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—— 物理 AI 具身智能，破解仓储柔性作业
德马科技与蚂蚁集团旗下具身智能企业蚂蚁灵波达成深度战略合作，围绕物理 AI 技术的产业落地，整合具身模型技术底座与物流工程化能力，共同开展具身智能技术的产业化验证与落地实践。蚂蚁灵波提供自研 LingBot-VLA 2.0 具身基座模型及云端工具链，德马科技依托 OmniEgo 全管线数采体系输出仓储真实工况数据集，并开放输送分拣、穿梭车、AMR 硬件体系承担现场适配与真机验证。双方首期以海量包裹高速柔性分拣场景为核心标的，解决异形件、混合 SKU 场景下的识别稳定性不足、抓取适配困难等痛点。德马已展开大规模 EGO 数据采集，并与多个世界 500 强企业开展 POC 测试，有望年底形成商业化落地成果。
—— 一脑多机走进工业物流产线
近日，蚂蚁灵波科技接连与隆盛科技控股子公司隆盛唯睿、物流装备与解决方案提供商德马科技、德尔股份旗下机器人公司德迩象网等多家企业达成深度战略合作，基于自研的具身原生 LingBot 系列模型及云端工具链，共同攻关具身机器人在严苛工业与物流环境下的解决方案。工业场景中，蚂蚁灵波将参与共建 "隆盛唯睿具身智能机器人创新中心"，首期攻关工业上下料场景，并探索汽车制造车间数智化转型；物流场景中，将支持德马科技攻关海量包裹高速柔性分拣难题。公司自研 LingBot-VLA 2.0 基础大模型预训练融入 17 个品牌 20 种机器人构型数据，开源模型在 GitHub 累计获 3.29 万颗 star。
—— 加速具身智能在中东市场本土落地
第五届全球数字贸易博览会期间，在中阿数字经济产业对接会上，蚂蚁灵波科技与阿拉伯数字经济联盟（AFDE）正式签署框架合作备忘录。双方将建立常态化合作机制，推动具身智能与机器人全栈方案在阿联酋、GCC 及中东市场部署与本地化，围绕场景应用、数据模型优化与产业生态共建展开合作。蚂蚁灵波 LingBot-VLA 2.0 支持 17 个品牌、20 种机器人构型，开源模型在 GitHub 获 3.18 万星，"一脑多机" 方案已在药房、物流等场景落地。
—— 1.3B 小模型跑上消费级显卡
继 7 月开源 LingBot-World 2.0 14B 主模型后，团队再开源三款模型：1.3B 参数 Small 版面向消费级单卡 GPU，可在单卡上实现实时世界生成；Bidirectional 作为双向 Teacher 模型，提供高质量蒸馏源，用于训练更轻更快的 Student 模型；Causal Pretrain 提供因果预训练底座，支持相机位姿与文本提示输入。三款模型让世界模型从 "可体验" 走向 "易运行、易研究、易改进"，降低开发者与实验室的本地使用门槛。
—— 被定为蚂蚁具身智能核心布局
蚂蚁集团全资子公司蚂蚁灵波证实正在对接投资人，首次被官方定义为蚂蚁在具身领域的核心布局。公司主打通用机器人大脑，已形成完整 LingBot 模型矩阵，支持多品牌机器人适配，启动独立融资意在加快物理 AI 技术的场景落地。
—— 依托 LingBot 全栈 2．0 具身模型实现一脑多机适配，打通医药零售全流程自动化作业
蚂蚁灵波联合国大药房打造的智慧药房解决方案入选 WAIC 2026 镇馆之宝，依托 LingBot-VLA 2.0 通用具身基座实现一脑驱动二十余款不同品牌机器人，线下药房无需改造即可直接部署，完成药品分拣交付全流程自动化。现场展出包含 LingBot-VA 2.0 原生世界动作模型、LingBot-Depth 2.0 空间感知模型在内的全栈大脑 2.0 技术矩阵，企业同步联动软硬件、场景、数据合作伙伴开展多行业商业化测试，持续推进跨本体具身智能方案规模化落地。
—— 机器人视觉能力迎来重大升级
蚂蚁灵波发布升级款空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，依托 1.5 亿训练数据大幅降低深度误差，优化玻璃、镜面等复杂场景三维重建效果；配套自研视觉基座 LingBot-Vision 以边界结构为预训练目标，性能优于主流同类模型并多版本开源。该模型通过奥比中光专业实验室认证，双方开展软硬件深度合作，推出适配采集设备、机器人相机的商用集成方案。企业开源全套技术资料，开放视觉底层能力，推动机器人空间感知技术突破，加速具身智能产业落地。
—— 蚂蚁灵波发布 LingBot－VA 2．0 摒弃数字视频模型微调改造路线，原生架构实现 150Hz 单卡实时推理，正式开启具身原生模型发展新阶段
蚂蚁灵波发布业内首个具身原生世界动作模型 LingBot-VA 2.0，跳出行业通用的数字视频模型微调路线，通过语义动作分词、因果预训练、MoE 架构、异步推理四大核心设计，实现单卡 150Hz 实时推理，解决模型泛化差、延迟高的行业痛点。该产品是企业本周全栈具身模型矩阵的收官之作，后续企业将在 WAIC 大会现场展示全套技术落地能力，同步开放生态加速产业场景落地。
—— 告别数字世界 “嫁接”，业界探索机器人大脑物理原生新路线
当下具身智能行业迎来增长风口，但行业主流采用数字大模型微调嫁接机器人控制的技术路线，存在空间感知失准、因果预测不足、真实场景适配差三大结构性痛点，难以支撑机器人在物理世界稳定落地。图灵奖得主杨立昆提出真正智能根植物理世界的观点，印证数字移植路线存在底层缺陷。在此背景下蚂蚁灵波发布业界首个具身原生世界动作模型 LingBot-VA 2.0，跳出数字模型嫁接思路，从物理交互需求原生设计，通过语义视觉动作分词器、因果自回归预训练、MoE 混合专家架构、异步实时推理四大技术框架解决实体机器人落地难题。业内认为，未来依托全民共建海量真实机器人实操数据持续迭代模型，或将推动具身智能实现跨越式产业化发展。
—— 14B 参数实现 60 帧低延迟仿真
近日，蚂蚁集团正式开源 LingBot-World 2.0 实时世界模型，仅 14B 参数即可输出 720P、60fps 超低延迟仿真环境，一套框架同时适配自动驾驶路测仿真、人形机器人物理运动训练两大研发场景。
