机器人学会脑补未来？蚂蚁灵波LingBot-VA开源深度解读 | AINEWS

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从条件反射到因果推演：机器人“灵魂”的觉醒

长期以来，基于VLA（视觉-语言-动作）的机器人控制主要依赖于一种类似于“条件反射”的机制：摄像头捕捉图像，模型输出动作。这种“观察-反应”模式虽然有效，但在处理复杂、长序列任务时往往显得力不从心。

LingBot-VA的出现彻底打破了这一局限。它引入了“自回归视频预测”机制，让机器人在执行动作之前，先在“大脑”中推演未来几秒的画面。这种“先想象，后行动”的策略，实际上是赋予了机器人一种因果推理的能力。

这就好比人类在做复杂动作前，会在脑海中预演一遍流程。LingBot-VA通过这种机制，不仅提升了决策的准确性，更让机器人拥有了某种意义上的“直觉”。这种能力的提升，对于人工智能迈向更高阶的智能形态至关重要。

架构革新：解开表征缠绕的MoT设计

在传统的机器人大模型中，视觉理解、物理推理和动作控制往往被混合在一个神经网络中处理，导致了学术界所谓的“表征缠绕”（Representation Entanglement）。为了解决这一问题，蚂蚁灵波团队在LingBot-VA中采用了创新的Mixture-of-Transformers (MoT) 架构。

这一架构的核心在于“分工协作”： * 视频流：负责繁重的视觉推演，处理宽而深的信息。 * 动作流：负责精准的运动控制，处理轻而快的信息。

两者虽然在各自的表征空间独立运行，但通过共享注意力机制实现了信息的无缝互通。这种设计既保留了视觉感知的丰富性，又确保了动作执行的精准度，完美诠释了大模型架构设计中的模块化与协同思想。

记忆与效率：让大模型在物理世界落地

光有理论架构还不够，LingBot-VA在工程实现上也展示了极高的水准，解决了AI落地中的关键痛点：记忆与效率。

因果注意力与KV-cache：为了防止模型“偷看”未来并保持长期记忆，LingBot-VA引入了因果注意力机制和KV-cache技术。这意味着机器人在执行做早餐、拆快递等长序列任务时，能够清晰记得自己几步之前的操作，杜绝了“失忆”导致的动作中断。

部分去噪（Partial Denoising）：为了提高计算效率，模型学会了从带有噪点的中间状态提取关键信息，无需每次都进行高清渲染，大大降低了算力消耗。

异步推理：通过并行处理推理与执行，消除了机器人的延迟感，使其动作更加流畅自然。

这些工程上的优化，使得LingBot-VA不仅在实验室中表现优异，更具备了在实际场景中大规模应用的潜力，为AI变现和商业化落地打下了基础。

实测表现：长序列与高精度的双重突破

在真机实验和仿真基准测试中，LingBot-VA展现出了令人惊叹的能力，刷新了多项SOTA（State of the Art）记录。

长时序任务：在准备早餐、拆快递等复杂任务中，LingBot-VA表现极其稳定。即便偶尔失败，也能凭借记忆尝试重来，展现出极强的鲁棒性。

高精度任务：得益于MoT架构，机器人在擦拭细小试管、拧螺丝等毫米级精度任务中，动作稳健，不再受视觉噪声干扰。

可变形物体操作：在折叠衣物等面对柔性物体的任务中，模型通过视频推演准确预判形变，操作行云流水。

特别是在RoboTwin 2.0和LIBERO基准测试中，LingBot-VA的成功率显著高于同类模型，且任务越难，其领先优势越明显。这充分证明了视频生成不仅仅是Prompt（提示词）的艺术，更是物理世界控制的核心。

总结与展望：视频成为通用机器人的新语言

回顾蚂蚁灵波连续四天的开源动作（Depth、VLA、World、VA），我们可以清晰地看到一条通往未来的技术路径：视频正在成为连接感知、记忆、物理和行动的统一表征。

LingBot-VA的发布，标志着世界模型正式从chatGPT式的文本交互，走向了物理世界的控制闭环。这不仅提升了机器人的能力天花板，也引发了行业的“蝴蝶效应”，促使谷歌、宇树科技等巨头加速布局。

随着claude、openai等顶尖AI团队在多模态领域的持续发力，我们有理由相信，具备“想象力”的机器人将很快走进我们的生活。想要紧跟这一波AI日报般的快速迭代，掌握AI时代的最新脉搏，请持续关注 AINEWS，这里有您需要的一切关于人工智能与未来的深度资讯。