文章摘要
【关 键 词】 具身智能、空间感知、深度估计、视觉底座、商业落地
蚂蚁灵波发布的LingBot-Depth 2.0空间感知模型在多项测试中取得领先成绩，成功解决了传统深度估计在透明物体、细小目标及复杂反光环境下的感知难题。该模型提升了物体轮廓边缘的清晰度与小尺寸目标的捕捉能力，降低了机器人的误碰和漏检率。同时，其在长距离障碍物识别和极端光线环境下展现出优异的结构保持能力，为机器人规划与避障提供了高精度输入。
在技术突破之外，该模型已实现商业化落地。蚂蚁灵波与三维视觉硬件企业奥比中光达成合作，打通了从模型能力到软硬件一体化的商业闭环。双方联合推出了自带高质量深度标注的数据采集设备，完成了软件工具包的深度集成，并即将上线无需复杂调校的一体化相机。这些举措使下游厂商能够便捷地开启空间感知能力，加速了技术在工业场景中的应用。
此次性能跨越的核心在于底层架构重构，蚂蚁灵波从头自研了全球首个面向具身智能的空间原生视觉基础模型LingBot-Vision。该基座模型将几何空间理解作为核心，采用基于几何的预训练机制与边界强迫自监督学习范式，迫使神经网络重点学习边缘特征。凭借此创新，仅11亿参数的LingBot-Vision在深度估计精度上全面超越了70亿参数的传统视觉模型，其推出的小参数蒸馏模型也满足了端侧算力的部署需求。
在战略布局方面，蚂蚁灵波采取了底层基座开源与下游能力验证结合的模式。LingBot-Vision预训练视觉基座已向全行业开源，旨在成为具身智能领域的公共基础设施。此举将赋能各类开发者与机构，加速工厂巡检、仓储物流及人形机器人等场景的生态发展。与此同时，LingBot-Depth 2.0将作为核心商业能力暂不开源，持续服务于产业端的深度定制与落地应用。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2758字 | 12分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 qwen3.7-max-2026-05-20
【摘要评分】 ★★★★★
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