機器人領域迎來一項突破性進展——螞蟻靈波團隊正式開源全球首個通用機器人控制因果視頻-動作世界模型LingBot-VA。這項技術通過賦予機器人"預演未來"的能力，重新定義了機器人決策機制，標志著具身智能從"條件反射"向"主動想象"的跨越式發展。

傳統機器人控制依賴"觀察-反應"模式，如同條件反射般對視覺輸入做出即時動作響應。LingBot-VA則開創性地引入自回歸視頻預測機制，在執行動作前先構建未來數秒的視覺場景推演。這種"先想象后行動"的范式，使機器人能夠預判動作后果并優化決策路徑，在清洗透明試管等精密任務中展現出毫米級操作精度。

技術架構層面，研究團隊通過三大創新突破表征糾纏難題。視頻Token與動作Token組成的自回歸交錯序列，配合因果注意力機制確保推理過程嚴格遵循時間因果律；Mixture-of-Transformers架構將視覺推演與動作控制解耦為兩個獨立處理流，既保持信息互通又避免相互干擾；部分去噪與異步推理技術則顯著提升計算效率，使模型在真實場景中達到近實時響應速度。

真機實驗覆蓋三大挑戰場景：在準備早餐、拆快遞等長時序任務中，機器人展現出強大的任務記憶能力，即使操作中斷也能精準恢復進度；擦拭試管、擰螺絲等毫米級精度任務，動作流通過抗干擾設計保持穩定性；折疊衣物等可變形物體操作，則驗證了視頻推演對動態形變的預判能力。仿真基準測試中，該模型在RoboTwin 2.0雙臂協作任務中以92.93%和91.55%的成功率刷新紀錄，LIBERO基準測試更取得98.5%的平均成功率。

技術特性方面，KV-cache機制賦予模型"長期記憶"，在計數任務中準確記錄操作次數；少樣本學習能力使模型僅需50條演示數據即可掌握新任務，數據效率較傳統模型提升數個數量級；跨本體泛化能力則確保模型適配不同機器人硬件。這些特性共同構建起適應復雜非結構化環境的完整解決方案。

此次開源是螞蟻靈波四天技術發布的核心環節，與前期發布的LingBot-Depth視覺增強系統、LingBot-VLA多模態接口、LingBot-World物理模擬環境形成完整技術閉環。這套組合方案推動通用機器人進入視頻表征時代，使視頻數據從訓練素材升級為推理媒介，為長任務執行、復雜場景理解等行業痛點提供系統性解決方案。

開源效應已引發行業連鎖反應，谷歌Project Genie、宇樹科技UnifoLM-VLA等項目相繼跟進。海外科技媒體評價稱，螞蟻靈波通過構建完整開源工具鏈，正在重塑全球機器人技術競爭格局。這項突破不僅推動具身智能從"能動"向"會想"進化，更為物理AI系統開發樹立了新的技術范式。

項目代碼已同步開放至GitHub及ModelScope平臺，包含完整模型架構、訓練代碼與預訓練權重。研究團隊表示，將持續優化視頻推演精度與動作控制延遲，探索在工業制造、醫療護理等領域的落地應用。