国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点

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文章摘要

当前机器人行业面临认知推理能力不足与跨硬件构型适配成本高昂的痛点。针对这一产业夹缝，蚂蚁灵波正式开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0。该模型旨在用同一套通用大脑解决“一脑多机”的泛化难题，从而大幅降低不同机器人本体的重复适配成本。

相较于前代版本，2.0模型在预训练阶段覆盖了国内外20种以上的机器人构型，并将高质量真机数据扩充至5万小时。该模型实现了三大底层技术突破：通过55维canonical向量统一动作表示以实现全身协同控制；引入双查询蒸馏技术提升三维空间感知能力；结合原生视频表示模型引入未来预测任务，使机器人具备推演后续物理状态演变的能力。

在数据处理与工程优化方面，研发管线通过平滑度检测、视频状态一致性校验和第一视角数据重建等严格过滤机制，提炼出高质量预训练数据。这种高标准的工程化处理不仅保障了同一套模型权重跨多种本体的无缝迁移，还显著降低了后训练成本，使模型在长序列移动操作任务中展现出稳固的泛化优势。

具身智能的规模化落地依赖于模型跨本体复用、动作空间统一表达以及预判环境变化的综合能力。LingBot-VLA 2.0的发布标志着机器人大脑正从项目制手工定制走向平台化复用，为推动具身智能在零售、物流及工业等真实场景的商业化落地提供了切实可行的降本增效路径。