# LingBot-VA 2.0 – 蚂蚁灵波推出的具身原生世界动作模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/29259/
- Published: 2026-07-10T22:23:03+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

## 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。

阅读目录

 * [LingBot-VA 2.0是什么](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [LingBot-VA 2.0的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [LingBot-VA 2.0的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [如何使用LingBot-VA 2.0](https://paooo.com/aigc-news/29259/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8lingbotva-20)
 * [LingBot-VA 2.0的核心优势](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e6%a0%b8%e5%bf%83%e4%bc%98%e5%8a%bf)
 * [LingBot-VA 2.0的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [LingBot-VA 2.0的同类竞品对比](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e5%90%8c%e7%b1%bb%e7%ab%9e%e5%93%81%e5%af%b9%e6%af%94)
 * [LingBot-VA 2.0的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/29259/#lingbotva-20%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![LingBot-VA 2.0](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/LingBot-VA-2.0-website-
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## 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。

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