lingbot-VA：全球首个面向通用机器人控制的因果视频-动作世界模型

LingBot-VA是蚂蚁灵波科技开源的全球首个面向通用机器人控制的因果视频-动作世界模型，核心将视频世界建模与策略学习统一为自回归框架，让机器人实现未来状态预测+精确闭环控制双能力。模型具备极致的数据效率，仅需30-50次真实演示即可习得新技能，在长程任务执行、数据高效后训练、跨场景泛化能力上，显著优于业内主流基准模型，为通用机器人的智能控制提供核心技术支撑。

LingBot-VA主要功能：

1、视频-动作建模一体化：

将视觉动态预测与动作执行深度整合至单一框架，实现机器人“边想象未来状态、边执行精准动作”的闭环控制，让决策与执行高度协同。

2、长程复杂任务执行：

具备强大的长期记忆与多步骤规划能力，可高效完成准备早餐、拆包裹等多环节复合任务，不会因循环状态产生决策偏差。

3、超高效率后训练：

仅需30-50次真实演示即可快速学习新技能，技能习得成功率相较π₀.₅等基准模型提升约20%，大幅降低机器人技能训练的成本与周期。

4、全场景跨域泛化：

适配多类型机器人操作场景，支持亚毫米级精细操作（插入试管、拾取螺丝）、柔性物体处理（折叠衣物）、铰接物体控制（打开抽屉），适配不同物理场景的操作需求。

LingBot-VA技术原理：

1、自回归扩散架构：

采用自回归扩散核心框架，将视觉动态预测与动作推理融合为单一交错序列，让机器人可同步完成未来状态推理与精确闭环控制，实现视频生成与动作决策的深度耦合。

2、三阶段闭环处理框架：

分阶实现“预测-解码-锚定”全流程：① 自回归视频生成模块，根据当前视觉观测+语言指令，精准预测未来场景帧；② 逆向动力学模型（IDM），从预测视频中解码出具体可执行的动作指令；③ 动作执行后，以真实视觉观测替换视频KV-cache，将模型决策锚定实际结果，形成闭环控制并持续优化。

3、逆向动力学模型（IDM）：

作为连接“状态想象”与“动作执行”的核心桥梁，可从预测视频中精准解码动作参数，在不同环境、不同机器人本体间具备优异的泛化能力，保障动作执行的通用性。

4、大规模真实数据预训练：

基于大规模机器人视频-动作数据集完成预训练，深度学习物理世界的视觉动态特性与动作关联逻辑，为机器人理解物理世界演变、实现精准操作奠定坚实基础。

LingBot-VA应用场景：

1、家庭服务长程任务：

落地家庭服务机器人场景，独立完成准备早餐、拆包裹、整理物品等需要多步骤规划、长期记忆的复合家庭任务，提升家庭机器人的智能服务能力。

2、高精度工业操作：

适配精密制造、实验室等工业场景，完成插入试管、拾取螺丝、微零件装配等亚毫米级高精度控制操作，提升工业自动化的精细度与效率。

3、柔性物体处理场景：

应用于物流、家政等领域，处理折叠衣物、整理软质包装等可变形柔性物体，精准理解物体材质特性，自适应动态形变过程，实现稳定操作。

4、铰接物体交互场景：

适配仓储、工业机器人场景，完成打开抽屉、操控阀门、调节机械结构等铰接物体操作，精准解析机械约束条件与运动学关系，保障操作准确性。

5、少样本快速适配场景：

针对新技能训练数据有限的场景（如定制化工业操作、小众服务任务），仅需30-50次真实演示即可让机器人习得新技能，实现低成本、快速的技能适配。

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