全球首个「具身原生」预训练模型LingBot-VA 2.0开源发布

研究团队正式发布了LingBot-VA 2.0，号称全球首个「具身原生」（embodiment-native）预训练模型，并已作为开源第四弹对外公布。量子位报道了这一消息。

与传统的先在互联网数据上预训练再迁移到机器人场景不同，LingBot-VA 2.0从设计之初就以物理世界交互为核心。这种「具身原生」的路线意味着模型从底层架构上就围绕机器人感知与行动的需求构建。

据介绍，该模型的目标是为机器人提供一个真正理解物理世界的「大脑」，使其能够在不依赖大量后训练微调的情况下直接适应各种机器人硬件平台。这有望大幅降低机器人开发的门槛。

开源策略是此次发布的一大亮点。通过开放模型权重和关键实现细节，更多研究团队和开发者可以在此基础上进行二次开发，加速具身智能领域的整体进展。这是该团队一系列开源成果中的第四弹。

在当前的具身智能赛道，大多数工作仍集中在仿真环境中训练，或者依赖大语言模型做高层规划。LingBot-VA 2.0选择了一条不同的技术路径——直接从物理世界的数据中学习，这可能在鲁棒性和泛化能力方面带来独特优势。

后续值得关注的方向包括：该模型在真实机器人平台上的部署效果、与其他具身智能方案的对比表现、以及开源社区围绕它构建的生态能否快速成长。