淘宝蚂蚁集团组织了一支「物理AI特工队」：蚂蚁灵波具身路线的优势与困顿_我的网站
A | Sophie 编译 新西兰交通局（NZTA）警告称，在未来10年内，它需要花费的资金将是预计收入的两倍左右。 该图片使用了AI生成技术 本文来自微信公众号： 潮涌AI ，作者：潮涌AI编辑部，原文标题：《蚂蚁集团组织了一支「物理AI特工队」：蚂蚁灵波具身路线的优势与困顿》 2024年12月，上海张江，一家新公司注册成立。 在给新任交通部长Simeon Brown的简报中，这家政府机构表示，其在公路、铁路、公共交通、步行和骑行方面的大部分计划的未来投资“不足或没有资金”。 硕博占比超过九成，CEO是朱兴，首席科学家沈宇军来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室。 Advertise with us 该机构确定的资金缺口每年高达数十亿纽币。 （图片来源：NZTA） NZTA表示，为交通系统提供所需的资金是一个“迫在眉睫的挑战，需要解决这个问题，既要满足维护我们的网络和服务的现有需求，又要满足未来的需求”。
B | 这家公司叫蚂蚁灵波，蚂蚁集团全资子公司，注册资本1亿元，在刚刚结束的WAIC上以“镇馆之宝”的名号扩散势能。 NZTA的大部分资金来自道路使用者收费和燃料消费税。它还借款，并偶尔获政府拨款，以推行特定的工程项目。 “现有的网络和服务不断增长，但正在老化，许多现有的陆路交通网络和资产已达到更新年头。 毫无疑问，蚂蚁集团内部多了一支被员工称为“物理AI特工队”的队伍。他们的任务不是做支付，不是做大模型聊天机器人，而是给实体机器人造“大脑”。 蚂蚁如何爬出一家“机器人公司” 朱兴2011年加入阿里巴巴。” “交通网络的状况近年也受到天气事件增加的影响，我们预计天气事件的频率和影响将继续升级。 过去14年里，他做过支付、金融服务、O2O，2023年刚刚完成支付宝广告商业化的从0到1，而在2024年底，他被抽调筹建蚂蚁灵波。 这是一个令外界意外的选择。” “同时再加上人口增长和货运量增加对网络的需求不断增加，意味着对可持续交通网络的投资变得越来越重要。
C | 从时间线来看，灵波的筹建时间非常紧迫。” NZTA还指出，在成本迅速上升、存在供应链问题的情况下，它的角色和责任已经扩大，而且如果未来开车的人减少，它将面临如何继续创造收入的不确定性。 朱兴没有机器人行业的背景，但他有一个蚂蚁当下最需要的能力：把技术变成能落地的产品。 灵波的首席科学家沈宇军则来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室，研究方向是计算机视觉和深度学习，本科毕业于清华大学电子工程系，然后选择在香港中文大学信息工程系攻读博士学位，曾在商汤实习，担任过字节跳动高级研究员。 两人搭配的逻辑清晰：一个懂产品化和商业化，一个懂技术底层。 该机构表示，它将支持并“加速”实施政府旨在增加其收入的政策。 政府希望使NZTA的收入来源多样化。 目前，灵波团队硕博技术人才占比超过九成。
D | 在蚂蚁集团内部，灵波挂在CTO线下，与百灵大模型团队、支付宝AI团队平行，但专攻“物理智能”——也就是具身智能。 蚂蚁集团对灵波的战略定位，是把AGI目标拆成两个层面：数字智能和物理智能。数字智能由百灵大模型、AI支付宝、蚂蚁阿福等业务承载；物理智能的核心执行主体，就是灵波。
E | 原则上，政府支持价值获取（向新建或改善的基础设施的受益者收费）、拥堵收费、收费和使用公私合作伙伴关系。 六款模型，两条路线 2026年7月初，蚂蚁灵波在一周内连续发布六款具身智能大模型，覆盖视觉、视频、空间感知、灵巧操作、世界模型和世界动作模型六个方向，并且全部开源。
F | 这不是一次普通的产品发布，灵波在发布会上展示了它的技术路线选择：双线并进。 第一条是VLA路线（视觉-语言-动作），代表模型是LingBot-VLA 2.0。 NZTA表示：“每一种方式都有自己的目的、好处、限制和操作复杂性。
G | 这条路线的主流逻辑是“看到→理解→动作”，基于视觉-语言模型做基座，让机器人根据视觉输入和语言指令输出动作。这是当前行业最主流的技术路线，Figure、Google DeepMind的RT系列都在这个方向。
H | 第二条是世界模型路线，代表模型是LingBot-VA 2.0。
I | 这条路线不直接映射感知到动作，而是先预测“世界接下来会如何变化”，再同步生成下一步动作。沈宇军在技术分享中把VA 2.0定义为“行业首个具身原生世界动作模型”，基于自回归架构从零开始预训练，实现了单卡150Hz的实时推理。” 它告诉Brown，如果不能产生足够的收入，它需要政府给予承担所有债务的保证。 六款模型的分工是清晰的： VA 2.0的技术细节值得单独拆解。 据灵波发布的技术文档，它采用了四项核心设计：语义视觉-动作分词器、严格的因果预训练范式、MoE架构，以及增强的异步推理机制。 被推迟或延迟的项目 NZTA警告说，它将无法实现其在2021-24年国家陆路运输计划中的目标。 该机构表示，其产出将“远低于”计划的水平，“许多项目将被推迟或延迟。前三项解决的是“理解世界”的问题，最后一项解决的是“实时响应”的问题，让机器人在执行当前动作时，模型已经开始预测未来状态。 150Hz的推理频率是什么概念？ 它意味着模型每秒完成150次推理，单次响应约6.7毫秒；作为参照，人类眨眼一次约需300-400毫秒，也就是说，机器人“思考”一次的时间不到眨眼时间的1/50。” “在这个充满挑战和不断发展的运营环境中，我们需要建立一个可交付的工作计划，以反映资金和产出的限制。” 产出限制是财政部首先考虑的问题。 灵波的技术文档称，VA 2.0让机器人具备了“边推演、边行动”的通用控制能力。 在给新任基础设施部长Chris Bishop的简报中，财政部指出，最近几年已经为基础设施（不仅仅是由NZTA监督的陆路运输基础设施）分配了比实际能够花费的资金更多的资金。 财政部表示：“近年来已分配了大量资金，这使得投资计划超出了机构和市场的能力，导致成本上升和项目推迟。 但一位机器人行业从业者向亿邦动力表示，推理频率只是工程指标之一，真正的考验是在真实场景中的泛化能力。” “市场环境仍然充满挑战。“在仿真环境里跑150Hz和在有老人、小孩、宠物的家庭环境里跑150Hz，是两回事。” “大规模投资的交付依赖于主导市场的大型一级公司，它们目前已经满负荷运转。” 开源、R1和生态 灵波这次发布的另一个关键策略是全栈开源——权重、代码、后训练工具链、评测集全部放出。” 相关阅读： 自驾出游注意！北岛几处施工路段将长时间关闭，请提前计划路线 五年来国家公路上出现的坑洼超过21万个，最多的地区是…… 新年首月道路死亡人数创记录，考驾照要加大难度？ 奥克兰交通局今夏将修复550公里道路，资金削减交通安全如何保障？ 注：本文为编译/原创，欢迎转发分享；但严禁复制等未经授权的非法使用。 在技术标准尚未定型的阶段，开源是建立生态影响力的最快方式。
J | 违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。灵波的模型支持多种机器人构型，不同本体和场景均可接入同一套“大脑”。
K | 使用授权请联系[email protected]。 chineseherald.co.nz All Rights Reserved 版权所有 (责编：Sophie) 相关内容 自驾出游注意！北岛几处施工路段将长时间关闭，请提前计划路线 两名男子大白天持械抢劫奥克兰酒铺，抡起斧头砍店员 怀唐伊日天气：新西兰大部阳光普照，某些地区将达35度 新西兰一高中近40名教职工感染 新冠蔓延仍不可掉以轻心 新西兰真相大曝光！移民太多吃不消！大地震随时会爆发…… 奥克兰发生两起涉嫌使用假钞的案件，4人被逮捕 奥克兰人下班回家难：海港大桥有强风，火车服务严重中断 免费的新冠检测试剂盒领取期限延长！。 目前，已有十几家机器人厂商与灵波建立合作。 除了蚂蚁直接参与投资的宇树科技、星海图，今年6月，乐聚机器人官宣旗下KUAVO 4 Pro（夸父）已完成LingBot-VLA的后训练适配，并围绕GM-100评测体系里的95个真实操作场景做了系统性测评。 LingBot‑VLA 2.0训练 但灵波并非只做“大脑”。 2025年9月，它推出了首款服务机器人Robbyant R1，定位家庭、养老、医疗健康等服务场景。不过，根据多家媒体的报道，R1目前的出货量有限，更接近“验证模型的载体”，距离大规模走量尚有距离。 这是一个现实的处境。 在硬件本体环节，宇树、智元、银河通用、星动纪元等公司在硬件工程、供应链和量产上已经积累了数年，灵波的机器人产品力和量产能力还无法与它们直接竞争。 大厂具身地图上的“唯一” 把灵波放在中国大厂具身智能的地图上，它的位置有些特殊。 阿里在通义体系下推出了Qwen-Robot，但产品定位更偏平台工具，给机器人厂商提供多模态基础模型，本身不做本体，也不深入到具身大脑的操作层；腾讯的Robotics X研究院走“云+投资”路线，把大脑和算力卖给机器人公司；华为CloudRobo同样以云端能力为主。京东和美团采取重投资、轻自研的策略，聚焦物流和配送场景。 灵波是唯一一家同时押注大脑基座、世界模型和本体落地的大厂子公司。 蚂蚁灵波官网截图 但这个“唯一”也带来了问题。
L | 灵波在蚂蚁集团内部需要与百灵大模型团队、支付宝AI团队争夺资源；在蚂蚁集团外部，仅阿里系内部就有多个具身智能条线“各自为战”，包括千问Qwen-Robot、高德世界模型，尚未形成统一的战略协同。 数据困局与开源的悖论 如果技术路线的不确定性是第一层困顿，那么数据瓶颈是更现实的第二层。 具身智能行业有一个被反复提及的残酷数字：真实世界数据与语言数据有几万到几百万倍的差距。大语言模型可以调用万亿级的人类语言数据进行训练，但机器人需要的物理交互数据，比如“怎么抓杯子不碎”“在湿滑地面上怎么保持平衡”，只能靠真机一点点积累。
M | 灵波的数据从哪里来？ 根据AIX财经报道，灵波的真机数据主要依赖生态伙伴供给，包括宇树、乐聚、星海图等合作厂商的真机测试数据。 这是一种“借鸡生蛋”的模式：灵波自己不造大量本体，靠合作伙伴的数据来训练模型。
N | 但这个模式的脆弱性是显而易见的。 宇树科技刚刚推出了宇树UnifoLM-OminiA-0.3具身大模型，智元机器人有自己的世界模型和AgiBot World数据平台。
o | 一旦这些本体厂商认真自研大脑，数据供给随时可能收紧，灵波将失去最重要的训练燃料。 微博截图 全栈开源是灵波应对这个困局的策略：权重、代码、工具链、评测集全部放出，吸引全球开发者基于其标准开发，试图把自己变成“公共底座”。 但是，别忘记了具身智能头部玩家们自己也都在有意识布局“大脑”，如果它们自己的大脑做得比灵波更好，为啥选择灵波？ 开源在标准未定型的阶段是建立生态的最快方式，但它本身不构成护城河。模型能力能否持续领先，才是灵波能不能守住“公共底座”位置的关键。 为什么要做这件事？ 蚂蚁做具身智能，最直接的背景是战略重心发生了变化。 “具身智能”在2025年首次被写入政府工作报告，随后，上海、深圳等地相继出台支持政策。
p | 但政策红利之外，蚂蚁有一个更具体的业务逻辑。 蚂蚁的主业，支付、金融、健康，增长已见顶。但很多人忽略了一点：蚂蚁从来就不是一家纯线上的公司。 支付宝的二维码遍布全国数千万商户，蚂蚁的医疗业务（好大夫在线、阿福）直接连接医院和患者，芝麻信用渗透进租房、出行、政务等线下场景。 蚂蚁的触角早已延伸到线下，只是过去用软件和二维码作为入口。 在老龄化社会里，AI助手不仅要解决问诊这一个问题，最终还要有实体：陪伴、送药、康复、看护，纯软件解不了这些问题。
q | 沈宇军在今年7月的一次技术分享中表示，“未来要更好地服务用户，肯定会进入到物理世界，这是业务的自然延伸。” 从这个角度看，灵波对蚂蚁而言，不是一次跨界冒险，而是主业的自然延伸。 对一家科技公司来说，做具身智能、做物理AI，是进入线下最深场景最合理的路径之一。蚂蚁必须走这一步，因为线下的刚需场景终究需要实体来承接。 但这条路的长度可能超出预期。 高盛团队在研报中认为，人形机器人技术拐点仍不明朗，能力尚不足以处理多种通用任务。高盛预计，到2027年全球人形机器人出货量约7.6万台，到2032年约50.2万台，步伐慢于市场预期。 灵波的200余人团队正在和时间赛跑。他们在一周内开源了六款模型，但把模型变成能在老人家里安全运行的机器人，还需要更长的周期。 CEO朱兴在公司成立之初说过一句话：“让人形机器人早日走进寻常百姓家。” 这句话的实现时间，目前还没有人能给出一个确切的数字。 *参考文章： AIX财经《蚂蚁，为何狂卷具身智能？》 亿邦动力《一周开源六款模型蚂蚁灵波卡位“具身原生”》 科创板日报《WAIC观察：具身智能“深圳军团”，补齐人形机器人落地关键中间层》 本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。
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