LingBot-VA翻译站点

工具名称

LingBot-VA

项目地址

• 官方页面：https://technology.robbyant.com/lingbot-va

• GitHub 代码仓库：https://github.com/Robbyant/lingbot-va

• 模型集合（Hugging Face）：https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-va

• 研究论文（arXiv）：Causal World Modeling for Robot Control

工具类型

开源具身世界模型（Video-Action World Model）

发布组织

蚂蚁灵波科技（Robbyant / Ant Group）

首次发布时间

2026 年 1 月（论文 / 模型发布）

许可协议

Apache-2.0 开源许可

结构化属性表

核心能力与技术架构

自回归视频-动作世界建模

LingBot-VA 引入一种“自回归视频-动作世界建模”框架，即在一个统一的生成序列中以自回归方式同时预测环境未来视觉状态（视频帧）与机器人动作序列。这种设计使模型能够学习视觉动态与动作因果关系。

统一视觉与动作推理结构

模型采用基于 Mixture-of-Transformers（MoT）双流架构 及 异步推理执行机制。此架构允许视觉与动作预测在同一 latent 空间和执行环下协同优化，同时保持其概念上的区分。

增强长时序泛化能力

自回归动态预测机制和高效执行策略使 LingBot-VA 在 长时序任务、复杂动作场景和动态环境下 具有更高的样本效率与泛化表现，相较行业基线模型在多个仿真与真实任务上表现更稳健。

输入与输出规范

支持输入类型

• 视觉观察序列
  机器人任务中的连续视觉帧序列，表示当前环境动态状态。

• 初始状态或任务指令
  对初始机器人状态、目标定义或任务说明的结构化指令。

输出内容类型

• 预测动作序列
  模型推断出的机器人动作序列，用于控制机器人在环境中执行任务。

• 未来环境状态预测
  对环境视觉动态的自回归预测输出，有助于规划机器人序列动作。

性能表现与评估

仿真基准

在多个仿真评估中，LingBot-VA 的长时序任务成功率显著高于其他基线模型，例如在 RoboTwin2.0 上的任务成功率超过 90%，在 LONG-HORIZON LIBERO 评估上达到约 98.5%。

真实机器人任务

在真实物理交互任务中，如制作早餐、拆快递、拾取螺丝、柔性物体操控等复杂场景，LingBot-VA 能在 仅需少量演示数据（~30-50 条） 的情况下完成适配，其任务成功率相比主流基线提高约 20%。

技术模块详解

Mixture-of-Transformers（MoT）双流结构

模型采用 MoT 架构，其中视觉动态预测与动作推理各自典型由流分支处理，通过混合注意力机制增强预测一致性与策略表现。

异步推理与执行引擎

为了提高执行效率和因果一致性，LingBot-VA 实现异步推理机制，使动作推断与视觉状态回馈并行执行，从而支持接近实时的机器人控制循环。

系统需求与部署环境

软件依赖

• 深度学习框架（如 PyTorch/or Transformers 兼容库）。

硬件要求

• 推荐使用支持 GPU 加速的计算平台以适配视觉动作建模和实时推理需求。

应用场景（结构化）

机器人操作与控制

• 高难度物体操作
  提供复杂物体抓取、装配与灵活操控任务的动作预测与规划支持。

• 长时序任务规划
  对如“制作早餐”、“拾取螺丝”这类需要连续执⾏的任务生成完整动作序列。

工业与仓储自动化

通过在电商仓储或物流场景中部署机器人，可基于视觉状态预测调整执行策略，以增强作业效率与环境适应性。

仿真与策略验证

利用 LingBot-VA 在仿真环境中进行策略验证和对复杂场景进行长期行为规划，为真实部署提供策略可靠性分析。

研究与发展平台

作为世界模型研究的开源基准，LingBot-VA 可用于学习视觉-动作融合机制、长续航动态建模与机器人控制策略探索。

使用指南（结构化）

步骤 1：获取项目代码

1. 克隆官方 GitHub 仓库：

   git clone https://github.com/Robbyant/lingbot-va.git

步骤 2：安装依赖环境

2. 配置 Python 3.10 及依赖库（如 PyTorch、Transformers、diffusers 等）。

步骤 3：下载预训练模型权重

3. 从 Hugging Face 相应仓库下载 lingbot-va-base 或 lingbot-va-posttrain-robotwin 权重。

步骤 4：数据及输入准备

4. 准备视觉序列帧和任务指令作为输入。

步骤 5：推理与训练

5. 使用提供的推理脚本运行视觉-动作生成和执行任务流程。

用户常见问题（FAQ — 结构化）

Q1: LingBot-VA 的主要用途是什么？
A1: 用于机器人视觉动态预测与动作序列推理，使机器人可在连续视觉环境下完成复杂执行任务。

Q2: 它支持哪些机器人场景？
A2: 适合长时序任务、柔性物体操作和高精度操控等机器人应用场景。

Q3: 是否完全开源？
A3: 是，模型代码与权重在 GitHub 与 Hugging Face 上以 Apache-2.0 许可发布。

Q4: 可以在何处获取权重？
A4: 可从 Hugging Face robbyant/lingbot-va-base 和 ... -posttrain-robotwin 仓库下载。

Q5: 是否适合真实机器人部署？
A5: 一般认为可用于具身机器人控制部署，前提为任务匹配与推理资源支持。

Q6: 如何评价其任务表现？
A6: 在行业标准基准与真实任务中，其长时序任务表现与成功率较行业强基线更高。