--- title: "LingBot-VA 2.0 – 蚂蚁灵波推出的具身原生世界动作模型" url: "https://paooo.com/aigc-news/29259/" author: "Prompt 语宙研究院" published_at: "2026-07-10T22:23:03+08:00" updated_at: "2026-07-10T22:23:03+08:00" categories: "AIGC 资讯" source: "Prompt 语宙 (https://paooo.com)" ai_tools_directory: "语宙 AI 导航 (https://ai.paooo.com)" --- # LingBot-VA 2.0 – 蚂蚁灵波推出的具身原生世界动作模型 > 来源：[Prompt 语宙 (paooo.com)](https://paooo.com/aigc-news/29259/) · 作者：Prompt 语宙研究院 · 发布时间：2026-07-10 ## LingBot-VA 2.0是什么 LingBot-VA 2.0是蚂蚁灵波推出的行业首个具身原生世界动作模型，基于自回归架构从零预训练，使机器人具备”边推演、边行动”的通用控制能力。模型采用因果DiT+稀疏MoE架构，总参数15.3B、推理仅激活2.5B，在RoboTwin 2.0基准实现93.6%双臂任务成功率，单GPU推理达150Hz。 ## LingBot-VA 2.0的主要功能 - **视觉-动作联合预测**：同步生成未来世界状态预测与下一步机器人动作，实现”预判式控制”。 - **长程任务规划**：高维Planner将复杂目标拆解为结构化子任务，支持双臂并行执行与状态记忆。 - **实时闭环控制**：Foresight Reasoning异步推理，在执行当前动作时预计算下一步，消除串行延迟。 - **跨域泛化**：在干净与域随机化场景下均保持93%以上成功率，适应真实环境变化。 - **精细操作**：支持薯片等薄片、易碎物体的高精度力控抓取。 ## LingBot-VA 2.0的技术原理 - **语义视觉-动作分词器**：不同于传统VAE仅追求像素重建，分词器在视觉压缩中强制对齐语义与动作信息，通过逆动力学与正向动力学模型从连续帧隐式提取动作监督，使无标注网络视频能提供训练信号。 - **因果预训练范式**：摒弃对双向视频生成模型的后期改造，从第一天起采用自回归因果架构训练，确保模型严格按只能看过去的时间线学习，天然匹配机器人闭环控制的单向物理现实。 - **稀疏MoE架构**：视频主干采用Mixture-of-Experts，总参数约13B但推理仅激活1.9B，配合一致性蒸馏、低精度编译等加速技术，将推理延迟从965ms降至142ms/chunk。 - **Foresight Reasoning异步推理**：设计预测-执行-纠偏闭环，机器人执行当前动作时模型并行预测下一步，在真实观测返回时重新校准，避免纯脑补导致的物理漂移，异步控制频率提升至225Hz。 ## 如何使用LingBot-VA 2.0 - **访问官网**：打开 https://technology.robbyant.com/lingbot-va-v2 了解模型架构、演示视频及技术细节。 - **获取代码**：访问 GitHub 仓库下载开源代码与技术报告，熟悉因果DiT、稀疏MoE及Foresight Reasoning的实现细节。 - **环境部署**：在配备高性能GPU的服务器或工作站上配置推理环境，安装依赖并加载模型权重。 - **硬件接入**：将模型接入机器人本体，连接相机观测流与机械臂/夹爪执行器，确保传感器数据实时输入。 - **配置异步管线**：启用Foresight Reasoning异步推理机制，使模型在执行当前动作片段时并行预测下一步状态。 - **闭环校准**：设置真实观测反馈通道，让模型在每次新观测返回时重新校正预测，避免物理漂移。 - **任务适配**：如需执行新任务，采集少量机器人操作数据，基于预训练权重进行高效微调。 ## LingBot-VA 2.0的核心优势 - **具身原生**：从架构、数据到训练目标均为物理世界量身定制，而非数字视频生成模型微调。 - **实时高效**：单GPU 150Hz推理，满足实时闭环控制需求。 - **因果一致**：严格单向时间建模，避免双向注意力造成的动作精度损失与灾难性遗忘。 - **数据高效**：MCP多步预测目标使训练收敛速度提升2.3倍，降低对机器人标注数据的依赖。 - **全栈协同**：与LingBot-Depth、LingBot-VLA、LingBot-Video等形成感知-预测-执行完整闭环。 ## LingBot-VA 2.0的项目地址 - **项目官网**：https://technology.robbyant.com/lingbot-va-v2 - **技术论文**：https://github.com/Robbyant/lingbot-va/blob/main/LingBot_VA2_paper.pdf ## LingBot-VA 2.0的同类竞品对比 维度 LingBot-VA 2.0 [ACE-Ego](https://ai-bot.cn/ace-ego/) **发布方** 蚂蚁灵波 大晓机器人 × 港中文 MMLab **模型定位** 具身原生世界动作模型（VA） “一脑多型”具身操作 VLA 模型 **架构路线** 自回归因果 DiT + 稀疏 MoE Qwen3-VL-4B + Flow-Matching Diffusion Action Expert **预训练方式** 从零具身原生预训练，不依赖数字视频生成模型 混合人类第一视角视频 + 机器人/仿真数据联合预训练 **核心机制** Foresight Reasoning 异步推理、语义视觉-动作分词器 相机空间动作对齐、形态条件编码、时间对齐分块、可靠性感知损失 **总参数 / 激活参数** 15.3B / 2.5B（稀疏激活） VLM 4B + Action Expert 约 600M（全激活） **推理速度** 单 GPU 150Hz（异步 225Hz） 未公开具体频率，依赖 4 步 flow-matching 解码 **RoboTwin 2.0 平均成功率** **93.6%**（Clean 93.8% / Randomized 93.4%） Easy 91.12% / Hard **90.62%** ## LingBot-VA 2.0的应用场景 - **家庭服务机器人**：执行桌面整理、物品归位、餐具摆放等长程家务任务，利用长程记忆与双臂协调能力完成复杂日常操作。 - **工业动态抓取**：在传送带、流水线上对移动目标进行实时抓取，模型预测物体未来位置并同步动作节奏，替代传统光电触发方案。 - **精密装配作业**：完成芯片、薄片、易碎零部件的柔性力控抓取与装配，依靠细粒度视觉伺服保护物料完整性。 - **人机交互娱乐**：支持冰球对战、桌面游戏等需要实时预判对手动作的高频交互场景，实现毫秒级反应与策略调整。 - **仓储物流分拣**：在动态变化的仓储环境中进行货物分拣、搬运与码垛，适应不同尺寸、形状包裹的泛化抓取需求。 --- 探索 2,800+ 全球实用 AI 工具与官方直达入口：[语宙 AI 导航 (https://ai.paooo.com/)](https://ai.paooo.com/)