蚂蚁灵波科技于7月8日正式宣布开源新一代具身基座模型LingBot-VLA 2.0，这是对今年1月发布的LingBot-VLA 1.0的一次全面升级。新模型在数据规模、构型覆盖和自由度支持上均实现显著提升，直指当前具身智能产业“通用大脑”能力不足的痛点。

此次升级的核心在于预训练数据的质与量。蚂蚁灵波从9万小时原始数据中清洗出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出1万小时有效数据，最终形成6万小时的预训练数据池。这些数据覆盖了17个主流机器人品牌的20种机器人构型，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、青龙等厂商，形态横跨单臂/双臂、双足/轮式等多种设计。

在自由度支持方面，LingBot-VLA 2.0不再局限于机械臂本身，而是全面扩充了对头部、腰部、末端执行器（手）以及移动底盘等自由度的控制能力。这意味着模型能够协调更复杂的全身运动，为移动操作和精细作业提供了基础。

性能评测数据进一步验证了模型的泛化能力。在基于上海交通大学GM-100评测的双臂操作任务中，LingBot-VLA 2.0以单一通用模型部署，未针对特定任务做专项微调，其在AgileX Cobot Magic和Galaxea R1 Pro两个平台上的总体平均任务进度分和成功率均领先于π0.5与GR00T N1.7。在移动操作方面，基于方舟机械臂搭配松灵底盘、以及星尘智能Astribot S1的测试中，LingBot-VLA 2.0在长程移动操作任务中的任务进度分和成功率同样实现领先，尤其在跨域场景中优势更为明显。评测采用分步计分方式，能更细致地衡量模型在移动、双臂协作、抓取、放置、开门、清洁等多个环节的综合推进能力。

落地效率也是本次升级的重点。蚂蚁灵波同步开源了更高效的后训练版本，在RTX 4090上推理耗时控制在130毫秒以内，降低了开发者的硬件门槛。目前，蚂蚁灵波已携手乐聚、钛虎等本体伙伴，以及国大药房、隆盛等客户，在零售分拣、物流分拣、工业等场景开启商业落地测试；同时联合简智科技等数据联盟伙伴共建标准化数据体系。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正在成形。

开发者现可通过Hugging Face、魔搭社区获取模型权重，在GitHub下载开源代码。蚂蚁灵波还计划推出系列开发者活动及更适合开发者的技术套件，进一步降低具身智能的研发与部署门槛。