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蚂蚁LingBot-VLA：机器人视觉语言动作模型的突破与应用

Maggie H·2026-09-05·阅读 72 GEO检测（免费）
机器人视觉语言动作模型VLA模型蚂蚁LingBot
|难度：普通|阅读约 8 分钟

1. 蚂蚁LingBot-VLA：当机器人学会"见多识广"

去年调试机械臂抓取实验时，我对着反复失败的夹爪苦笑——换个摆放角度就需要重新标定，换个物体就得重写控制逻辑。这种困境正是当前机器人领域的普遍痛点：单一任务依赖、环境适应性差、迁移成本高。蚂蚁集团开源的LingBot-VLA模型，用20,000小时真机数据给出了破局思路：让机器人像人类一样通过海量实践积累常识。

这个视觉-语言-动作（VLA）基础模型的特别之处，在于它首次验证了机器人学习存在类似大语言模型的"缩放定律"。当训练数据从3,000小时逐步增加到20,000小时时，模型在下游任务的成功率呈现持续线性提升，且曲线未见饱和迹象。这意味着我们可能找到了通向通用机器人的可行路径——不再依赖针对每个任务的精细编程，而是通过数据规模实现能力涌现。

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2. 数据工程：构建机器人的"阅历库"

2.1 多模态数据采集体系

项目团队搭建了业界罕见的异构机器人数据采集网络，涵盖9种主流机型：

  • Agibot G1：双7自由度机械臂+三RGB-D相机，通过VR遥操作采集
  • Galaxea R1系列：立体相机+手腕相机视角
  • 人形机器人：Qinglong和Leju KUAVO 4 Pro的全身控制数据

这种设计刻意追求机械结构的多样性——从固定式机械臂到全自由度人形机器人，确保模型学习的是底层物理规律而非特定机械配置。实测数据显示，在Galaxea R1Pro上的任务成功率比基线模型提升14%，印证了"训练数据与目标平台相似度决定性能"的假设。

2.2 原子化标注流水线

原始视频被切割为最小动作单元后，经过双重处理：

  1. 人工筛选：剔除首尾静止帧，保留3-5秒核心动作片段
  2. Qwen3-VL标注：生成如"将红色积木插入第二层凹槽"的精确描述

这种精细化处理产生了超过120万条〈视频-指令-动作〉三元组。词云分析显示数据覆盖了从基础抓取到复杂装配的37类动作，为模型提供了丰富的动作语义关联样本。

实践建议：在构建类似数据集时，建议采用"动作熵"指标评估数据多样性——计算不同动作标签的出现概率分布，理想值应接近均匀分布。

3. 模型架构：脑手协同的智能范式

3.1 分层处理框架

![LingBot-VLA架构图](

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