当世界模型开始“指挥双手”，蚂蚁灵波的具身路线更清晰了

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文章摘要

蚂蚁旗下的灵波科技近期密集发布了多项具身智能领域的重要成果，展示了其在该领域的技术布局与生态野心。LingBot-World和LingBot-VA两款开源世界模型的发布，标志着蚂蚁在构建物理世界模拟与机器人交互范式上取得突破。前者定位为高保真环境模拟器，通过分层数据引擎与混合专家（MoE）架构，解决了视频生成模型长期存在的时序一致性差、计算成本高等问题，在视频质量、动态交互等指标上达到领先水平；后者则创新性地采用自回归视频-动作映射框架（MoT），将高维视频与低维动作Token统一编码，在LIBERO等基准测试中任务成功率超98%，并实现30-50条数据即可适配新场景的高效学习能力。

技术路径上，两款模型均体现出对开源生态与实用性的双重重视。LingBot-World通过开源降低开发者构建虚拟训练场的门槛，而LingBot-VA的异步推理流水线设计使模型能直接在真实机器人上部署验证。这种“模拟-实践”闭环的协同设计，为通用具身智能提供了可落地的技术选项。

蚂蚁灵波将当前世界模型分为三类技术路线：智能上限突破、真实世界仿真、机器人控制。其独特之处在于同时对仿真与控制两条路径展开探索。LingBot-World直指现有视频生成模型“缺乏物理规律理解”的核心缺陷，通过三阶段训练（通用视频先验、世界知识注入、实时推理优化）实现从“做梦者”到“模拟者”的跨越；LingBot-VA则聚焦具身控制中的因果推理难题，通过视频-动作的自回归预测建立物理现实的因果关系，并结合噪声增强、注意力掩码等技术提升系统鲁棒性。

从技术生态看，蚂蚁灵波已初步形成覆盖感知（LingBot-Depth）、操作（LingBot-VLA）、仿真（LingBot-World）、交互（LingBot-VA）的全链条工具库。这种开源协作的策略，既解决了行业数据稀缺、成本高昂的痛点，也为具身智能的长期发展积累了基础设施。值得关注的是，其所有模型均强调“真实世界反馈”的重要性——无论是World的交互式仿真环境，还是VA的在线学习机制，均指向通过持续的环境交互修正模型幻觉这一技术哲学。

未来，VLA与世界模型的深度融合将成为蚂蚁探索通用具身智能的核心方向。尽管作为新入局者，灵波科技通过这轮密集发布已展现出独特的技术审美：在理想主义的前沿探索与现实主义的问题解决间保持平衡，同时以开源生态撬动行业协同创新。随着更多开发者加入，这种基于物理规律理解与因果推理的技术路线，或将为世界模型的发展提供新的可能性。