突发！蚂蚁集团发布 LingBot-VLA:双臂机器人操控步入“大模型时代”！2026

AI大模型架构02-06

2026年1月28日，蚂蚁集团旗下灵波科技正式宣布全面开源具身大模型LingBot-VLA，这一举措不仅填补了国内双臂机器人通用智能基座的技术空白，更标志着双臂机器人操控正式告别“机型专用、任务单一”的传统模式，迈入大模型驱动的泛化落地新阶段。作为一款面向真实机器人操作场景的“智能大脑”，LingBot-VLA凭借海量真机数据预训练、创新技术架构设计以及全面开源的生态布局，正在重构具身智能的技术...

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G1等9种主流双臂机器人构型，涵盖了从简单物体抓取到复杂双臂协作的全场景动作序列，实现了对主流双臂机器人机型的全面覆盖。与传统模型依赖仿真数据训练不同，LingBot-VLA的训练数据全部来自真实操作场景，结合“自动标注+人工精修”的双重策略——借助Qwen3-VL大模型对多视角视频进行精准解析，自动生成任务及子任务语言指令，再通过人工优化剔除冗余信息、修正偏差，确保了数据的高质量与高可信度。值得注意的是，随着预训练数据从3000小时扩展到20000小时，LingBot-VLA的下游任务成功率持续提升且未出现饱和迹象，充分验证了海量真实数据对模型泛化能力的关键支撑作用。这种数据积累使得同一个“智能大脑”能够无缝迁移至不同构型的机器人，无需大规模改写代码或重新训练，从根源上解决了“一机型一模型”的行业痛点。Part 03创新架构设计：兼顾感知精度与训练效率在技术架构上，LingBot-VLA采用混合Transformer（MoT）架构，以Qwen2.5-VL作为多模态主干网络，实现了视觉、语言、动作三大模态信息的深度融合，能够精准理解自然语言指令，并结合实时视觉输入规划出平滑连续的动作轨迹。针对传统VLA模型空间深度感知不足的短板，该模型创新性地与蚂蚁此前开源的高精度空间感知模型LingBot-Depth深度协同，通过特征蒸馏技术将深度信息与视觉-语言特征精准对齐，让机器人“看得更清楚、做得更明白”。在性能评测中，这种架构优势得到了充分验证：在上海交通大学开源的具身评测基准GM-100（包含100项真实操作任务）测试中，LingBot-VLA在3个不同真实机器人平台上，跨本体泛化平均成功率相较于Pi0.5的13.0%提升至15.7%（不引入深度信息）；引入深度信息后，成功率进一步攀升至17.3%，刷新了真机评测的成功率纪录。在RoboTwin 2.0仿真基准（包含50项任务）评测中，面对光照、杂物、高度扰动等环境随机化干扰，其操作成功率比Pi0.5提升了9.92%，实现了从虚拟仿真到真实落地的全方位性能领跑。此外，LingBot-VLA通过块式因果注意力机制防止未来动作信息泄露，结合分布式训练策略和算子级优化，大幅提升了训练效率——其训练效率达到StarVLA、OpenPI等主流框架的1.5~2.8倍，仅需80条演示数据即可实现高质量的任务迁移，相较于传统模型大幅降低了数据与算力成本。Part 04全面开源布局：降低行业门槛，推动生态协同LingBot-VLA的另一大突破的是其全面开源的生态策略——不仅提供模型权重，还同步开放了包含数据处理、高效微调及自动化评估在内的全套代码库。蚂蚁灵波科技CEO朱兴表示，具身智能要想大规模应用，依赖高效的具身基座模型，这直接决定了技术是否可用以及能否用得起。此次开源正是为了降低行业研发门槛，让开发者以更低成本快速适配自有场景，推动具身智能研发进入可复用、可验证、可规模化落地的新阶段。目前，LingBot-VLA已在Hugging Face和ModelScope上同步上线权重，成为LeRobot生态中极具竞争力的VLA模型之一。在数据采集与预训练阶段，该模型已获得星海图、松灵、乐聚、库帕思等多家企业及国家地方共建人形机器人创新中心的支持，且已与星海图、松灵、乐聚等厂商完成适配，充分验证了其跨本体迁移能力。Part 05深度解析：人形机器人与具身智能产业链的重构与升级LingBot-VLA的发布并非孤立的技术突破，而是契合了2026年人形机器人产业“量产提速、场景拓展、技术突破”的核心趋势。根据新华社2026年1月发布的产业展望，2025年人形机器人产业完成从“0-1”到“1-10”的跨越，2026年将正式开启向“10-100”的规模化迈进，核心主题切换为“量产落地与商业化提速”。LingBot-VLA作为具身智能的核心基座，正在重构人形机器人与具身智能产业链的价值分配，推动产业链各环节实现协同升级。产业链全景：三大环节协同受益，基座模型成核心枢纽人形机器人与具身智能产业链可分为上游核心零部件与基础层、中游整机制造与模型研发层、下游场景应用层三大环节，LingBot-VLA的出现正在重塑各环节的核心竞争力，形成“基础层赋能中游、中游推动下游、下游反哺上游”的良性循环。01上游：核心零部件国产化提速，成本持续下行上游环节主要包括核心零部件（伺服电机、减速器、控制器、传感器等）与基础层（大模型、数据集、开源框架等）。此前，上游核心零部件国产化率偏低、成本居高不下，是制约人形机器人量产的核心瓶颈。而LingBot-VLA的开源与普及，将大幅降低中游整机厂商的模型研发成本，推动整机需求放量，进而反向拉动上游核心零部件的国产化替代与成本下行。从产业现状来看，2026年上游核心零部件领域已出现明显突破：夏厦精密通过“一厂双用”模式，将反向式行星滚柱丝杠成本压降至千元级；优必选Walker系列机器人成本较2024年下降25%，核心得益于谐波减速器、伺服驱动器等零部件国产化率的提升。同时，LingBot-VLA与LingBot-Depth的协同，对深度传感器、视觉传感器等感知类零部件提出了更高需求，将推动传感器行业向高精度、低成本方向迭代，进一步完善上游供应链体系。02中游：整机制造与模型研发融合，差异化竞争凸显中游环节是LingBot-VLA的直接受益方，主要包括人形机器人整机制造、具身智能模型研发两大领域。此前，中游整机厂商往往需要投入大量资源研发专属控制模型，导致研发成本高、产品迭代慢，且难以实现跨机型适配。LingBot-VLA的开源的提供了通用智能基座，让整机厂商无需再从零研发模型，可将资源聚焦于整机结构优化、场景定制化适配等核心环节，大幅缩短产品迭代周期、降低研发成本。目前，中游市场已呈现“两极分化”的竞争格局：一方面，优必选、智元、宇树等头部企业聚焦工业级、高端消费级整机，借助LingBot-VLA等基座模型优化产品性能，加速商业化落地——优必选2025年全年交付量超500台，2026年产能目标直指万台级；智元机器人2025年出货量突破5100台，2026年有望增至数万台。另一方面，小型轻量化机器人成为新风口，宇树科技推出的Unitree R1智能伙伴起售价2.99万元，松延动力推出的Bumi小布米预售价格不足万元，这类产品借助通用模型的低成本优势，快速激活消费级市场需求。在模型研发领域，LingBot-VLA的发布推动行业从“闭门造车”向“开源协同”转变。此前，模型研发存在“数据孤岛”问题，不同企业的数据无法互通，导致模型泛化能力受限。而LingBot-VLA开源后，开发者可基于其数据与框架进行二次开发，形成“开源共享、协同迭代”的生态，加速具身智能模型的技术突破。03下游：场景应用加速渗透，工业领域成破局核心下游场景应用层是产业链价值实现的核心，主要包括工业制造、服务领域、家庭场景等，LingBot-VLA的泛化能力与低成本优势，正在推动下游场景从“示范验证”向“规模化落地”跨越。根据行业预测，2026年国内人形机器人出货量有望攀升至6.25万台，部分专家更乐观预测产量将突破10万台，核心驱动力正是场景应用的加速渗透。工业领域成为商业化破局的核心阵地，也是LingBot-VLA最具潜力的应用场景。2025年以来，人形机器人已逐步进入工厂“打工”：北京人形机器人创新中心研发的具身天工2.0与天轶2.0在福田康明斯发动机工厂稳定承担料箱搬运工作；智元机器人与富临精工达成数千万元合作，近百台远征A2-W机器人落地工厂，实现物料搬运、线边上料等任务的自主完成，且未发生一起物料倾倒事故。LingBot-VLA的跨机型适配能力与高精度操控性能，能够完美适配工业场景中多机型协同、多任务切换的需求，未来2-3年有望大批量进入工厂，成为智能制造的重要力量。除工业领域外，服务领域也在加速渗透。智元机器人推出国内首个机器人租赁平台“擎天租”，宇树科技全球首店落地京东MALL，头部企业通过全渠道布局激活消费级市场潜力。北京人形机器人创新中心CEO熊友军表示，人形机器人的普及是渐进过程，当前核心应用集中于危险（Dangerous）、肮脏（Dirty）、枯燥（Dull）的“3D岗位”，未来将逐步渗透至泛工业与商业服务领域，最终走进家庭场景。Part 06产业痛点与LingBot-VLA的破解路径尽管人形机器人与具身智能产业发展迅猛，但仍面临三大核心痛点，而LingBot-VLA的技术与生态布局正在逐步破解这些难题：一是泛化能力不足，不同机型、场景适配难度大。传统模型多针对单一机型、单一任务训练，跨机型、跨场景迁移时成功率大幅下降。LingBot-VLA通过9种主流机型、20000+小时真机数据预训练，结合深度感知技术，实现了跨本体、跨任务的泛化能力提升，GM-100真机测试成功率刷新纪录，有效解决了泛化性难题。二是研发成本过高，行业准入门槛高。传统模型研发需要投入大量的资金、人力采集数据、优化架构，且训练效率低下。LingBot-VLA的开源降低了模型研发门槛，其1.5~2.8倍的训练效率提升的80条演示数据即可实现任务迁移的优势，大幅降低了数据与算力成本，让中小厂商也能参与具身智能研发。三是生态协同不足，产业链上下游脱节。此前，上游零部件厂商、中游整机厂商、下游应用企业各自为战，缺乏统一的技术标准与协同机制。LingBot-VLA的开源生态，推动了星海图、松灵、乐聚等上下游企业的协同合作，形成了“基础模型+硬件平台+场景应用”的协同生态，加速了产业链的整合升级。未来展望：大模型驱动具身智能，开启产业全新纪元LingBot-VLA的发布，不仅是蚂蚁集团在AGI研发上的又一重要成果，更是具身智能产业发展的重要转折点。作为蚂蚁Inclusion AI生态的关键实践，LingBot-VLA的开源正在推动具身智能从“实验室”走向“真实世界”，从“专用工具”向“通用助手”转变。结合产业发展趋势，未来具身智能与人形机器人产业将呈现三大发展方向：其一，技术层面，通用基座模型将成为核心竞争力，多模态融合与深度感知技术持续迭代。未来，LingBot-VLA将融入单臂机器人、移动机器人等更多类型数据，进一步提升泛化能力；同时，深度感知、因果推理等技术的融合，将让机器人具备更强的环境适应能力与自主决策能力，能够应对更复杂的真实场景。其二，产业层面，量产规模持续扩大，成本持续下行，产业链协同更加紧密。2026年作为人形机器人量产元年的关键延伸，10万级量产目标的实现将推动核心零部件国产化率进一步提升，成本持续下行；同时，开源生态的完善将吸引更多开发者参与，形成“开源协作、创新迭代”的产业氛围，上下游企业的协同将更加紧密，形成完整的产业闭环。其三，应用层面，场景渗透持续加速，工业与服务领域成为核心增长点。工业领域将逐步实现从“示范应用”到“规模化部署”的跨越，成为人形机器人应用的核心阵地；服务领域将逐步渗透至安防巡检、医疗辅助、家庭服务等细分场景，进一步拓展产业价值边界。蚂蚁灵波科技CEO朱兴表示，期待通过LingBot-VLA的开源，携手全球开发者加速具身智能技术的迭代与规模化应用，助力AGI更快到来。可以预见，随着LingBot-VLA等通用基座模型的普及，双臂机器人操控的大模型时代已经来临，人形机器人与具身智能产业将迎来爆发式增长，逐步改变工业生产与人类生活的方式，开启智能时代的全新篇章。欢迎关注","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"2","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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