# 蚂蚁灵波开源LingBot-VLA具身大模型，后训练代码全面开放助力开源可用
## 一、核心发布内容概述
蚂蚁集团旗下AI研究机构灵波（LingBo）正式宣布开源其最新研发的**LingBot-VLA具身大模型**。此次开源不仅包含完整的模型权重，更关键的是**全面开放了后训练阶段的完整代码**，这在当前大模型开源生态中具有突破性意义。该模型定位为”视觉-语言-动作”（Vision-Language-Action, VLA）多模态系统，专为具身智能（Embodied AI）场景设计。
## 二、技术架构与创新特性
LingBot-VLA采用**分层式架构设计**，将视觉感知、语言理解和动作规划三个模块深度融合。与传统的视觉-语言模型（VLM）相比，其核心创新在于：
1. **动作执行模块**：模型能够将自然语言指令和视觉输入转化为具体的物理动作序列，支持机器人、智能体等实体设备的控制
2. **多模态对齐优化**：通过大规模仿真环境训练数据，实现了视觉特征、语言语义与动作空间的精确对齐
3. **实时推理能力**：针对具身智能对实时性的要求，模型在计算效率和精度之间取得了显著平衡
## 三、开源策略的行业意义
灵波此次”代码级开源”策略，打破了业界通常只开放模型权重的惯例。**后训练代码的全面开放**意味着：
1. **技术透明度提升**：研究者和开发者能够完整复现模型的训练过程，深入理解其技术实现细节
2. **社区协作促进**：为具身智能领域提供了可扩展的基础设施，降低技术门槛
3. **生态建设加速**：通过开源完整训练流程，鼓励更多机构在此基础上进行二次开发和优化
## 四、产业应用前景分析
LingBot-VLA的开源正值**具身智能从实验室走向产业应用**的关键时期。其潜在应用场景包括：
– **服务机器人**：家庭服务、医疗辅助、商业接待等场景的智能交互
– **工业自动化**：复杂环境下的自主操作和协同作业
– **智能驾驶**：增强环境理解和决策规划能力
– **虚拟智能体**：游戏NPC、虚拟助手等数字场景的智能化
## 五、开源生态建设的战略考量
蚂蚁灵波此次开源决策，反映了中国科技企业在**大模型开源生态建设**上的战略布局。通过提供完整的训练框架而非仅仅预训练模型，实际上是在**定义行业标准**和**构建技术生态**。这种”授人以渔”的方式，可能推动具身智能领域形成更加活跃的开源社区，加速技术迭代和应用落地。
当前，全球具身智能领域仍处于早期发展阶段，缺乏统一的技术框架和评估标准。LingBot-VLA的全面开源，有望成为该领域重要的**基础设施级项目**，推动整个行业向更加开放、协作的方向发展。
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**注**：具身智能（Embodied AI）指通过物理实体或虚拟体与环境进行交互的智能系统，强调感知-决策-行动的完整闭环，被认为是实现通用人工智能的重要路径之一。
