lingbot-VA

lingbot-VA – 蚂蚁灵波科技开源的视频-动作世界模型

LingBot-VA：重塑机器人学习范式，实现因果驱动的通用控制

在人工智能与机器人技术交汇的前沿，蚂蚁灵波科技近日推出了一项突破性成果——LingBot-VA。这款模型被誉为全球首个专为通用机器人控制设计的因果视频-动作世界模型，它标志着机器人学习范式的一次深刻变革。LingBot-VA 巧妙地将复杂的视频世界建模与策略学习整合进一个统一的自回归框架中，赋予了机器人“预见未来”并执行精准闭环控制的能力。

核心创新：统一视觉预测与动作决策

LingBot-VA 的核心竞争力在于其对传统机器人学习流程的颠覆。以往，视觉理解和动作规划往往是分离的模块，而 LingBot-VA 则实现了“边想象、边行动”的无缝衔接。通过自回归扩散架构，模型能够在同一个框架内交织处理视觉动态预测和动作推理。这意味着机器人不仅能感知当前环境，还能在脑海中“模拟”出接下来的视觉演变，并据此生成最优动作序列。

该模型的技术基石在于其精妙的三阶段处理框架。首先，自回归视频生成模块根据当前的观察数据和语言指令，生成一系列预测的未来帧。随后，一个关键的组件——逆向动力学模型（IDM）——登场，它负责将这些预测的视频信息精准地“翻译”成具体的机器人动作指令。最重要的是，在动作执行后，模型会用真实的反馈数据更新其内部状态（KV-cache），形成一个紧密的闭环，确保决策始终锚定在现实世界的结果上。

数据高效与卓越泛化能力

在数据效率方面，LingBot-VA 展现出惊人的学习能力。它仅需 30 到 50 次真实世界演示，便能快速掌握一项新技能，这在数据稀缺的机器人领域具有极高的实用价值。相较于现有的主流基准模型（如 $\pi_{0.5}$），其新技能学习的成功率提升了约 20%。

更令人印象深刻的是其强大的泛化潜力。LingBot-VA 能够处理一系列复杂且多样化的任务，涵盖了从精细操作（如精确插入试管或抓取微小螺丝）到柔性物体处理（如衣物折叠）的挑战，甚至能够应对带有机械约束的铰接物体交互（如开启抽屉）。这种跨场景的适应性，得益于其在海量真实机器人视频-动作数据上进行的深度预训练。

赋能未来机器人应用场景

LingBot-VA 的问世，为下一代机器人应用打开了广阔的空间。在家庭环境中，它能胜任准备早餐、拆解包裹等需要多步骤规划和长期记忆的复杂家务。在工业领域，其亚毫米级的控制精度使其成为高精度装配和操作的理想选择。此外，对于需要快速部署和迭代新任务的场景，LingBot-VA 的少样本学习特性使其成为高效训练的理想工具。

通过将世界模型与控制策略的深度融合，LingBot-VA 不仅仅是一个预测工具，更是一个能够理解物理世界因果关系并据此做出合理决策的智能体，为实现真正通用的机器人智能铺平了道路。

资源获取

有兴趣深入了解和试用 LingBot-VA 的研究人员和开发者，可以通过以下渠道获取相关资源：