LingBot-VLA 2.0是什么
LingBot-VLA 2.0 是蚂蚁灵波科技开源的新一代具身智能基座模型，基于6万小时预训练数据，包含5万小时真机数据与1万小时人类操作数据，覆盖17个品牌20种机器人构型，支持单臂/双臂、双足/轮式及头部、腰部、底盘等多自由度。模型采用稀疏MoE架构与统一动作空间，在GM-100双臂评测和长程移动操作任务中均领先π0.5与GR00T N1.7，RTX 4090推理耗时低于130毫秒。
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LingBot-VLA 2.0的主要功能
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20+构型泛化：支持17个品牌20种机器人构型，覆盖单臂、双臂、双足、轮式等形态。
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多自由度控制：支持头部、腰部、末端执行器、底盘、手臂、夹爪等全身自由度。
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双臂协同操作：在GM-100评测中任务进度分和成功率领先竞品。
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长程移动操作：支持跨域场景的长序列任务推进，如冰箱收纳、灶台清洁。
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高效推理部署：后训练版本在RTX 4090上推理耗时控制在130毫秒以内。
LingBot-VLA 2.0的技术原理
- 大规模异构数据预训练：从9万小时原始数据中清洗出6万小时高质量数据，其中5万小时来自20种机器人构型的真机操作，1万小时来自第一视角人类操作视频，覆盖多样化的物理交互场景。
- 统一动作空间表示：将20种异构机器人构型对齐到共享的Arm、EEF、Gripper、Move、Waist、Head、Hand等动作维度，实现跨本体的可扩展训练。
- 稀疏MoE架构：模型采用1.6B总参数、0.6B激活参数的稀疏混合专家架构，在相同激活参数预算下，训练损失和验证动作误差均显著低于Dense 0.6B模型，兼顾性能与推理效率。
- 双查询蒸馏感知预测：通过Dual-query Distillation机制同时预测当前和未来的RGB、深度图及DINO视觉表征，增强模型对动态环境的时序理解能力。
- 多阶段数据清洗流水线：将原始数据分为机器人流和自我中心流，依次通过平滑动作与状态过滤、高质量视频筛选、VLM过滤、手部轨迹重建与标准化等阶段，逐步提纯训练数据。
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如何使用LingBot-VLA 2.0
- 获取模型权重：访问 Hugging Face 或魔搭社区下载 LingBot-VLA 2.0 预训练模型。
- 克隆开源代码：从 GitHub 获取推理与部署代码，阅读 README 了解环境依赖。
- 配置机器人本体：根据官方支持的20种构型清单，准备对应的机器人硬件与传感器。
- 部署推理：将模型加载至 RTX 4090 或已适配的旭日S600、Jetson Thor/Orin 等边缘计算平台。
- 执行操作任务：通过统一动作接口向机器人发送指令，完成双臂操作或长程移动任务。
LingBot-VLA 2.0的核心优势
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跨构型泛化能力最强：覆盖20种机器人构型，是业内支持本体种类最多的开源VLA模型之一。
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双臂与移动操作双领先：在GM-100双臂评测和长程移动操作跨域评测中均超越π0.5和GR00T N1.7。
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推理效率优化：稀疏MoE架构使1.6B模型仅激活0.6B参数，RTX 4090上推理低于130ms，适配边缘芯片。
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生态适配完善：已完成地瓜旭日S600、英伟达Jetson Thor/Orin等主流芯片适配，并与乐聚、钛虎等本体厂商建立合作。
LingBot-VLA 2.0的项目地址
- 项目官网：https://technology.robbyant.com/lingbot-vla-v2
- GitHub仓库：https://github.com/robbyant/lingbot-vla-v2
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-vla-v2
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2607.06403
LingBot-VLA 2.0的同类竞品对比
| 对比维度 | LingBot-VLA 2.0 | GO-2 |
|---|---|---|
| 开发方 | 蚂蚁灵波科技 | 智元机器人（AgiBot） |
| 模型架构 | 稀疏 MoE，总参数 1.6B，激活参数 0.6B | ViLLA 架构，异步双系统（低频慢系统规划 + 高频快系统执行） |
| 核心创新 | 统一动作空间 + 双查询蒸馏感知预测 | 动作思维链（Action Chain-of-Thought），直接在动作空间推理规划 |
| 预训练数据 | 6 万小时（5 万小时真机 + 1 万小时人类操作） | 数万小时（依托 AgiBot World 数据集，GO-1 阶段已超百万轨迹） |
| 构型支持 | 20 种机器人构型，17 个品牌（单臂/双臂/双足/轮式） | 主要适配智元自有本体（如 G1/G2），跨品牌泛化能力有限 |
| 双臂操作 | GM-100 评测中进度分与成功率均领先 π0.5 与 GR00T N1.7 | 未公开 GM-100 数据，LIBERO 基准平均成功率 98.5% |
| 长程移动操作 | 跨域场景任务进度分和成功率领先 | 侧重规划-执行闭环，长程移动泛化数据未明确公开 |
LingBot-VLA 2.0的应用场景
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零售服务：在药店、商超等场景完成货架整理、商品取放、库存盘点等双臂操作任务。
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物流仓储： 执行包裹分拣、货物搬运、长程移动装卸等流程，适配轮式移动底盘。
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工业制造：完成精密零部件装配、工具取放、设备巡检等需要高精度与多自由度协同的任务。
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家庭服务：支持冰箱收纳、灶台清洁、关节物体操作等日常家务。
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科研开发：为高校与研究机构提供开源VLA基座，加速具身智能算法迭代与本体适配研究。
