Jul 8, 2026 · Robbyant / Ant Group
LingBot-VLA 2.0 开源：国产具身模型进入跨本体规模化阶段
蚂蚁集团 Robbyant 发布 LingBot-VLA 2.0 技术报告、预训练权重与代码；官方披露训练数据覆盖 20 种机器人配置和约 6 万小时机器人/第一视角视频。
EVENT STORY
Development
- First ReportLingBot-VLA 2.0 开源：国产具身模型进入跨本体规模化阶段Robbyant / Ant Group
- Current Assessment国内具身智能竞争正从 demo 和单机器人策略转向可复用基础模型与开源生态；这让模型层、数据层和机器人本体厂商之间的边界重新划分。Agent Pulse · analysis
这次发布把单臂、双臂、半人形和人形机器人映射到统一动作空间，并开放 6B 权重及训练、部署代码。单项 benchmark 只是其中一部分，结果仍以团队自测为主，需要独立复现。
统一 55 维动作表示、稀疏 MoE action expert，以及深度/视频教师蒸馏，指向一个清晰方向：具身基础模型正在同时扩大数据、本体和时序预测三个规模维度。
国内具身智能竞争正从 demo 和单机器人策略转向可复用基础模型与开源生态；这让模型层、数据层和机器人本体厂商之间的边界重新划分。
CEO 与投资负责人应把“能否跨本体迁移、是否开放权重、真实部署成本”作为具身项目尽调核心，不应只看团队自报的仿真成功率。
重点观察第三方在新机器人上的复现成功率、跨本体微调成本、真实长任务完成率，以及开源权重是否形成开发者生态。