目标读者：AI 开发者、具身智能研究者、机器人从业者，以及对具身智能开源生态感兴趣的技术人。

解决的问题：梳理蚂蚁灵波科技 2026 年 7 月 8 日至 10 日连续开源的三款具身智能基座模型的核心技术点，帮助读者理解 MoE 视频基模、Agent 驱动世界模型、跨构型 VLA 模型分别解决了什么问题，以及它们如何共同构成一套完整的具身智能技术栈。

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一、开篇：三天三连发，具身智能迎来"开源周"

2026 年 7 月的第二周，具身智能领域迎来了一场密集的技术发布。蚂蚁集团旗下的蚂蚁灵波科技（Robbyant）在短短三天内，连续开源了三款重量级具身智能基座模型：

• 7 月 8 日：LingBot-VLA 2.0 —— 新一代具身视觉语言动作模型，支持 17 家机器人厂商、20 多种机器人构型；
• 7 月 9 日：LingBot-Video —— 全球首个基于 MoE 架构的具身视频生成基础模型，同步开源 LingBot-World 2.0（Infinity），首个将 Agent 机制引入世界模型的实时交互系统；
• 7 月 10 日：LingBot-VA 2.0 —— 业界首个具身原生世界动作模型，从零开始预训练，面向物理世界原生设计。

再加上此前 7 月 7 日发布的空间感知模型 LingBot-Depth 2.0 和视觉基础模型 LingBot-Vision，蚂蚁灵波在不到一周的时间内完成了从空间感知 → 视觉理解 → 视频生成 → 世界模拟 → 动作执行的全栈大脑 2.0 布局。这一系列动作在海外开发者社区引发热议，相关模型发布即登上 X（原 Twitter）科技热榜，Reddit 的 r/MachineLearning 板块也被刷屏讨论。

这篇文章将重点拆解 LingBot-Video、LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 三款核心模型的技术亮点，分析它们在整个具身智能技术栈中的定位，并探讨这一轮密集开源对行业生态的深远影响。

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二、LingBot-Video：全球首个 MoE 具身视频基模

2.1 视频生成的两条路：通向影院 vs 通向机器人

过去两年，视频生成模型经历了爆发式发展。从 Sora 到 Wan、从 Cosmos 到 Seedance，画质越来越精细，动作越来越流畅。但这些模型的设计初衷是内容创作——它们追求的是视觉冲击力和艺术表现力，衡量标准是"好不好看"。

而具身智能需要的视频生成，衡量标准完全不同。机器人需要的是：这个动作符不符合物理规律？物体在受力后会不会发生合理的形变？抓取动作的轨迹是否连续且可执行？ 一个看起来天衣无缝的生成视频，如果其中机器人的手指穿透了物体、或者物体在被推动时没有产生应有的摩擦力反馈，对机器人训练来说就是无效数据。

LingBot-Video 正是蚂蚁灵波面向具身智能开辟的一条新路线——从视频生成的源头重新设计，让模型学会的是"物理世界如何运作"，而不只是"视频画面如何好看"。

2.2 MoE 架构：30B 总参，3B 推理激活

LingBot-Video 在架构上采用了 DiT + MoE（Mixture-of-Experts） 设计，以 MoE 替代传统 Dense 架构，在扩大模型容量的同时严格控制单次推理成本。

对比维度	传统 Dense 架构	LingBot-Video MoE 架构
总参数量	30B（全部激活）	30B（仅激活约 3B）
推理效率	基准水平	约 3 倍提升
模型容量	固定	可扩展
适用场景	通用视频生成	具身智能实时推理

这种设计让模型既能获得大规模参数带来的丰富视觉表达能力，又能在推理时保持轻量级计算开销，更适合具身智能对高效实时推理的要求。

2.3 数据与训练：7 万小时具身数据 + 多维强化学习

在数据层面，LingBot-Video 构建了一套数据画像引擎。在海量互联网视频的基础上，额外引入了 VLA（视觉语言动作）、VLN（视觉语言导航）、Ego（第一视角）等机器人相关数据，覆盖灵巧操作、机器人移动和第一视角交互等场景，具身数据总规模达到 7 万小时。

在训练层面，模型引入多维强化学习奖励系统。除美学、prompt 跟随和运动一致性等常规指标外，还专门围绕物理合理性和任务完成度进行对齐优化，使生成结果更符合真实世界规律，也更贴近机器人在真实环境中完成任务的需求。

2.4 评测表现

在由北京大学与字节跳动联合发布的机器人操作视频综合评测基准 RBench 上，LingBot-Video 以 0.620 的总分超越 Wan2.6（0.607）、Seedance 1.5 Pro（0.584）、Cosmos3 Super（0.581），排名第一。在蚂蚁灵波内部评测中，对比 NVIDIA Cosmos 3、Wan 2.2 A14B、LongCat-Video、Hunyuan Video 1.5、LTX-2.3 等五个开源模型，LingBot-Video 在具身领域表现优于所有主要基线模型。

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三、LingBot-World 2.0：首个 Agent 机制世界模型

3.1 从"看电影"到"玩游戏"的范式跃迁

如果说传统世界模型（如 Google Genie、NVIDIA Cosmos）生成的是"一段视频"——你看完就没了，那么 LingBot-World 2.0 生成的是一个可以持续交互、动态演化的世界。

这种体验的差异，相当于从"看电影"进化到了"玩游戏"。而且不是预渲染的动画——是真正的实时生成。用户通过键盘操控角色移动、攻击、施法、跳跃，AI 生成的世界会即时响应每一个操作，画面达到 720p/60fps 的高清流畅度，并且支持长达一小时的连续生成而画质不衰减。

3.2 核心技术创新

因果预训练 + MoBA 机制

LingBot-World 2.0 采用因果预训练范式，引入自研的 MoBA（Mixture of Block Attention） 机制，让模型按照真实世界交互的时间顺序学习世界如何演化——基于已经发生的画面、动作和场景状态，持续预测接下来的变化。这种设计从根本上减少了长时生成中偏差不断放大的问题，避免了画面越生成越模糊、结构越生成越失真的通病。

双 Agent 驱动架构

LingBot-World 2.0 在业界首次将 Agent 机制引入世界模型，内置双 Agent 系统：

• Pilot Agent：负责规划执行角色行为，将用户的键鼠输入转化为符合物理规律的角色动作；
• Director Agent：在场景推进中实时提出新事件，如昼夜切换、天气变化、实体注入等，让世界动态演化。

流式生成与实时交互

为了确保实时交互体验，蚂蚁灵波从预训练模型中蒸馏出面向实时交互的快速版本，并对生成流程做了系统优化——画面不再是等一整段生成完才播放，而是边生成、边传输、边显示。最终实现了 720p/60fps 的稳定输出，用户操控角色时几乎无延迟。

3.3 技术参数与能力矩阵

能力维度	LingBot-World 1.0	LingBot-World 2.0
模型参数	—	14B
连续生成时长	近 10 分钟	1 小时以上
分辨率/帧率	—	720p / 60fps
交互方式	键鼠操控 + 文本触发	键鼠操控 + 文本触发 + Agent 驱动
多人交互	不支持	支持多人同世界
动作类型	基础移动	攻击、射箭、施法、射击、跳跃、滑翔等
事件触发	有限	昼夜切换、天气变化、实体注入
推理引擎适配	—	SGLang 已适配

3.4 应用场景：从游戏到具身训练

LingBot-World 2.0 的应用场景远超游戏和娱乐。作为蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的核心组件，它更重要的角色是具身智能的"无限训练场"。传统的机器人训练受限于物理环境的数据采集成本——搭建真实场景、部署机器人、反复试错，每一项都耗时耗力。而 LingBot-World 2.0 构建了一个符合物理规律、支持多人多机交互的虚拟仿真环境，机器人可以在其中低成本地进行海量试错与技能学习。

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四、LingBot-VLA 2.0：一脑多机，覆盖 17 家厂商 20+ 种构型

4.1 行业痛点：通用大脑是规模化的核心瓶颈

当前具身智能产业面临一个关键矛盾："小脑"和硬件本体正在加速演进，但"通用大脑"仍是规模化落地的核心制约。大多数机器人模型是为特定本体定制的——换一个品牌、换一种构型，模型就需要重新训练或大幅微调。这严重制约了具身智能从实验室走向产业场景的速度。

LingBot-VLA 2.0 正是为了解决这一问题而生。作为 2026 年 1 月开源的 LingBot-VLA 1.0 的全面升级，2.0 版本在预训练阶段融入了 6 万小时高质量真实物理数据，覆盖 17 家主流机器人品牌的 20 多种机器人构型。

4.2 支持的厂商与构型

预训练阶段支持的机器人品牌包括：乐聚、智元、宇树、松灵、星海图、银河通用、星尘、睿尔曼、Franka、方舟、北京人形、傅立叶、魔法原子、千寻、零次方、非夕、青龙等 17 家厂商，覆盖单臂/双臂、双足/轮式等多种形态。在自由度支持方面，2.0 版本全面扩充了对头部、腰部、末端执行器（手）以及移动底盘等自由度的支持。

4.3 双臂协同与移动操作能力

在双臂操作方面，基于上海交通大学 GM-100 评测基准，在 AgileX Cobot Magic 和 Galaxea R1 Pro 两个双臂机器人平台上，LingBot-VLA 2.0 的总体平均任务进度分和成功率均领先于 π0.5 与 GR00T N1.7。值得注意的是，本次评测中所有参评模型均以单一通用模型（generalist）部署，未针对特定任务做专项微调（specialist），这更能体现模型的跨本体、多任务泛化能力。

在移动操作方面，LingBot-VLA 2.0 基于方舟机械臂+松灵底盘以及星尘智能 Astribot S1 两类构型，在长程移动操作任务中同样领先于 π0.5，尤其在更具挑战性的跨域场景中保持优势，展现出更强的长序列任务推进能力。

4.4 高效落地：RTX 4090 上推理 130ms

在数据层面，蚂蚁灵波从 9 万小时数据中清洗出 5 万小时高质量真机数据，并从 2 万小时第一视角人类操作数据中提炼 1 万小时有效数据，最终形成 6 万小时预训练语料。

在落地效率方面，LingBot-VLA 2.0 同步开源了更高效的后训练版本，推理耗时在 RTX 4090 上控制在 130 毫秒以内，这意味着用消费级显卡就能运行一个支持 20+ 种机器人构型的通用动作模型，大幅降低了开发者的使用门槛。

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五、技术架构解析：全栈大脑 2.0 全景

将上述模型串联起来，可以看到蚂蚁灵波的全栈大脑 2.0 是一个从底层感知到顶层执行的完整闭环：

这个架构的核心设计理念是：感知层负责"看清楚"，生成层负责"想明白"，执行层负责"干到位"。三层的每一层都有独立的模型能力，又通过统一的接口和数据流串联起来，形成从空间理解到动作执行的完整闭环。

各层定位与关系

• 感知层：LingBot-Vision 从零自研，将"边界结构"作为预训练的核心目标，替代了传统 DINOv3 路线，实现了从"看懂图片"到"理解空间"的转变。LingBot-Depth 2.0 基于 1.5 亿规模数据训练，在边缘清晰度、细小物体识别和远距离深度估计方面表现突出，仅 11 亿参数即超越多个 70 亿参数级别的大模型。

• 生成层：LingBot-Video 和 LingBot-World 2.0 构成了"感知-生成-交互"的完整链路。LingBot-Video 负责理解真实世界的物理规律并生成符合物理约束的视频数据，LingBot-World 2.0 负责构建可交互的虚拟世界。两者结合，为机器人提供了海量、低成本、符合物理规律的训练环境。

• 执行层：LingBot-VLA 2.0 和 LingBot-VA 2.0 分别代表了两种不同的技术路线。VLA 2.0 强调"一脑多机"的通用性，面向产业落地；VA 2.0 则从具身原生视角出发，从零开始预训练，强调动态建模、因果预测和实时执行的原生能力。

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六、开源生态意义：从技术突破到产业落地

6.1 开源策略：降低门槛，共建生态

蚂蚁灵波这一轮密集开源，不仅仅是技术实力的展示，更是一种战略选择。所有模型均通过 Hugging Face、魔搭社区开放模型权重，通过 GitHub 开源完整代码。SGLang 等推理引擎已完成对 LingBot-World 2.0 的适配，开发者可以快速上手。

从生态角度看，这种开放策略正在构建一个以跨构型 VLA 基座模型为核心，本体厂商与数据机构深度参与的具身智能生态。蚂蚁灵波已携手乐聚、钛虎等生态本体伙伴，以及国大药房、隆盛等生态客户伙伴，在零售分拣、物流分拣、工业等场景开启全面商业落地测试。同时联合简智科技等数据联盟生态伙伴，共建标准化数据体系。

6.2 海外反响：中国具身智能获国际认可

这轮开源在海外开发者社区引发了强烈反响。LingBot-World 2.0 和 LingBot-VLA 2.0 发布即登上 X 科技热榜，海外知名科技博主 AK 在推文中特别指出："Hour-long generation with zero quality drift —— 这是目前所有开源模型中唯一做到的。"前 Meta、NVIDIA 的具身智能从业者评价 LingBot-Depth 2.0：“Depth models like this are going to be incredibly valuable for spatial understanding.”

在 Reddit 的 r/MachineLearning 和 r/StableDiffusion 板块，开发者们用 LingBot-World 2.0 跑出了赛博朋克风格城市的实时互动效果，用户通过键盘操控角色施法、战斗，这种"像游戏一样可玩"的实时反馈能力让海外网友惊叹不已。

6.3 WAIC 2026：全栈大脑 2.0 即将亮相

据悉，蚂蚁灵波将在 **2026 世界人工智能大会（WAIC）**期间，全面展示全栈大脑 2.0 落地场景的能力。WAIC 2026 将于 7 月 17 日至 20 日在上海世博展览馆举办，观众可前往 H3-B302、H1-C701 展位现场体验。届时，华为 Atlas 950、中科曙光十万卡超智融合集群等也将同台展出，具身智能将成为本届 WAIC 的核心看点之一。

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七、总结

回顾这一周蚂蚁灵波的密集开源，可以清晰地看到三条主线：

第一，技术路线的重新定义。 LingBot-Video 用 MoE 架构重新定义了具身视频生成的标准，LingBot-World 2.0 用 Agent 机制重新定义了世界模型的交互范式，LingBot-VA 2.0 用从零预训练的方式重新定义了具身动作模型的训练路径。这三个"重新定义"共同指向一个方向：具身智能需要原生的技术栈，而不是从数字世界模型"嫁接"而来的能力。

第二，开源生态的加速构建。 从模型权重到完整代码，从 Hugging Face 到 GitHub，从 SGLang 适配到开发者社区，蚂蚁灵波正在以开源为杠杆，撬动整个具身智能产业的生态建设。17 家厂商、20+ 种构型的支持，意味着一个真正跨品牌、跨形态的通用机器人"大脑"正在从愿景走向现实。

第三，产业落地的务实推进。 技术突破最终要服务于产业场景。零售分拣、物流分拣、工业等场景的商业落地测试，数据联盟的标准化数据体系建设，都在表明蚂蚁灵波不只是做研究，更是在扎实地推动具身智能从实验室走向工厂、仓库和药店。

从更大的视角来看，2026 年的具身智能正处于一个关键转折点：硬件本体日趋成熟，"小脑"能力持续提升，而"通用大脑"的缺失成为制约规模化落地的最大瓶颈。蚂蚁灵波全栈大脑 2.0 的密集开源，或许正是打破这一瓶颈的关键一步。

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数据来源：蚂蚁灵波科技官方技术报告、GitHub 开源仓库、RBench 评测基准、GM-100 评测、IT之家、环球网、潮新闻等公开报道。

标签： AI, 具身智能, 开源, 蚂蚁灵波, 机器人