刚刚，被李飞飞团队写进代码库的具身底座，现身乌镇峰会“上岗抓药”

2026年11月3日开幕的世界互联网大会乌镇峰会现场，蚂蚁灵波开源的具身智能“大脑全栈 2.0”在模拟零售药房场景中完成了机器人全流程自主分拣演示。该技术方案此前已在上海国大药房多家门店常态化落地，支撑药剂师分担高频重复的分拣工作。 www.sosit.com.cn

这一具身底座由视觉、深度感知、世界模型与动作决策等多模型组成，旨在提供完整的具身智能技术栈。截至2026年11月4日发稿前，该项目在GitHub上累计获得超3.3万颗Star，模型下载量突破220万次。

技王数据恢复

核心技术与生态集成

灵波底座通过模块化拆解，将复杂的具身控制分为高精度空间理解、动态环境交互和可泛化灵巧操作三个层级，以应对真实作业环境中的物理扰动与控制延迟。 www.sosit.com.cn

• 高精度空间理解：通过视觉与深度模型学习物体的三维轮廓与空间距离。
• 动态环境交互：利用世界模型在系统内部持续预演物理规律，为动作提供路径依据。
• 可泛化灵巧操作：根据视觉信息和任务指令生成动作，实现抓取、搬运及边执行边修正。

在生态集成方面，该底座已被多个国际知名团队和平台采纳：

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• 斯坦福大学李飞飞团队：在2026年10月初发布的OpenWAM框架中，复用了灵波LingBot-VA的开源实现与核心资产。
• 韩国科学技术院（KAIST）：在FastOPD研究中选定LingBot-VLA作为“教师模型”进行知识蒸馏，使学生在单步推理中的任务成功率从35.3%提升至51.2%。
• LeRobot平台：全球最大的开源机器人平台已将灵波LingBot-VA与VLA 2.0正式合入官方主线，动作块生成耗时从677毫秒压缩至127毫秒。
• 其他集成：NVIDIA开源的世界模型推理库FlashDreams、SGLang及vLLM-Omni均已集成灵波相关模型。

应用场景与产业进展

除了零售药房场景，灵波底座正与隆盛科技（隆盛唯睿）、德马科技等产业方在汽车零部件上下料与车间分拣等工业现场推进协同攻关，以应对重工业工况下工件沉重、油污反光及高生产节拍的挑战。 www.sosit.com.cn

在2026年10月底举行的具身挑战赛中，已有来自13个国家的超1855支战队进场调试。对于关注具身智能技术落地的研究人员、机器人算法工程师及零售自动化系统架构师而言，该开源底座提供了从模型权重获取到二次开发的完整路径。

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技术审核：邓严军｜技王数据恢复实验室技术总监 www.sosit.com.cn