數據規模躍升至 1.5 億：螞蟻靈波空間感知 AI 模型 LingBot-Depth 2.0 發佈
重點摘要
首頁 > 智能時代>人工智能 數據規模躍升至 1.5 億：螞蟻靈波空間感知 AI 模型 LingBot-Depth 2.0 發佈 2026/7/7 18:56:35 來源：IT之家 作者：漾仔 責編：漾仔 評論： IT之家 7 月 7 日消息，螞蟻集團旗下具身智能公司靈波科技今天發佈空間感知模型 LingBot-Depth 2.0。該模型基於 1.
螞蟻集團旗下具身智能公司靈波科技今日正式發表新一代空間感知模型 LingBot-Depth 2.0，這款專注於深度估計與環境理解的 AI 模型，訓練數據規模從前一代的 300 萬筆大幅躍升至 1.5 億筆，號稱在邊緣清晰度、細小物體辨識、遠距離深度估計以及複雜場景魯棒性等面向實現全面升級。 根據靈波科技公布的資訊，LingBot-Depth 2.0 的訓練數據量較去年推出的 1.0 版本成長達 50 倍。團隊透過更大規模、更多元化的真實與合成數據進行學習，讓模型在應對各類室內外環境時能展現更穩定的深度感知能力。外界分析認為，數據規模的擴增是這一代模型性能躍進的關鍵基礎。 在深度補全基準的 16 項測評中，LingBot-Depth 2.0 一舉奪下 12 項第一，展現出在深度估測領域的領先優勢。官方指出，模型在邊緣細節的還原度上比前代更加銳利，對於小型物體或紋理複雜的區域也能精準估算距離，同時在長距離深度估計的連貫性與準確度上也有明顯進步。 尤其值得注意的是，在最困難的室內大面積深度缺失場景中，LingBot-Depth 2.0 的深度誤差較上一代模型減少一半，均方根誤差（RMSE）達到 0.062。這意味著當空間中有大片玻璃、鏡面、透明物體或反射表面時，傳統深度相機經常出現的失靈或錯誤判斷情況，在這款新模型下獲得顯著改善。 上述玻璃、鏡面與透明物體正是當前深度感知技術普遍面臨的痛點。由於光學反射與折射特性，傳統感測器往往無法正確取得該區域的深度資訊，導致後續的物體辨識、導航或避障功能受到影響。靈波科技表示，LingBot-Depth 2.0 在這些容易失靈的場景中表現相對突出，能有效填補深度缺失區域，提供更完整的空間資訊。 靈波科技是螞蟻集團在具身智能領域的重要布局，專注於開發能讓機器人與智慧裝置理解三維空間的感知技術。LingBot-Depth 系列模型的主要應用場景涵蓋室內服務機器人、物流搬運、智慧安防、擴增實境（AR）以及工業檢測等需要高精度深度估計的領域。隨著 2.0 版本的推出，相關產品的環境適應能力與操作可靠性可望進一步提升。 回顧去年發表的 LingBot-Depth 1.0，當時以 300 萬筆數據訓練，已在業界獲得一定關注。短短一年內，靈波科技便將訓練數據規模拉高至 1.5 億筆，並在關鍵指標上取得突破，反映出團隊在數據收集、模型架構與訓練演算法上的快速迭代能力。業內人士指出，這種從百萬級到億級數據的跨越，不僅需要龐大的算力支撐，更需要有效的數據清洗與標註策略，才能確保模型學習品質。 除了深度補全任務的優異表現，LingBot-Depth 2.0 在複雜場景的魯棒性提升也是此次升級的重點。官方說明，當環境中存在動態物體、光影劇烈變化或部分遮擋時，模型仍能維持穩定的深度輸出，這對於在真實世界中運作的機器人系統尤為關鍵。例如，服務機器人需要在人來人往的商場中穩定導航，或是在光線不足的倉庫裡精準取放貨物，都高度依賴可靠的空間感知能力。 目前靈波科技尚未公布 LingBot-Depth 2.0 的具體上線時程或對外合作細節，但可以預見這款模型的推出將為機器人與 AI 視覺領域注入新的動能。隨著越來越多智慧終端設備需要具備三維空間理解能力，深度估計模型的性能提升將直接影響產品體驗與應用範圍。螞蟻集團在金融科技之外，持續投入具身智能與空間感知技術，也顯示出其對於未來 AI 實體化應用的長遠布局。 整體而言，LingBot-Depth 2.0 透過 1.5 億級數據規模的訓練，在 16 項深度補全測評中拿下 12 項第一，並在玻璃、鏡面等傳統難點場景上取得顯著進步，為空間感知技術樹立了新的標竿。後續靈波科技是否會進一步推出更輕量化的邊緣端版本，或是與旗下其他機器人產品整合，都將是業界關注的焦點。
Related
相關文章
800萬個AI角色，被大廠親手關掉
賬號設置我的關注我的收藏申請的報道退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機構庫投資機構職位推介投資人認證投資人服務尋求報道36氪Pro創投氪堂企業入駐創業者服務創投平臺AI測評網 首頁快訊資訊推薦財經AI自助報道安徽最新創投汽車科技專精特新直播視頻專題活動搜索尋求報道我要入駐城市合作800萬個AI角色，被大廠親手關掉NEXT趨勢·2026年07月07日 19:50用戶親手創造的AI角色，正在陸續下線 林夕花了很長時間，在豆包上搭建了一個屬於自己的AI 智能體。 失眠的夜晚、內耗的時刻，她都能找它傾訴。對她來說，它不只是一個能回答問題的工具，更像一個穩定的情緒樹洞。 7月4日，她收到通知：這個陪了她兩年的角色，將在11天后從豆包下線。 同一天，通義千問也發出類似公告。此前，騰訊元寶已經先一步下線智能體功能。 這些用戶親手創造的AI角色，正在陸續下線。 中斷陪伴 林夕收到通知的那一刻，第一反應是"背刺"。 “這個自定義智能體是我穩定的情緒樹洞，總能穩定共情、幫我疏導負面情緒。”而現在，這個陪了林夕兩年的角色，即將在11天后從豆包下線。 她沒想到，一個陪伴自己兩年多的角色，會突然說沒就沒。 7月4日，豆包與通義千問同步發出公告：智能體功能將於7月15日正式下線。 這個日期並非隨機，7月15日正是《人工智能擬人化互動服務管理暫行辦法》正式施行的日子。 通義千問動作更快一些，其擬人化互動類智能體將於7月10日提前下線，7月15日後所有歷史對話記錄都將無法訪問。 林夕把它當成情緒樹洞，但在智能體廣場裡，這
混元3正式版拿了高分，騰訊全家桶可以放心用了
混元3正式版拿了高分，騰訊全家桶可以放心用了字母AI2026.07.07 17:54 · 來自北京全文4804字搜索追平GPT-5.5，幻覺率減半。文 | 字母AI千呼萬喚始出來，姚順雨加入騰訊後，第一個重量級產品Hy3正式版，今天公佈了。為了這個產品，騰訊可以說是準備了大半年。
“燒”掉了百億美元，世界模型的概念都還沒有統一
雖然全球投入百億美元研發世界模型，但學術界與業界對其定義與實現路徑仍無共識，導致技術路線難以收斂，商業化與落地充滿不確定性。目前世界模型處於早期探索階段，與VLA的結合雖受關注，但訓練與部署存在數據品質、計算資源等挑戰，距離大規模應用預估還需數年時間。
Fable 5手搓首個CUDA「超級內核」，2.5小時狂飆18.7倍
賬號設置我的關注我的收藏申請的報道退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機。
完全免費，Claude Science開源平替，DeepSeek/GLM想用哪個用哪個
一個完全免費的開源方案被視為Claude Science的高相容平替，允許用戶自由切換DeepSeek、GLM等多種模型。其安裝流程極度簡化，只需輸入一行指令即可完成部署，大幅降低使用門檻。這項工具回應了市場對低成本、多模型支援的需求，為開發者與研究者提供便捷的實驗平台。
剛剛，首個空間原生的具身視覺基模開源！機器人更會看我們的世界了
螞蟻靈波開源首個空間原生的具身視覺基模LingBot-Vision，並同步釋出深度模型LingBot-Depth 2.0，專門解決機器人在透明物體、遠距離小目標與複雜場景中的深度感知難題。該技術透過邊界強制預訓練機制，讓機器人更準確辨識物體邊界與空間結構，在深度補全等多項基準測試中表現領先。相關模型權重與程式碼已於Hugging Face與GitHub公開，有助於降低機器人視覺系統的開發門檻。