蚂蚁灵波开源LingBot-VA：机器人首次实现“脑补未来”，擦试管、做早餐样样稳，通用机器人天花板再提升

0 0

【量子位 2026年2月3日讯】机器人行业迎来里程碑式突破——蚂蚁灵波团队连续第四天开源重磅技术，推出全球首个通用机器人控制因果视频-动作世界模型LingBot-VA。这款模型彻底颠覆传统机器人“观察-反应”的被动模式，让机器在动手前先在“大脑”里推演未来几秒的视觉画面，像人类一样靠“想象力”做决策。目前，LingBot-VA已在真机测试中轻松完成毫米级精度的试管清洗、多步骤早餐制作等复杂任务，更在RoboTwin 2.0等权威基准测试中刷新成功率纪录，为通用机器人落地扫清关键技术障碍。

一、从“走一步看一步”到“想百步再行动”，机器人掌握“预测式决策”

传统机器人（尤其是基于VLA视觉-语言-动作范式的机型）如同“机械反射体”，看到指令后直接执行动作，遇到长任务易“断片”、高精度操作易失误。而LingBot-VA通过“自回归视频预测+逆向动力学”的创新架构，让机器人拥有了“主动思考”的能力。

1. 核心逻辑：先推演未来画面，再反推动作路径

LingBot-VA的运作分为两步，完美复刻人类“先想后做”的决策逻辑：

视频世界模型：接收当前视觉信息（如“面前有一根透明试管”）后，模型会在内部生成未来3-5秒的视觉序列——比如“喷洒清洗液后，液体如何流动覆盖管壁”“擦拭时试管角度变化后的画面”，甚至能预判“若力度过大可能导致试管倾斜”的风险场景；
逆向动力学计算：基于推演的未来画面，反推出实现该结果所需的精准动作参数——比如清洗试管时机械臂的旋转角度（精确到0.1度）、擦拭力度（控制在50-80克力）、清洗液喷射量，确保每一步动作都能导向最优结果。

这种“先想象、再行动”的模式，让机器人摆脱了对“即时视觉反馈”的依赖。在测试中，即使短暂遮挡摄像头，LingBot-VA仍能凭借之前的推演完成剩余动作，而传统机器人会立刻陷入“无反应”状态。

2. 三大技术突破支撑“预测能力”

为实现稳定的“未来推演”，蚂蚁灵波团队在架构层面做了三重创新：

因果注意力+KV-cache：杜绝“偷看未来”，记忆不丢失：模型通过因果注意力机制严格限制“只能使用过去信息”，避免逻辑混乱；同时借助KV-cache技术存储历史操作数据，比如制作早餐时，能清晰记得“已烤好面包、还未倒牛奶”，不会重复或遗漏步骤，解决长时序任务“失忆”难题；
Mixture-of-Transformers分工：视觉与动作互不干扰：将模型拆分为“视频流”和“动作流”两个独立模块——视频流负责复杂的视觉推演（如识别试管污渍位置、预判布料形变），动作流专注于精准的运动控制（如机械臂关节角度调整）。两者共享注意力机制但保持表征独立，既保证视觉理解的丰富性，又避免动作精度受视觉噪声干扰；
异步推理+FDM接地：效率与现实不脱节：机器人执行当前动作时，模型已在后台计算下一步操作，实现“执行-推理并行”，延迟降低60%；同时通过FDM（Force-Distance Mapping）技术，用真实力觉、视觉数据不断校正推演结果，防止模型“脑补”脱离现实（如避免推演中“试管不会碎”但实际操作中因力度过大导致破损）。

二、真机实测：毫米级精度+长任务稳定，三类场景验证实力

LingBot-VA并非“纸上谈兵”，在实验室真机测试和权威仿真基准中，其表现远超同类模型，尤其在高难度场景中优势显著。

1. 长时序任务：做早餐、拆快递零失误

面对“烤面包→倒牛奶→摆盘”“拿刀划开快递箱→取出物品→整理包装”等多步骤任务，LingBot-VA展现出极强的流程把控能力：

任务全程无需人工干预，即使中途被外部干扰（如测试人员不小心碰到桌子），也能通过记忆回溯当前进度，重新衔接操作；
在“拆快递”测试中，模型能预判“刀刃划开胶带的轨迹”“箱子打开后物品可能的摆放位置”，避免划伤内部物品，成功率达98.2%，远超传统VLA模型的76.5%。

2. 高精度任务：擦试管、拧螺丝稳如“老工匠”

毫米级精度操作是机器人的传统难点，而LingBot-VA凭借“动作流独立控制”设计，将误差控制在0.3毫米以内：

清洗透明试管时，能通过视觉推演定位管壁死角，控制机械臂带动毛刷精准擦拭，同时预判清洗液流动范围，避免液体溢出；
拧螺丝测试中，提前计算螺丝纹路角度与拧入力度，一次拧入成功率达99.1%，无需反复调整，效率比人工操作提升3倍。

3. 可变形物体操作：折衣服、处理布料行云流水

针对布料、纸张等可变形物体，LingBot-VA通过预判形变轨迹，实现流畅操作：

折叠T恤时，模型会先推演“对折后领口、袖口的形态变化”，调整机械臂夹持位置，避免布料褶皱；
测试数据显示，其处理可变形物体的成功率达92.3%，比行业平均水平高出28个百分点。

在仿真基准测试中，LingBot-VA同样表现亮眼：RoboTwin 2.0双臂协作任务（含Easy/Hard两个难度）中，成功率分别达92.93%、91.55%，均比第二名高出4%以上；LIBERO基准测试更是以98.5%的平均成功率刷新SOTA纪录，且任务越复杂、序列越长，其领先优势越明显（Horizon=3长任务中优势扩大至9%）。

三、四天开源构建“通用机器人技术栈”，行业生态受带动

LingBot-VA的开源并非孤立事件，而是蚂蚁灵波“四天连续开源”计划的收官之作。这四项技术串联起通用机器人的“感知-理解-行动”全链路，形成完整技术体系：

Day 1：LingBot-Depth：解决“看清”问题，提供高精度空间感知能力，让机器人精准识别物体位置与深度；
Day 2：LingBot-VLA：解决“连接”问题，打通视觉、语言到动作的通用接口，实现跨任务适配；
Day 3：LingBot-World：解决“理解”问题，构建世界模拟器，让机器人掌握物理规律（如“物体掉落会下落”）；
Day 4：LingBot-VA：解决“行动”问题，将世界模型嵌入控制闭环，让“想象”落地为精准动作。

这套技术栈的开源，不仅为开发者提供了可复用的工具，更推动行业形成“视频驱动通用机器人”的新范式——视频不再只是训练数据，而是成为连接感知、记忆、动作的核心媒介。目前，谷歌、宇树科技等企业已受此带动，相继开放相关技术（如谷歌Project Genie 3体验、宇树UnifoLM-VLA-0开源），海外媒体评价称“蚂蚁灵波的开源动作，是全球机器人领域主导权争夺的战略性举措”。