具身智能的落地长期受困于“数字生成”与“物理控制”的范式错位，蚂蚁灵波于7月10日发布的LingBot-VA 2.0，试图通过“具身原生”设计从根本上解决这一行业痛点。
不同于主流路线对视频生成模型的微调，该架构坚持从零开始预训练，严格遵循物理世界的单向因果规律，从而规避了能力迁移不足和灾难性遗忘等系统性风险。
为确保执行的高效性与合理性，LingBot-VA 2.0集成了MoE架构与语义视觉-动作分词器，并采用增强的异步推理机制，使机器人在执行当前动作的同时即可预测并校正未来状态。
得益于这种原生设计，模型在单卡上实现了150Hz的实时推理速度，赋予了机器人“边推演、边行动”的通用控制能力，大幅提升了作业效率。
在兼容性层面，该模型预训练阶段已覆盖智元、宇树、乐聚等17家主流机器人厂商，支持单臂、双臂、双足、轮式等多种形态，构建了“一脑多机”的通用操作底座。
这一能力的构建源于一周内密集发布的六款模型：从7月7日的LingBot-Vision与Depth，到8日的VLA 2.0，再到9日的World 2.0与Video，最终由10日的VA 2.0完成从感知、模拟到执行的全链路闭环。
针对行业普遍存在的“虚实鸿沟”，蚂蚁灵波通过LingBot-World 2.0建立符合物理规律的虚拟训练场，配合LingBot-Depth 2.0的真实感知增强，打通了仿真数据到物理场景的迁移路径。
全开源策略成为其构建生态壁垒的关键，通过开放全栈模型作为标准化的“能力层”，旨在降低技术门槛，吸引全球开发者基于统一标准进行二次开发与应用落地。
随着技术能力的持续开放，这套从底层逻辑重构的具身智能标准，将为未来自动化作业场景的规模化应用提供坚实的系统支撑。
一周开源六款模型 蚂蚁灵波卡位“具身原生”
本文核心介绍了蚂蚁灵波一周内密集开源六款具身智能模型的行业事件，本次发布的核心目标是卡位机器人通用大脑，定义“具身原生”的行业技术标准，核心干货如下 1. 六款模型分工明确，按天依次发布，覆盖环境感知、世界预测到动作执行全部具身智能落地关键环节，最终收官的LingBot-VA 2.0是整套方案的集大成者，目前已经适配17家不同形态机器人厂商的产品。 2. 本次发布的核心创新是提出具身原生设计路线，解决了当前行业主流微调路线存在的结构性错位问题，通过四项核心技术实现单卡150Hz实时推理，让机器人具备边推演边行动的通用控制能力。 3. 整套模型全行业开源，任何人都可以基于这套标准开发，同时系统性解决了行业长期存在的仿真与真实场景脱节的虚实鸿沟问题。
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