蚂蚁灵波重训练机器人大脑，行业未达GPT-1时刻

【导语】蚂蚁集团旗下机器人公司蚂蚁灵波（LingBot）近日发布6款模型，聚焦“具身原生”技术路线，强调从物理世界约束出发重设计模型体系。当前机器人大脑技术路线未收敛，行业尚未迎来智能涌现，数据瓶颈成关键挑战。

【正文】蚂蚁灵波CEO朱兴和首席科学家沈宇军指出，当前机器人大脑技术成熟度低于市场预期，尚未达到GPT-1时刻。行业面临VLA、世界模型、视频动作模型等多路线并行，技术收敛仍需时日。

公司选择“具身原生”路线，从头训练LingBot-VA 2.0模型，采用因果预训练、稀疏MoE和异步推理设计，服务于高频闭环控制。核心逻辑在于：数字世界的大模型无法直接应用于物理世界。以“开门见猫”为例，视觉模型可识别画面，但机器人需理解物理阻隔、距离和可达性，语义识别仅完成第一步。

数据是最大瓶颈。朱兴表示，通用机器人需处理工厂、家庭等复杂场景，数据需求远超自动驾驶。千万小时数据可能仍不足以触发智能涌现。公司当前策略是：VLA路线用于场景落地和数据检验，VA路线探索动态建模和未来预测。未来技术路线可能逐渐汇入单一模型。

【投资分析】从基本面看，具身智能赛道处于早期探索阶段，技术路线未定，数据壁垒高企。资金面显示，市场对机器人主题热情高涨，但实际落地进度滞后于估值预期。技术面需关注模型迭代速度和数据积累能力。

【总结展望】蚂蚁灵波选择“从头训练”策略，虽增加短期成本，但有望构建长期技术护城河。行业需警惕概念炒作风险，关注数据积累和技术收敛的实质性进展。