# 蚂蚁灵波全栈大脑2.0亮相WAIC，“镇馆之宝”智慧药房验证“一脑多机”

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- Published: 2026-07-16T10:29:33+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * LingBot-VLA2.0以6万小时真实数据预训练，已适配17家厂商、20余种机器人构型。
 * 智慧药房在国大药房上海门店落地，机器人可直接进入既有环境协同作业。
 * 蚂蚁灵波从“身体”转向“大脑”，推动“一脑多机”走向可规模化产业方案。

2026世界人工智能大会（WAIC）将于7月17日正式拉开帷幕。作为大会展览板块的最高荣誉，
日前揭晓的十大“镇馆之宝”已率先成为各方关注的焦点。其中，蚂蚁集团的“基于蚂蚁灵波跨
本体具身[大模型](https://paooo.com/ai-study/)的机器人智慧药房”，与中科曙光“曙光8000—
全国产十万卡AI超集群”等硬核科技成果一同登榜。

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“镇馆之宝”由大会组委会从技术含量、市场前景、可复制性和社会价值等维度综合评选，旨
在表彰具有行业突出贡献及领先技术的创新应用。每年有数百款顶尖产品参选，最终入选项目
不超过10个，含金量极高。

此次获奖的智慧药房，由蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波携手国大药房打造，以“通用大脑”
驱动不同品牌、不同构型的机器人，协同完成订单接收、智能分拣和商品交付的全流程闭环。
该方案已在国大药房上海门店落地。在WAIC现场，观众也将直观感受蚂蚁灵波“一脑多机”在
真实零售场景中的硬核作业能力。

**从接单到交付，同****一“大脑”驱动不同机器人****协同作业**

WAIC蚂蚁灵波展台（上海世博展览馆 H3-B302），乐聚、星海图和蚂蚁灵波自研R-2三台机器
人，在具身基座模型LingBot-VLA2.0的驱动下根据随机订单自主分工，连续完成接单、取货
和交付。机器人需要识别药品及其位置，理解货架、人员和设备的空间关系，规划连续任务，
并将决策转化为不同本体可以执行的动作。

据介绍，这套方案已在国大药房上海门店投入实际运营。门店无需为机器人专门进行空间改造，
机器人可直接进入既有经营环境，与工作人员和顾客共处。特别是在夜间值班等场景，有效
协助药剂师分拣药品，分担高频重复劳动，提升夜间药房的服务效率。

随着机器人本体、零部件和运动控制快速发展，具身智能产业重心正从“身体”转向“大脑”。
目前，不少机器人仍停留在“一机一脑”模式，一旦更换本体、任务或场景，通常需要重新采集
数据、训练和部署，推高了具身智能规模化落地的成本。

为了突破这一瓶颈，蚂蚁灵波致力于打造行业通用智能基座。LingBot-VLA2.0在预训练阶段
融入6万小时高质量真实数据，已适配乐聚、智元、宇树、银河通用等17家厂商的20余种机器
人构型，覆盖单臂、双臂、双足和轮式等形态，并支持头部、腰部、末端执行器及移动底盘
等全身自由度。

**全栈大脑2.0****亮相:看得更清楚、想得更明白、干得更利索**

本届WAIC，蚂蚁灵波以“全栈大脑2.0”为主线，呈现通用大脑如何让机器人“看得更清楚、想得
更明白、干得更利索”。这套模型体系覆盖空间智能、灵巧操作和环境反馈的全栈链路。

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值得一提的是，LingBot-VA2.0是行业首个具身原生世界动作模型。该模型没有采用基于数字
世界模型微调改造的路线，而是面向机器人在物理世界中完成任务的需求从头预训练，使机器
人能够边行动、边预测，并根据环境变化快速调整动作。

除智慧药房外，现场还设置了多项模型互动。观众可以观察搭载LingBot-Depth2.0的深度相机
如何补全鱼缸玻璃、水体和反光物体缺失的空间信息;手持设备移动，查看LingBot-Map实时
生成三维地图;还可通过手柄进入LingBot-World2.0，体验生成世界如何随操作持续演化。

蚂蚁灵波正与乐聚、钛虎等本体伙伴及国大药房、隆盛等场景伙伴，在零售分拣、物流分拣
和工业场景开展商业化测试，并联合简智科技等数据伙伴共建标准化数据体系。随着真实作业
数据持续回流模型训练，模型、本体、数据与场景进一步融合，推动“一脑多机”走向可规模
化落地的产业解决方案。

❓ 常见问题解答（FAQ）

蚂蚁灵波智慧药房是什么？

这是蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波与国大药房共建的机器人药房方案，由通用大脑驱动
不同品牌、不同构型机器人协同完成接单、分拣和交付，已在国大药房上海门店落地实测。

LingBot-VLA2.0支持哪些机器人？

文中提到，LingBot-VLA2.0已适配乐聚、智元、宇树、银河通用等17家厂商的20余种机器人
构型，覆盖单臂、双臂、双足和轮式等形态，并支持多部位自由度协同。

一脑多机为什么重要？

它能让同一套“大脑”适配不同机器人本体和场景，减少重复采集数据、重新训练和部署的成本，
提升具身智能从单点演示走向规模化落地的效率。

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多机器人共用一个大脑，难点在哪？

难点不在模型本身，而在本体差异、控制接口和安全边界。落地时要把感知、决策和执行解
耦，用统一任务协议适配不同机器人，再通过仿真和小流量实机验证动作可靠性。

智慧药房场景最适合先复制什么能力？

优先复制高频、流程固定的任务，如接单、分拣、搬运和交付确认。因为这些环节可标准化、
可量化，也更容易积累闭环数据；等稳定后再扩展到异常处理和跨区域协同。

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 * [LingBot-VA 2.0 – 蚂蚁灵波推出的具身原生世界动作模型](https://paooo.com/aigc-news/29259/)
 * [上海AI实验室开源InternVLA-A1：600万条语料+一脑多形，具身智能大模型实现跨场景零样本泛化](https://paooo.com/aigc-news/13637/)
 * [蚂蚁灵波科技开源LingBot-VA：首个通用机器人视频-动作世界模型，30次演示学会新技能](https://paooo.com/aigc-news/11479/)
 * [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](https://paooo.com/aigc-news/29068/)

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