從炫技到量產，具身智能要突破哪些瓶頸？

2025年年初，機器人在春晚舞臺顫顫巍巍，被網友調侃“像看到了我太奶”，等到年底，已能街舞唱跳、動作流暢。2025年具身智能的能力表現與大眾關注度，都經歷了一場飛躍。

但真正身處具身智能一線的從業者，卻清晰地看到，熱鬧之下，無形的斬殺線或將淘汰掉大量玩家。

美國明星具身智能公司Physical Intelligence的研究者曾公開表示，“它們仍經常失敗，目前狀態更像是‘演示就緒’而非‘部署就緒’”，并總結了落地難的具體難關，包括復雜任務執行能力、環境泛化能力與高可靠性性能。

在開發者社區，類似的困境比比皆是。經常見到工程師發帖求助：“我們的具身智能機器人在真實環境中總是撞墻，仿真里明明表現完美！”

解決起來卻十分困難，因為提升可靠性，意味著指數級增長的訓練輪次和算力投入。這就像一場障礙賽，每一關都可能擋住開發者的腳步。

開發者迫切需要一個更高的起跳點，一個能低成本啟動、快速迭代、真實可落地的基座。

值得關注的是，近期一項來自中國團隊的開源進展，正在為這一困局提供切實可行的出口。由靈波科技發布的具身智能基座模型 LingBot-VLA，已在星海圖、松靈等多家國產本體廠商的真實機器人上完成端到端驗證。在統一的真機評測基準下，其整體任務成功率與泛化表現已超越Physical Intelligence的 Pi0.5，后者長期被視為行業性能標桿。

而LingBot-VLA 的泛化能力，部分源于其對高質量三維空間信息的深度融合，這是LingBot-Depth 模型所提供的核心能力，也在1月27日同步開源。

不難看到，開源，正在成為改變行業的一股關鍵力量，如何幫助開發者更輕松地通關？

2025年被業內人士稱為人形機器人的量產元年，但智源研究院院長王仲遠卻指出，具身智能距離真正的“ChatGPT時刻”尚有距離。

真正的“ChatGPT時刻”，需要全球上億臺機器人每天在真實環境中產生動作、觸覺、決策等全模態數據。而當前具身智能每個任務都要單獨訓練，每臺機器人都是孤島，每次部署都從零開始，陷入專用性強、泛化性弱、效率低的死循環。這種模式難以規模化。

具體來說，行業正被三條斬殺線所圍困：

一、數據荒。王仲遠院長曾提過，即使是幾十萬小時的數據，也稱不上海量，遠遠沒有達到引發智能涌現的量級。傳統仿真環境構建成本高、效率低，而真實世界數據采集又極其困難。具身智能企業普遍將數據視為核心資產，私有數據集高度封閉，而開源社區的數據集多局限于簡單任務，復雜場景數據稀缺且缺乏統一質量標準。缺乏高質量真機數據，成為中小團隊的第一道斬殺線。

二、效果差。由于數據有限，大量開源模型只在仿真環境中跑分，但仿真數據無法完全替代真實數據。一旦部署到真機，性能斷崖式下跌。加上一些模型只開放權重，后訓練代碼是閉源的，開發者拿得到也用不好。泛化性太差，導致機器人的性能表現和成功率不佳，產品競爭力低下，構成第二道斬殺線。

三、高成本。讓機器人在物理世界中“高效犯錯”，需要海量試錯。但每一次試錯，都是真金白銀。某具身智能創業公司曾測算，“訓練一個倒水動作，需要一臺超算運算千萬億次……光是模擬人晃動杯中的水這一個動作，所涉及的計算量可能就需要一臺超級計算機算十分鐘”。高昂的試錯成本與開發周期，會讓很多企業在成功之前就被斬殺。

不解決這些問題，機器人的規模量產與商業成功就十分遙遠。下面我們就來聊聊，星海圖、松靈等多家本體廠商的解法。

從公開Demo視頻來看，星海圖、松靈等廠商基于開源基座LingBot-VLA，實現了幾個飛躍：

從“一機一腦”到“通用智能大腦”，顯著降低了數據門檻。傳統模式下，不同構型機器人需要大量采集數據訓練模型。LingBot-VLA實現了跨本體復用，同一模型經過少量數據微調可控制不同構型機器人，執行剝檸檬、疊毛巾等上百種任務，減輕中小團隊的開發難度。

從“演示就緒”到“部署就緒”。

正如Physical Intelligence的研究者所說，機器人目前狀態更像是“演示就緒”而非“部署就緒”。傳統模型只能執行單一指令，真實部署時性能大跌。LingBot-VLA具備快速適應不同任務的能力，無論是抓取、放置，還是疊衣服、擦拭桌面，同一個模型全部應對，解決了專用性強、泛化性弱的問題。

LingBot-VLA在GM-100真機評測基準（覆蓋3類主流雙臂機器人、100項復雜任務、每任務130次真機試錯）上，平均成功率（SR）達17.30%，超越Pi0.5的13.02%。比指標更重要的，是多家本體廠商在真實硬件上完成了對LingBot-VLA的驗證，這意味著行業終于有一個不吹牛、能落地的模型了。

從燒錢試錯到低成本迭代。LingBot-VLA在8、16、32、128和256張GPU配置下，訓練效率都超越了OpenPI和DexBotic。而且GPU數量越大，優勢越突出。也就是說，基于LingBot-VLA可以大幅縮短訓練周期，降低開發的綜合成本。省下的算力和時間都是錢，意味著企業和開發者可以反復迭代、快速試錯，在激烈的市場競爭中搶占先機。

這是業內首次出現一個真正面向通用操作、跨本體部署的通用智能底座，也是具身智能迎來ChatGPT時刻的先決條件。

不少原本觀望的開發者，在看到星海圖、松靈等廠商的真機驗證之后，都紛紛表示要去GitHub/Hugging Face找代碼試試。

那么，LingBot-VLA到底是怎么做到的？

Physical Intelligence的Pi0.5一直是具身智能領域的性能標桿，LingBot-VLA在性能與效率上顯著超越Pi0.5，標志著開發者從此有了一個強大、高性能的開源武器。通過論文，我們來詳細拆解這把武器有哪些不同。

首先也最難的是跨本體，不同機器人在關節數量、自由度、末端執行器、傳感器布局上天差地別，如何屏蔽多元且復雜的硬件差異？

LingBot-VLA 的解法是，接收到視覺圖像、自然語言指令、機器人當前狀態等信息之后，不直接預測關節指令，把這些信號都映射到統一的操作空間（Unified Action Space），生成統一的動作向量。

不同本體的關節指令，則由輕量級模塊或廠商驅動層完成，主干模型無需知道硬件細節。

這就像人體，由大腦來統一處理信息，并生成倒水、開門等操作意圖，由神經系統轉化為具體的肢體動作，無論高矮胖瘦或人種差異，各種身體結構都能執行。LingBot-VLA就是這樣的通用大腦，只輸出通用操作指令，硬件差異由下游模塊處理。

LingBot-VLA這顆大腦的決策能力，建立在空間感知基礎之上。這就要提到最近開源的 LingBot-Depth模型。

不同于普通RGB輸入，LingBot-VLA在訓練與推理中顯式融合了由LingBot-Depth生成的高質量、度量準確的深度圖。該深度模型采用創新的“掩碼深度建模”（MDM）技術，能在透明、反光等挑戰性場景中補全缺失深度，并在NYUv2、ETH3D 等基準上達到SOTA。更重要的是，它輸出的深度具備真實物理尺度，使機器人能進行精確的距離判斷與操作規劃，讓LingBot-VLA更好地看清物理世界，并與之交互。

那跨任務的強大泛化能力，又是怎么實現的呢？

傳統VLA模型只能執行訓練時見過的指令組合，比如沒訓練過擦桌子，即使包含抓抹布、移動手臂等子動作，模型也會失效。LingBot-VLA的突破在于，將語言指令動態解析為結構化動作序列，并與視覺感知對齊。

這就像是人類的舉一反三。主干模型建立了“物體－指令－動作”的關聯，Action Expert負責預測動作序列。當接收到擦桌子的指令時，哪怕以前沒有訓練過，也可以復用抓起毛巾、移動手臂等子技能，進行重組和適配，遷移到其他任務上，讓任務泛化不再是零樣本猜測。

在跨本體、跨任務的基礎上，LingBot-VLA 在訓練層面做了系統性優化，引入課程學習和稀疏獎勵蒸餾，數據效率大幅提高。研究者從大規模真實世界基準測試集GM-100中選擇了8個具有代表性的任務，在AgibotG1平臺上進行了實驗。

結果顯示，在有限預算下，LingBot-VLA的Progress Rate（進度率）和 Success Rate（成功率）都優于Pi0.5。

正是上述工作與創新，使得LingBot-VLA能在更低數據、更少算力的條件下，達到比Pi0.5更強的真機泛化能力，成為一個為真實世界部署而生的通用智能基座。而這，正是本體廠商跨越斬殺線的關鍵。

在智能產業中，開源開放是公認的重要力量。

以AIGC為例，Stable Diffusion開源之前，高質量圖像生成模型如DALL·E和Midjourney等閉源模型，使用受限，普通開發者無法本地部署或二次開發。SD開源后，催生了完整的生態體系，AIGC因此迎來爆發式增長。

再反觀閉源公司，OpenAI不開源的做法，被大量開發者嘲諷為“closeAI”，而曾以閉源軟件帝國著稱的微軟，如今不僅深度擁抱開源，更戰略性收購了開源社區GitHub。

為什么開源對AI乃至AGI如此重要，科技巨頭和開發者都十分重視？根本原因在于，AGI的復雜性遠超單一企業或實驗室的能力范圍，它需要全球開發者、研究者和產業伙伴，在數據、算法、工具和場景上的持續協同與迭代。

具體到具身智能領域，此前，宇樹科技、優必選等廠商各自開發了不兼容的操作系統，制約了產業生態的協同發展。這種背景下，行業迫切需要有能力的開源貢獻者，讓千千萬萬開發者不必重復造輪子，能站在巨人的肩膀上共同探索AGI的上限。

從能力層面看，LingBot-VLA作為螞蟻在AGI領域的又一成果，具備可復現、可落地、高性能等特點，且經過真機檢驗，能夠支持普通開發者，快速構建自己的具身智能體，降低創新門檻，釋放集體創造力，為行業共建提供了基礎。

從戰略意愿看，自從LLM爆發以來，螞蟻一直是全球領先的大模型開源貢獻者，以開源開放模式探索AGI，為此打造InclusionAI 開源社區，系統性地釋放了包括基礎大模型百靈、通用 AI 助手靈光、具身智能靈波在內的核心技術。LingBot-VLA是螞蟻集團開源的第一款具身智能基座模型，也是這一戰略在具身智能領域的關鍵實踐。

從持續貢獻的角度看，LingBot-VLA不僅開源了模型，還涵蓋了后訓練工具鏈，使得開發者可以更方便地進行微調和部署，可謂誠意滿滿。LingBot-Depth緊隨其后開源，進一步豐富了技術棧，這種連續性的開源動作，也讓開發者更有信心加入技術路線，繁榮生態。

所以，螞蟻所做的，是搭建起一座連接前沿研究與產業落地的開源橋梁，而這正是具身智能產業從炫技到量產，從“演示就緒”到“部署就緒”的關鍵基礎設施。

正如Stable Diffusion的開源徹底引爆了AIGC生態，LingBot-VLA正為具身智能帶來類似的轉折，觸發具身智能的“Stable Diffusion時刻”。

對開發者來說，當別人還在為數據匱乏、算力吃緊、泛化難而掙扎的時候，不妨以LingBot-VLA為起點，完成向真實世界的飛身一躍。