世界动作模型LingBot-VA2.0

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- Published: 2026-07-10T10:42:14+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

7月10日，蚂蚁灵波发布业界首个具身原生世界动作模型 LingBot-VA2.0。该模型的发布，标志
着机器人基础模型正式从“基于数字世界模型构建”到“面向物理世界原生设计”的关键转变。
它代表了具身智能发展的一种关键路线选择:机器人“大脑”不再依托数字世界模型能力的“嫁接”，
而是从动态建模、因果预测、实时执行等与环境交互的原始需求出发，进行原生设计。

得益于具身原生架构，LingBot-VA2.0在真机测试中表现出了出色的执行速度和泛化能力。以下
面这个视频为例，在不依赖任何外部拍摄设备的情况下，机器人就可以完成与人类的多轮随机
对打。

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今年以来，世界模型与具身智能怎么融合一直是各方关注的焦点。以终为始，从物理世界的“
控制执行”需求出发，就需要持续符合因果规律的“预测能力”。机器人要面对的是一个连续变化
的真实世界，不仅要针对当前情况作出反应，还要理解一个动作会引发怎样的环境变化，并
据此决定下一步动作。当前行业主流路线大多依托面向数字内容创作的视频生成模型，再通过
微调的方式适配机器人控制任务。

然而内容创作和机器人控制有着不同的出发点，内容创作更在意画质和创意，机器人控制则
更在意执行效率和预测的合理性。上述这些不同导致数字世界的视频模型和物理世界的视频
动作模型在设计之初就有各自的能力侧重点，强行‘微调’把前者适配成后者会带来知识遗忘、
泛化性下降等副作用。

LingBot-VA2.0选择直面问题，探索一条更艰难的路——基于自回归架构从头开始预训练，通过
四大核心设计构建原生基模。

首先，模型引入语义视觉-动作分词器（Tokenizer）作为全新的视觉编码器，在视觉压缩过程
中加入了语义与动作信息的对齐，使模型在后续的训练中更容易把“理解指令”转化为“完成动作”，
有助于指令跟随与提升动作精度。其次，模型采用严格的因果预训练范式，让模型从训练一
开始就使用自回归架构，确保视觉预测和动作生成完全遵循单向时间顺序。第三，引入 MoE
架构，在不牺牲推理效率的前提下有效扩大了模型容量，在性能和效率之间取得平衡。最后，
通过增强的异步推理机制实现实时闭环控制，在机器人执行动作的同时预测未来状态，并利用
最新真实观测不断校正下一步决策。基于这些设计，在行业普遍面临的具身世界模型执行效率
低这一问题上，LingBot-VA2.0给出了单卡150Hz实时推理效率的答卷。

从“干活”的角度出发，机器人需要“看的更清楚”“想的更明白”“干的更利索”。本周，蚂蚁灵
波已经连续发布和开源了多款模型，包括:面向空间感知的LingBot-Vision和 LingBot-Depth2.0、
面向“一脑多机”的动作模型LingBot-VLA2.0、面向实时交互的 LingBot-World2.0和面向更高
推理效率的视频生成基模 LingBot-Video。上述模型代表着蚂蚁灵波在持续探索具身原生需要
的细分方向能力，而 LingBot-VA2.0作为集大成者扮演了收官之作的角色，也正式开启了具
身原生新阶段。

蚂蚁灵波CEO朱兴表示，一方面灵波将持续探索具身智能新上限，另一方面也将加速构建开放
的技术生态和场景生态，助力机器人加速走向产业场景。

据悉，蚂蚁灵波将于7月17日至20日在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，全面展示全栈大脑
2.0落地场景的能力。观众可前往上海世博展览馆(H3-B302、H1-C701展位)进行现场体验。

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