觅蜂以数据助力蚂蚁灵波，LingBot-VLA 2.0开源

近日，蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波科技正式官宣新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0 全面开源。本次模型迭代，觅蜂科技提供了大量、标准化高质量真机遥操数据，助力 LingBot-VLA 2.0完成预训练与迭代优化，在机器人构型泛化、双臂协同、长程移动操作、端侧推理效率四大维度实现跨越式升级。

当下行业普遍陷入高质量物理交互数据短缺、多本体适配数据供给不足的发展瓶颈，真机数据作为 VLA 模型突破虚实鸿沟、提升跨机泛化能力的核心训练原料，直接影响通用具身大脑的落地上限。据蚂蚁灵波官方披露，LingBot-VLA 2.0 预训练数据集总量达 6 万小时，其中包含 5 万小时多机型高质量真机数据、1 万小时第 一视角人类操作精炼数据。

在更大规模、更高质量的数据体系，以及更优的训练架构支撑下，蚂蚁灵波LingBot-VLA 2.0的能力得到了全面升级。在双臂操作方面，上海交大 GM-100 权威评测显示，LingBot-VLA 2.0在 AgileX Cobot Magic、Galaxea R1 Pro 双臂平台任务进度、综合成功率全面领 先行业主流 π0.5、GR00T N1.7 模型。在长程移动操作场景，LingBot-VLA 2.0任务进度分和成功率均实现领 先，尤其在更具挑战性的跨域场景中保持优势，展现出更强的长序列任务推进能力和移动操作泛化能力。

LingBot-VLA 2.0 在 GM-100 评测中性能综合领 先

除了技术层面的升级，蚂蚁灵波也在积极推进生态建设，在零售、物流、工业等落地场景开启了全面商业落地测试，与数据生态伙伴，共建标准化数据体系。目前 LingBot-VLA 2.0 已在 Hugging Face、魔搭社区、GitHub 全面开源，同步开放完整源代码、模型权重与技术报告。

作为全球领 先的一站式物理AI数据服务平台，觅蜂科技致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，构建了覆盖真机遥操、无本体、仿真的全范式数据体系。2026是具身智能的数据元年，规模化、高质量的数据是通用VLA模型实现跨本体泛化、落地商用的核心引擎。此次携手蚂蚁灵波赋能LingBot-VLA 2.0迭代，充分印证高质量数据对具身基座模型能力突破的核心赋能价值，也是数据基建与通用模型生态协同的典型范例。

面向行业长远发展，觅蜂科技将持续扩容真机、无本体数据产能，完善全链路数据治理与标准化输出能力，持续为基座模型研发团队、机器人整机厂商、科研机构供给稳定、高质量的训练数据，加速通用物理智能的规模化涌现与产业落地。