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这项由蚂合股团（Ant Group）机器东谈主团队主导的酌量发表于2026年1月，题目为"A Pragmatic VLA Foundation Model"，是机器东谈主学习领域的一项要紧冲突。有兴致深入了解的读者可以通过arXiv:2601.18692查询好意思满论文。

机器东谈主学习一直濒临着一个根人道的挑战——怎么让机器东谈主像东谈主类一样，通过不雅察和指示就能学会万般复杂的操作任务。昔日的机器东谈主常常只可实施预设的顺序，穷乏委果的学习和适应才气。蚂合股团的酌量团队缔造了一个名为LingBot-VLA的机器东谈主大脑系统，这个系统就像给机器东谈主装上了一个超等聪敏的大脑，让它约略相识东谈主类的讲话指示，不雅察周围环境，并学会实施万般复杂的双手操作任务。

这个酌量的中枢革命在于，酌量团队网罗了杰出20000小时的果然机器东谈主操作数据，异常于让机器东谈主"不雅摩"了两年多的东谈主类操作教学。更要紧的是，他们缔造的锻真金不怕火系统效率极高，锻真金不怕火速率比现存系统提高了1.5到2.8倍，大大缩小了缔造本钱。为了考证系统的实用性，酌量团队在三个不同的机器东谈主平台上进行了大范畴测试，每个平台完成了100个不同的任务，整个进行了杰出22500次锻真金不怕火，扫尾透露LingBot-VLA在各款式标上都赫然超越了现存的竞争敌手。

一、像教小孩一样锻真金不怕火机器东谈主大脑

要相识LingBot-VLA的责任旨趣，咱们可以把它比作培养一个超等颖慧的助手。这个助手需要具备三种中枢才气：看得懂环境（视觉相识）、听得懂指示（讲话相识）、作念得移看成（行动实施）。酌量团队将这三种才气奥密地会通在一个长入的系统中，就像一个东谈主的大脑能同期处理视觉、听觉和教导信息一样。

这个系统的基础是一个名为Mixture-of-Transformers的架构，可以相识为一个领有多个特地部门的超等大脑。一个部门特地致密相识视觉和讲话信息，另一个部门特地致密推测和实施看成。这两个部门通过分享的珍认识机制进行合作，就像东谈主类大脑中不同区域的神经元会互相交流一样。

为了让机器东谈主具备精准的空间感知才气，酌量团队还引入了深度信息的学习机制。这就像给机器东谈主戴上了一副特殊的眼镜，不仅能看清物体的时势和神气，还能准确判断物体的遐迩和空间位置。这种才气关于需要精准握取和操作物体的双手机器东谈主来说至关要紧。

系统接管Flow Matching技能来生成融会通达的看成序列。传统的机器东谈主看成常常显得僵硬机械，而Flow Matching就像是给机器东谈主的看成加上了"润滑剂"，让每一个看成都能当然地过渡到下一个看成，系数这个词操作经由看起来通达而融合。

二、史上最大范畴的机器东谈主学习数据库

数据关于机器学习系统就像食品关于东谈主类一样要紧，而LingBot-VLA的"食品"可谓是史无先例的丰富。酌量团队网罗了来自9个不同机器东谈主平台约20000小时的果然操作数据，这个范畴异常于让一个东谈主不眠束缚地责任杰出两年。

这些数据并非浅薄的堆砌，而是经过尽心遐想的万般化锻真金不怕火素材。九个机器东谈主平台各有特色，有的擅长致密操作，有的得当重型功课，有的专长于特定环境。这就像让一个学生同期向九位不同专长的敦厚学习，每位敦厚都能提供独到的教学和技巧。

数据网罗经由接管了遥操作的容貌，也即是由真东谈主辛勤戒指机器东谈主来完成万般任务。这种容貌确保了数据的果然性和有用性，幸免了隧谈模拟数据可能存在的脱离骨子的问题。每一个操作序列都经过了严格的质料戒指，包括自动筛选和东谈主工审核两个要津。

为了给这些数据贴上准确的"标签"，酌量团队缔造了一套自动标注系统。这个系统约略自动识别每个看成序列对应的任务形色和子任务剖析，然后再由东谈主工进行致密更始。这种半自动的标注容貌既保证了效率，又确保了质料。

更要紧的是，酌量团队发现数据范畴与性能之间存在赫然的正比联系。跟着锻真金不怕火数据从3000小时加多到20000小时，机器东谈主的得手率继续提高，而且这种提高趋势在20000小时常仍未出现充脚迹象。这意味着络续加多高质料的锻真金不怕火数据仍然约略进一步提高系统性能。

三、冲突性的锻真金不怕火效率优化

缔造如斯复杂的机器东谈主系统濒临的一个要紧挑战即是谋划效率。传统的锻真金不怕火方法常常需要消费多数的谋划资源和时候，这不仅加多了研发本钱，也为止了技能的推行应用。蚂合股团的酌量团队在这个方面杀青了显赫冲突。

他们缔造的锻真金不怕火系统在8个GPU的树立下约略达到每秒261个样本的处理速率，这个数字比现存的开源锻真金不怕火框架提高了1.5到2.8倍。这种效率提高的杀青依赖于多个层面的优化政策。

在散布式锻真金不怕火政策方面，系统接管了改良版的Fully Sharded Data Parallel技能。这种技能就像组织一个高效的分娩线，将大型模子的不同部分分派给不同的GPU处理器，同期最大化地减少各个处理器之间的通讯支出。异常是关于行动各人模块，系统构建了特地的分片组，进一步缩小了参数分片带来的通讯包袱。

在具体的谋划优化方面，系统使用了FlexAttention来处理多模态会通经由中的寥落珍认识谋划，并通过torch.compile进行算子会通，减少了内核启动的支出，最大化了内存带宽的驾驭率。这些看似技能性的改良，骨子上就像给汽车发动机进行精密调校，让每一滴燃料都能阐扬最大效率。

这种效率提高不单是是技能上的得手，更要紧的是它大大缩小了缔造和部署本钱，使得这种先进的机器东谈主技能约略更快地走出实验室，参加骨子应用场景。

四、史上最全面的机器东谈主才气测试

为了委果考证LingBot-VLA的骨子成果，酌量团队遐想了一个前所未有的大范畴测试有策画。这个测试涵盖了3个不同的机器东谈主平台，100个尽心遐想的任务，每个任务进行130次测试，整个产生了杰出22500次的锻真金不怕火数据。

测试采选的三个机器东谈主平台辨认是AgileX、Agibot G1和Galaxea R1Pro，它们在遐想理念、硬件树立和操作秉性上都有所不同。这种多平台测试就像让一个司机在不同品牌的汽车上都能熟练驾驶一样，委果考验了系统的泛化才气。

100个测试任务的遐想极其丰富万般，涵盖了勤俭单的物体握取到复杂的多顺序拼装等万般场景。这些任务不是罢休采选的，而是基于GM-100基准测试集，这是机器东谈主学界公认的泰斗评测轨范。每个任务都有明确的得手轨范和评分机制，确保测试扫尾的客不雅性和可比性。

测试扫尾令东谈主印象深化。在得手率主义上，LingBot-VLA平均达到了17.30%的得手率，而最强的竞争敌手π0.5只达到了13.02%。在程度评分上，LingBot-VLA达到了35.41%，不异赫然超越了竞争敌手的27.65%。这种提高幅度在机器东谈主领域属于显赫的逾越。

更羡慕的是，酌量团队对测试数据的深入分析发现，测试任务中粗心50%的原子看成在锻真金不怕火数据的高频看成中并未出现。这个发现讲授了LingBot-VLA具备了委果的泛化才气，不是浅薄的顾忌和调换，而是约略将学到的常识应用到全新的情况中。

五、空间相识才气的要紧冲突

传统的机器东谈主系统常常在语义相识方面弘扬可以，但在触及精准空间操作的任务上却时常力不从心。LingBot-VLA在这个重要问题上杀青了要紧冲突，通过引入深度信息学习机制，显赫提高了机器东谈主的空间感知和操作精度。

这种空间相识才气的提高通过一个奥密的遐想杀青。系统使用可学习查询机制，将来自三个视角的图像信息与特地的深度感知模子LingBot-Depth产生的深度瑰丽进行对皆。这个经由就像给机器东谈主配备了一套立体视觉系统，不仅能看到物体是什么，还能准确知谈物体在那处。

实验数据明晰地讲授了这种空间相识才气的价值。在配备深度信息的版块中，LingBot-VLA的弘扬比不带深度信息的版块有了进一步提高。具体来说，在AgileX平台上得手率从15.50%提高到18.93%，在Galaxea R1Pro平台上从18.89%提高到20.98%。

这种空间相识才气的应用场景相配无为。比如在需要精准遗弃物体的任务中，机器东谈主需要准确判断容器的深度和位置。在需要隐没隔绝物的操作中，机器东谈主需要相识三维空间中各个物体的相对位置联系。在需要融合双手操作的任务中，机器东谈主需要精准戒指两只手臂的空间配合。

六、数据效率和学习规则的要紧发现

机器学习领域一个历久存在的疑问是：加多更多的锻真金不怕火数据是否老是能带来性能提高？关于机器东谈主学习这个相对新兴的领域，这个问题愈加重要，因为赢得高质料的机器东谈主操作数据本钱很高。

LingBot-VLA的酌量为这个问题提供了明确的谜底。酌量团队通过从3000小时到20000小时的渐进式锻真金不怕火实验发现，机器东谈主的得手率和程度评分都跟着数据量的加多而继续提高，而且在20000小时常仍未出现性能充足的迹象。

这个发现具有要紧的现实真谛。它告诉咱们，在机器东谈主学习领域，网罗更多高质料的锻真金不怕火数据仍然是提高性能的有用路子，至少在当今的数据范畴下是如斯。这为后续酌量指明了标的，也为产业界的投资决策提供了科学依据。

除了数据范畴的影响，酌量还发现了数据效率的另一个要紧特征。不才游任务的微调阶段，LingBot-VLA弘扬出了优异的数据效率。在只使用80个演示样本的情况下，LingBot-VLA的性能就杰出了使用130个演示样本的π0.5模子。而且跟着微调数据量的加多，LingBot-VLA的性能提高幅度赫然更大。

这种数据效率上风在骨子应用中相配要紧。它意味着当需要让机器东谈主学习新任务时，不需要网罗多数的特地锻真金不怕火数据，而是可以通过相对极少的示例就能达到邃密的成果。这大大缩小了系统部署和定制的本钱。

七、仿真环境中的特地弘扬

除了在果然机器东谈主上的测试，酌量团队还在RoboTwin 2.0仿真平台上对LingBot-VLA进行了全面评估。仿真环境的上风在于约略快速进行多数测试，况兼可以戒指环境变量来进行对比实验。

在50个代表性操作任务的测试中，LingBot-VLA在清洁环境下达到了88.56%的平均得手率，比π0.5的82.74%有赫然提高。更要紧的是，在赶快化环境下的测试中，LingBot-VLA达到了86.68%的得手率，而π0.5惟有76.76%。

赶快化环境测试的真谛在于模拟果然寰宇的复杂性和省略情味。在这种环境中，布景、桌面杂物、桌子高度、光照条款等都会赶快变化，这更接近机器东谈主在骨子应用中濒临的情况。LingBot-VLA在这种挑战性环境下的优异弘扬，讲授了其具备邃密的鲁棒性和适应才气。

仿果然验还考证了深度信息集成的价值。在系数测试条款下，集成了深度信息的版块都比莫得深度信息的版块弘扬更好，进一步确认了空间相识才气对机器东谈主操作的要紧性。

八、开源孝敬与异日发展标的

蚂合股团酌量团队的一个要紧决策是将LingBot-VLA皆备开源，包括代码、预锻真金不怕火模子和基准数据集。这种敞开格调对系数这个词机器东谈主学习社区具有要紧真谛，约略促进技能的快速发展和无为应用。

开源的代码库不仅提供了好意思满的模子杀青，还包括了高效的锻真金不怕火框架。这个锻真金不怕火框架的优化程度使得其他酌量团队和缔造者约略在有限的谋划资源下也能进行机器东谈主大模子的锻真金不怕火和微调，大大缩小了技能门槛。

开源的预锻真金不怕火模子为社区提供了一个弘大的起先。酌量者和缔造者可以基于这个预锻真金不怕火模子进行万般卑劣任务的缔造，而不需要从零运行锻真金不怕火一个大型模子。这种作念法雷同于当然讲话处理领域中GPT等大模子的开源政策，约略鼓舞系数这个词领域的快速发展。

基准数据集的开源则为客不雅评估不同方法提供了长入轨范。GM-100数据集包含了100个尽心遐想的任务，每个任务都有详备的评估轨范，这将成为机器东谈主学习领域的要紧评测基准。

酌量团队也明确了异日的发展标的。他们策画膨胀系统的通用性，集成单臂机器东谈主和搬动机器东谈主的数据，主义是缔造出约略在不受管制环境中实施更万般化操作的机器东谈主系统。这种膨胀将进一步鼓舞机器东谈主技能从实验室走向果然寰宇应用。

说到底，LingBot-VLA代表了机器东谈主学习领域的一个要紧里程碑。它不仅在技能性能上取得了显赫冲突，更要紧的是为系数这个词行业提供了一个可行的发展旅途。通过大范畴果然数据锻真金不怕火、高效的系统架构和严格的评测考证，这项酌量讲授了让机器东谈主具备类东谈主学习和操作才气是皆备可能的。

关于日常东谈主而言，这项技能的闇练意味着异日的机器东谈主助手将愈加智能和实用。它们不仅能听懂咱们的指示，看懂周围的环境，还能像东谈主类一样天真地使用双手完成万般复杂任务。从家庭清洁到工业制造，从医疗照拂到科学酌量，这种通用型机器东谈主技能都有深广的应用远景。

虽然，技能的发展历久不会一帆风顺。怎么进一步提高系统的可靠性和安全性，怎么缩小部署本钱，怎么处理愈加复杂和动态的环境，这些都是需要络续措置的挑战。但LingBot-VLA的得手标明，咱们正在野着正确的方上前进，机器东谈主委果融入东谈主类生计的那一天也许比咱们思象的更近。

Q&A

Q1：LingBot-VLA机器东谈主大脑系统是怎么责任的？

A：LingBot-VLA就像给机器东谈主装上了一个超等聪敏的大脑，它能同期处理视觉、讲话和看成三种信息。系统接管Mixture-of-Transformers架构，一个部门致密相识视觉和讲话，另一个部门致密推测看成，两个部门通过分享珍认识机制合作，让机器东谈主能看懂环境、听懂指示、作念出通达的双手操作。

Q2：为什么LingBot-VLA需要20000小时的锻真金不怕火数据？

A：这异常于让机器东谈主"不雅摩"了两年多的东谈主类操作教学。酌量发现数据范畴与性能成正比联系，从3000小时加多到20000小时，机器东谈主得手率继续提高且未出现充足。这些数据来自9个不同机器东谈主平台，就像让学生向九位不同专长的敦厚学习，确保了妙技的万般性和实用性。

Q3：LingBot-VLA的骨子弘扬怎么？

A：在大范畴测试中，LingBot-VLA在三个机器东谈主平台上完成100个不同任务，整个进行22500次锻真金不怕火。扫尾透露平均得手率达到17.30%，赫然超越最强竞争敌手π0.5的13.02%。更要紧的是，测试任务中50%的看成在锻真金不怕火数据中未出现开yun体育网，讲授了系统具备委果的泛化学习才气。