De acordo com pt.wedoany.com-A Ant LingBot Technology atualizou e disponibilizou como código aberto o novo modelo de base incorporado de última geração, LingBot-VLA 2.0. Esta versão incorpora 60.000 horas de dados físicos reais de alta qualidade na fase de pré-treinamento, abrangendo 20 configurações de robôs de 17 marcas líderes de robôs, e expande o suporte para graus de liberdade, como cabeça, tronco, efetuadores finais e base móvel.
Atualmente, na indústria de inteligência incorporada, o "cerebelo" e o hardware do corpo estão evoluindo rapidamente, mas o "cérebro universal" da indústria ainda é a principal restrição para a implementação em escala industrial. Desde a capacidade do modelo até a eficiência e o custo de implementação, há uma necessidade urgente de avanços.
O relatório técnico mostra que as marcas de robôs suportadas pelo LingBot-VLA 2.0 na fase de pré-treinamento incluem 17 fabricantes de robôs, como Leju, Zhiyuan, Yushu, Songling, Xinghaitú, Yinhe Tongyong, Xingchen, Ruierman, Franka, Fangzhou, Beijing Renxing, Fourier, Mofa Yuanzi, Qianxun, Lingcifang, Feixi, Qinglong, etc., cobrindo várias formas, como braço único/braço duplo, bípede/rodas.
Em termos de suporte a graus de liberdade, o LingBot-VLA 2.0 expandiu totalmente o suporte para graus de liberdade, como cabeça, tronco, efetuadores finais (mãos) e base móvel.
Em operações de braço duplo, com base na avaliação GM-100 da Universidade Jiao Tong de Xangai, nas plataformas de robôs de braço duplo AgileX Cobot Magic e Galaxea R1 Pro, a pontuação média geral de progresso da tarefa e a taxa de sucesso do LingBot-VLA 2.0 excederam π0.5 e GR00T N1.7. Nesta avaliação, todos os modelos participantes foram implantados como um único modelo universal, sem ajuste fino específico para tarefas específicas. Este resultado indica que o LingBot-VLA 2.0 possui capacidades mais fortes de operação colaborativa de braço duplo e capacidade de generalização entre corpos e multitarefa.
Em termos de capacidade de mobilidade, o LingBot-VLA 2.0 foi submetido a testes comparativos preliminares com π0.5 com base em duas configurações: o braço robótico Fangzhou mais a base Songling e o Astribot S1 da Xingchen Intelligence. Os resultados mostram que o LingBot-VLA 2.0 melhorou a pontuação de progresso da tarefa e a taxa de sucesso em tarefas de operação móvel de longo alcance, especialmente mantendo vantagens em cenários de domínio cruzado mais desafiadores, demonstrando capacidade mais forte de avanço em tarefas de sequência longa e capacidade de generalização de operação móvel.
Na avaliação de operação móvel, as tarefas são divididas em várias subetapas contínuas, cada uma com uma pontuação diferente com base na dificuldade e importância. O robô ganha a pontuação correspondente ao concluir a etapa relevante, e a pontuação total final reflete sua capacidade de avanço em tarefas de sequência longa. Em comparação com a simples contagem da taxa de sucesso final, este método de pontuação pode medir de forma mais detalhada a capacidade abrangente do modelo em aspectos como movimento, colaboração de braço duplo, preensão, colocação, abertura de portas e limpeza.
Suportando essas atualizações de capacidade estão um sistema de dados de maior escala e maior qualidade e uma arquitetura de treinamento melhorada: a Ant LingBot limpou 50.000 horas de dados de máquina real de alta qualidade de 90.000 horas de dados e extraiu 10.000 horas de dados eficazes de 20.000 horas de dados de operação humana em primeira pessoa, totalizando 60.000 horas de dados de pré-treinamento.
Atualmente, a indústria está gradualmente entrando na fase piloto de implementação industrial, e o pós-treinamento eficiente tornou-se um fator restritivo chave para a implementação. O LingBot-VLA 2.0 também disponibiliza como código aberto uma versão de pós-treinamento mais eficiente, com tempo de inferência controlado em menos de 130 milissegundos na RTX 4090.
A Ant LingBot, em colaboração com parceiros ecológicos de corpo como Leju e Taihu, e parceiros ecológicos de clientes como Guoda Pharmacy e Longsheng, iniciou testes de implementação comercial abrangentes em cenários como separação de varejo, separação logística e indústria. Ao mesmo tempo, a Ant LingBot, juntamente com parceiros ecológicos de aliança de dados como Jianzhi Technology, está construindo conjuntamente um sistema de dados padronizado. Um ecossistema de inteligência incorporada está se formando, centrado no modelo de base VLA de configuração cruzada, com a participação profunda de fabricantes de corpos e instituições de dados.
Atualmente, o LingBot-VLA 2.0 foi disponibilizado como código aberto. Os desenvolvedores podem obter os pesos do modelo no Hugging Face e no ModelScope, e baixar o código-fonte aberto no GitHub. No próximo passo, a Ant LingBot também iniciará uma série de atividades para desenvolvedores e lançará simultaneamente kits técnicos mais adequados para desenvolvedores.
