LingBot-VLA 2.0快速摘要
LingBot-VLA 2.0是蚂蚁灵波科技在2026年7月推出的视觉-语言-动作基础模型，用于真实机器人任务执行，支持多机器人构型、双臂操作、移动操作和多自由度控制。
- 模型名称：LingBot-VLA 2.0
- 开发公司：蚂蚁灵波科技
- 发布时间：2026年7月
- 模型类型：视觉-语言-动作（VLA）基础模型
- 参数规模：6.38B参数
- 训练数据：约60,000小时，包括50,000小时机器人轨迹和10,000小时第一视角操作视频
- 机器人支持：20种机器人构型，覆盖机械臂、双臂、移动底盘等形态
- 主要功能：机器人视觉理解、语言指令执行、动作生成、多任务操作
- 技术特点：统一动作空间、稀疏MoE、双查询蒸馏、预测性动力学建模
- 开源情况：Apache-2.0许可证，开放模型权重和代码
- 适用场景：家庭服务、工业制造、物流仓储、机器人科研
LingBot-VLA 2.0的核心优势
- 跨机器人构型泛化：通过统一动作空间将20种机器人构型转换为共享表示，支持机械臂、夹爪、灵巧手、腰部、头部和移动底盘控制，提高不同机器人平台之间的数据复用能力。
- 大规模真实数据训练：采用约60,000小时预训练数据，其中50,000小时来自真实机器人轨迹，10,000小时来自第一视角操作视频，增强模型对现实环境任务的理解能力。
- 稀疏MoE架构：动作专家模块采用稀疏混合专家结构，通过不同专家学习不同任务和机器人模式，在相同激活计算规模下降低训练损失和验证动作误差。
- 未来状态预测：利用双查询蒸馏技术，将当前和未来感知信息加入视觉文本输入，结合深度信息和时间特征，提高机器人连续任务执行能力。
- 真实机器人评测：在GM-100双臂任务测试中，AgileX Cobot Magic平台达到66.2进度得分和34.4成功率，验证模型在真实操作环境中的执行能力。
LingBot-VLA 2.0的主要功能
- 视觉任务理解：模型接收机器人摄像头画面和自然语言任务，例如“整理桌面物品”，通过视觉识别目标并生成对应动作策略。
- 语言控制机器人：支持自然语言驱动机器人执行任务，将用户指令转换为机械臂、夹爪和移动底盘动作，实现人机交互控制。
- 多自由度控制：支持Arm、EEF、Gripper、Hand、Waist、Head和Move等动作维度，可处理机械臂、手部和移动机器人协同任务。
- 双臂操作任务：支持双臂机器人完成抓取、整理、装配等任务，在GM-100测试中覆盖9个双臂操作任务。
- 长程移动操作：支持连续任务执行，例如冰箱整理、灶台清洁等场景，需要机器人完成移动、识别、抓取和操作流程。
LingBot-VLA 2.0的技术原理
- VLA模型架构：通过视觉、语言和动作联合建模，将环境信息、任务目标和机器人控制信号统一处理，实现从理解到执行的机器人智能体能力。
- 55维动作空间：模型将20种机器人构型映射到55维统一动作表示，包括机械臂14维、末端执行器14维、夹爪2维、灵巧手12维等。
- 稀疏MoE设计：模型在动作专家模块加入Sparse MoE，通过多个专家网络分别处理不同任务模式，提高模型扩展效率。
- 双查询蒸馏：模型加入当前查询和未来查询，结合LingBot-Depth深度信息与DINO-Video视觉特征，增强环境变化预测能力。
- 数据清洗训练：训练数据经过动作平滑、视频质量过滤、轨迹重建和标准化处理，提高机器人动作学习稳定性。
LingBot-VLA 2.0与主流模型对比
| 对比维度 | LingBot-VLA 2.0 | Qwen-VLA | UnifoLM-VLA-0 | OpenVLA |
|---|
| 开发方 | 蚂蚁灵波科技 | 阿里巴巴通义实验室 | 清华大学团队 | Stanford大学团队 |
| 模型定位 | 具身智能基础模型 | 机器人视觉语言动作模型 | 统一机器人策略模型 | 开源通用VLA模型 |
| 训练数据 | 约60000小时 | 公开资料未披露完整规模 | 公开资料未披露完整规模 | 基于开放机器人数据集训练 |
| 机器人支持 | 20种机器人构型 | 多机器人平台 | 多机器人平台 | 多机器人平台 |
| 动作空间 | 55维统一动作空间 | 统一动作表示 | 统一机器人动作建模 | 标准机器人动作控制 |
| 核心技术 | 稀疏MoE、双查询蒸馏 | 视觉语言动作联合建模 | 统一策略学习 | 开源VLA架构 |
| 真实机器人部署 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 开源情况 | Apache-2.0 | 开源 | 开源 | 开源 |
| 适用场景 | 工业、家庭、物流、科研 | 机器人研究与开发 | 机器人泛化研究 | 机器人算法研究 |
LingBot-VLA 2.0的主要优势在于数据规模和机器人泛化能力。模型基于约60000小时预训练数据构建，支持20种机器人构型和55维统一动作空间，可覆盖机械臂、夹爪、灵巧手及移动底盘等多种控制形式。相比Qwen-VLA、UnifoLM-VLA-0和OpenVLA，LingBot-VLA 2.0更强调跨机器人平台适配以及真实场景部署能力，并公开了GM-100双臂操作和长程移动操作测试结果。
如何使用LingBot-VLA 2.0
- 下载模型：从Hugging Face或ModelScope获取lingbot-vla-v2-6b权重，模型规模约6.38B参数，适合研究人员进行机器人模型测试。
- 配置环境：安装Python 3.12和PyTorch 2.8.0，并配置模型依赖环境，确保推理代码能够正常运行。
- 准备机器人：根据目标机器人类型设置动作映射，将机器人状态、图像输入和动作输出转换为统一格式。
- 部署推理：加载模型并连接机器人控制系统，RTX 4090D测试中单次推理约130毫秒，可用于机器人实验部署。
- 执行任务：输入语言任务和视觉信息，例如“拿取物品并移动到指定位置”，模型生成动作并控制机器人执行。
LingBot-VLA 2.0的局限性
- 硬件要求较高：模型主要面向真实机器人部署，需要机器人本体、摄像头和计算设备支持，普通电脑无法直接完成机器人控制任务。
- 数据采集成本较高：模型依赖50,000小时真实机器人轨迹数据，机器人数据采集和处理需要较高硬件投入。
- 复杂环境适应仍有限：虽然支持长程操作任务，但家庭和工业环境存在大量未知变化，模型仍需要针对具体场景优化。
LingBot-VLA 2.0相关资源
- 官网产品页：LingBot-VLA 2.0
- GitHub仓库：https://github.com/robbyant/lingbot-vla-v2
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-vla-v2
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2607.06403
LingBot-VLA 2.0的典型应用场景
- 家庭服务机器人：输入家庭环境图像和任务指令，机器人完成冰箱整理、物品抓取等操作，输出连续动作流程。
- 工业制造：输入零件装配任务和生产环境数据，机器人执行抓取、定位和安装，提高自动化生产能力。
- 物流仓储：输入货物搬运需求，机器人完成识别、移动、抓取和放置任务，输出完整搬运流程。
- 零售服务：输入商品整理任务，机器人识别货架物品位置并执行补货、整理等动作。
- 科研开发：研究人员可基于开源模型进行机器人智能体训练、自定义数据测试和算法研究。
LingBot-VLA 2.0常见问题
LingBot-VLA 2.0怎么用？
LingBot-VLA 2.0需要下载模型权重，配置Python 3.12和PyTorch 2.8.0环境，再连接机器人平台进行推理测试，适合机器人开发者使用。
LingBot-VLA 2.0参数多少？
LingBot-VLA 2.0公开模型lingbot-vla-v2-6b约6.38B参数，采用视觉-语言-动作架构，用于机器人感知和动作控制。
LingBot-VLA 2.0和OpenVLA哪个好？
两者定位不同，LingBot-VLA 2.0重点支持20种机器人构型和真实任务测试，OpenVLA更关注开放机器人研究场景。
LingBot-VLA 2.0支持实时控制吗？
模型支持推理部署，RTX 4090D测试中单次推理约130毫秒，实际控制速度还取决于机器人硬件和通信系统。
LingBot-VLA 2.0免费吗？
模型采用Apache-2.0许可证开放下载，模型本身免费获取，但机器人硬件和计算资源仍需要成本投入。
