Ant Lingbo Embodied Model
شركة ذكاء اصطناعي متجسد تابعة لمجموعة Ant Group، تركز على بناء أدمغة روبوتات عابرة للأجسام والسيناريوهات، وأطلقت أول نموذج فعل عالمي متجسد أصلي في القطاع
تقرير معمّق
-
Ant Lingbo هي شركة فرعية مملوكة بالكامل لمجموعة Ant Group تأسست في ديسمبر 2024. وهي متخصصة في مجال الذكاء المتجسد ويتم وضعها على أنها "مورد عالمي للدماغ للروبوتات" بدلاً من كونها شركة مصنعة للأنطولوجيا. في يوليو 2026، أصدرت Ant Lingbo بشكل مستمر ستة نماذج مجسدة كبيرة ومفتوحة المصدر في غضون أسبوع واحد خلال WAIC، واقترحت المسار الفني "المتجسد الأصلي" - مع رفض الترحيل والضبط الدقيق للنماذج الكبيرة الموجودة، ولكن التدريب المسبق من الصفر حول القوانين السببية للعالم المادي. نموذجها التمثيلي، LingBot-VA 2.0، يحقق استدلالًا في الوقت الفعلي لبطاقة واحدة بمعدل 150 هرتز، وقد تم وضعه قيد التشغيل الفعلي في متجر صيدلية Guoda في شنغهاي. شكلت Ant Group استراتيجية فريدة من نوعها "خفيفة على الجسد، ثقيلة على العقل" على مسار الذكاء المتجسد من خلال تخطيط ثلاثي المستويات للبحث الذاتي من قبل الشركات التابعة، والمشاريع المشتركة (مع شركة Zhiyuan Robotics) واستثمارات الأسهم (التي تغطي 12 شركة للروبوتات).
-
بدأت ولادة Ant Lingbo بتفكيك عميق لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي داخل Ant Group. تقسم Ant Group أهداف الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى مستويين: الذكاء الرقمي والذكاء الجسدي. يتم تنفيذ الذكاء الرقمي بواسطة Bailing Model وAI Alipay وAnt Afu وغيرها من الشركات؛ الهيئة التنفيذية الأساسية للذكاء الجسدي هي Ant Lingbo. في ديسمبر 2024، تم تسجيل Ant Lingbo في Zhangjiang، شنغهاي، برأس مال مسجل قدره 100 مليون يوان وهي مملوكة بالكامل لشركة Ant Technology Group Co., Ltd. انضم الرئيس التنفيذي Zhu Xing إلى Alibaba في عام 2011 ويتمتع بأكثر من 14 عامًا من الخبرة في مجال الدفع والخدمات المالية وO2O وغيرها من المجالات. في عام 2023، أكمل للتو تسويق إعلانات Alipay من 0 إلى 1. وفي نهاية عام 2024، تم نقله للتحضير لتأسيس Ant Lingbo. يأتي كبير العلماء شين يوجون من مختبر الذكاء التفاعلي بمعهد أبحاث تكنولوجيا النمل. حصل على درجة البكالوريوس من قسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا ودرجة الدكتوراه. من قسم هندسة المعلومات في الجامعة الصينية في هونغ كونغ. لقد عمل كمتدرب في SenseTime وكباحث أول في ByteDance. في الوقت الحاضر، يضم فريق Ant Lingbo حوالي 200 شخص، وأكثر من 90% منهم حاصلون على درجة الماجستير أو الدكتوراه. داخل Ant Group، يقع Lingbo تحت خط CTO، بالتوازي مع فريق Bailing للنماذج الكبيرة وفريق Alipay AI.
-
قامت Ant Lingbo ببناء مجموعة تكنولوجية كاملة بدءًا من الإدراك وحتى التنفيذ. في يوليو 2026، تم إطلاق ستة نماذج بشكل متواصل خلال أسبوع واحد، تغطي ستة اتجاهات رئيسية: LingBot-Vision (النموذج الأساسي المرئي، معلمات 1B): باستخدام بنية ViT ذاتية الإشراف المتمحورة حول الحدود، يتصدر RMSE Meta DINOv3 على NYU-Depth v2، متجاوزًا الأخير بثلث كمية البيانات فقط. LingBot-Depth 2.0 (نموذج الوعي المكاني): تم قياس بيانات التدريب من 3 ملايين إلى 150 مليون عينة، واحتلت المرتبة الأولى في 12 من أصل 16 معيارًا لإكمال العمق، وانخفضت قيمة RMSE من 0.132 إلى 0.062. LingBot-VLA 2.0 (نموذج الحركة واللغة المرئية، معلمات 6B): يصل إجمالي كمية بيانات ما قبل التدريب إلى 60,000 ساعة (من 50,000 ساعة من بيانات الروبوت الحقيقية + 10,000 ساعة من بيانات التشغيل البشري)، وتم تكييفها مع 20 تكوينًا للروبوت (ذراع واحدة، وذراع مزدوج، وثنائي القدم، وعجلات، وما إلى ذلك) من 17 مصنعًا. في تقييم GM-100، كان متوسط درجة تقدم المهمة الإجمالية ومعدل النجاح متقدمًا على π0.5 وGR00T N1.7. LingBot-World 2.0 / World-Infinity (نموذج عالمي تفاعلي في الوقت الفعلي، إصدار ذو معلمات 14B/1.3B): يدعم الجيل غير المحدود على مستوى الساعة دون انحراف بصري، وإخراج في الوقت الفعلي بدقة 720 بكسل/60 إطارًا في الثانية، وهو أول إدخال في الصناعة لآلية الوكيل، وكلها مفتوحة المصدر. LingBot-VA 2.0 (نموذج العمل العالمي الأصلي المتجسد): هذا هو النموذج الرئيسي الذي تم إصداره هذه المرة. إنه لا يتبع المسار السائد في الصناعة المتمثل في "الضبط الدقيق لنموذج إنشاء الفيديو"، ولكنه تم تدريبه مسبقًا من الصفر استنادًا إلى بنية الانحدار الذاتي. يتضمن التصميم الأساسي: رمز الفعل المرئي الدلالي (دمج محاذاة المعلومات الدلالية والعملية في الضغط البصري)، ونموذج صارم للتدريب المسبق السببي، وهندسة وزارة التعليم (نموذج الخبراء المختلط)، وآلية الاستدلال غير المتزامن المحسنة (تنفيذ الإجراءات مع التنبؤ بالحالات المستقبلية). يحقق هذا النموذج كفاءة استدلال في الوقت الفعلي تبلغ 150 هرتز لبطاقة واحدة، أي 150 استدلالًا في الثانية، واستجابة واحدة تبلغ حوالي 6.7 مللي ثانية. LingBot-Video (النموذج الأساسي لإنشاء الفيديو): أول نموذج أساسي لإنشاء الفيديو مفتوح المصدر في العالم يعتمد على بنية وزارة التعليم وموجه نحو الذكاء المتجسد.من حيث التطبيق العملي، تعاونت Ant Lingbo مع صيدلية Guoda لتنفيذ حل الصيدلية الذكية الروبوتية في متاجر شنغهاي. تقوم ثلاثة روبوتات ذات تكوينات مختلفة بتقسيم العمل بشكل مستقل بواسطة LingBot-VLA 2.0، مما يكمل عملية الحلقة المغلقة بأكملها بدءًا من تلقي الطلب والتقاط البضائع وحتى التسليم. تم اختيار هذا الحل كأحد "كنوز المتحف" العشرة الأوائل في WAIC في عام 2026. فيما يتعلق بالأجهزة، أطلقت Ant Lingbo أول روبوت خدمة لها، Robbyant R1، في سبتمبر 2025، مستهدفًا سيناريوهات الخدمة مثل المنزل ورعاية المسنين والصحة الطبية. وقد تم استخدامه في أماكن مثل متحف شنغهاي للتاريخ. تأتي وحدات R1 المشتركة من Titanium Tiger Robots، ويأتي هيكلها من شركة Galaxy General Motors، وهما شركتان مستثمرتان في Ant. لا يزال جهاز R1 قيد الاختبار بشكل أساسي في بيئات خاضعة للرقابة ولم يتم بيعه بعد لعملاء التجزئة.
-
يمكن تلخيص نموذج العمل الأساسي لشركة Ant Lingbo على أنه "بيع العقول، وليس الأجساد". لا تسلك الشركة طريق تصنيع الأجهزة، ولكنها تبني "قاعدة عامة" للذكاء المتجسد من خلال المصدر المفتوح والبيئة النموذجية المفتوحة. تشمل المحاور المحددة لنموذج أعمالها ما يلي: الأول هو بناء نظام بيئي من خلال المصادر المفتوحة. جميع النماذج الستة مفتوحة المصدر (تم إصدار جميع الأوزان والأكواد وسلاسل أدوات ما بعد التدريب ومجموعات التقييم)، وتجذب المطورين العالميين ومصنعي الروبوتات للوصول إليها من خلال المصادر المفتوحة، مما يشكل نظامًا بيئيًا للمطورين مع نموذج Lingbo باعتباره جوهرًا. في الوقت الحاضر، أقام أكثر من اثنتي عشرة شركة مصنعة للروبوتات تعاونًا مع Lingbo. والثاني هو الشحن على أساس المشهد. على الرغم من عدم الإعلان عن أسعار محددة، فقد بدأ التحقق من نموذج الأعمال لسيناريوهات التنفيذ مثل الصيدليات وفرز التجزئة والفرز اللوجستي. تتعاون Ant Lingbo مع شركاء العملاء البيئيين مثل Guoda Pharmacy وLongsheng لتقديم خدمات "العقل" دون تجديد المتاجر. والثالث هو البناء المشترك لبيئة البيانات. توصلت Ant Lingbo وJianzhi Robot إلى تعاون استراتيجي لتطوير معدات حصرية لاستخراج البيانات بشكل مشترك. باعتبارها شريكًا أساسيًا للبيانات، قدمت Leju Robot ما يقرب من 10000 ساعة من بيانات الروبوت الحقيقية متعددة الوسائط عالية الجودة لـ LingBot-VLA. لا يتوقف التصميم العام لشركة Ant Group عند Lingbo نفسها: من خلال البحث الذاتي التابع لها (Robbyant)، والمشاريع المشتركة ("Hangzhou Chuanzhi Future Technology Co., Ltd." التي تم تأسيسها بالاشتراك مع Zhiyuan Robot، برأس مال مسجل قدره 20 مليون يوان)، والاستثمارات في 12 شركة روبوت في غضون 18 شهرًا (قادت أحدثها جولة تمويل Zhiyuan Robot بقيمة 500 مليون يوان)، وقد قامت ببناء تخطيط استراتيجي متعدد الطبقات ومتوزع المخاطر.
-
تسبب المسار الفني لـ Ant Lingbo في انقسامات واضحة بين المطورين وممارسي الصناعة. وقال أحد المصنعين الشريكين: "إن نموذج Lingbo يمنحنا خيارًا جديدًا دون الحاجة إلى بناء دماغ من الصفر". أعلن Leju Robot رسميًا أن KUAVO 4 Pro (Kuafu) قد أكمل تكيف LingBot-VLA بعد التدريب وأجرى تقييمًا منهجيًا في 95 سيناريوهات تشغيل حقيقية. لكن بعض الممارسين في صناعة الروبوتات أثاروا تساؤلات. "تردد الاستدلال هو واحد فقط من المؤشرات الهندسية. الاختبار الحقيقي هو القدرة على التعميم في سيناريوهات حقيقية. تشغيل 150 هرتز في بيئة محاكاة وتشغيل 150 هرتز في بيئة منزلية مع كبار السن والأطفال والحيوانات الأليفة هما شيئان مختلفان." فيما يتعلق بالروبوت R1، لا تزال تعليقات المستخدمين في مراحلها الأولى. يتم استخدامه حاليًا بشكل أساسي في جولات المتاحف والصيدليات والسيناريوهات الأخرى، ولا توجد تقارير عن تجربة المستهلك على نطاق واسع حتى الآن. قال بعض المشاهدين الذين زاروا WAIC إن عرض Lingbo لتنس الطاولة كان "مثيرًا للإعجاب، وسرعة رد فعل الروبوت سريعة حقًا." ومع ذلك، اعتقد بعض الناس أن "هناك فجوة كبيرة بين بيئة العرض والمشاهد المنزلية الحقيقية".
-
حظيت Ant Lingbo باهتمام كبير من وسائل الإعلام الصناعية وأسواق رأس المال. تقييم Geek Park: "يقود Ant Lingbo الأداء العام في تقييم GM-100، مما يُظهر قدرات تشغيل تعاونية أقوى بذراع مزدوج وقدرات تعميم عبر الجسم ومتعددة المهام." يعتقد تحليل 36Kr المتعمق أن "الأصل المتجسد يمثل مسارًا تقنيًا يختلف عن الاتجاه السائد في الصناعة، ويتناول قضية أساسية تم تجاهلها لفترة طويلة - ما إذا كان يجب أن يكون للروبوتات نموذج تصميم نموذجي خاص بها". صنفت AI Dev Signals شركة Ant Lingbo في المرتبة الثانية على مستوى العالم في مجال الذكاء الاصطناعي المادي (بعد NVIDIA) وقامت بتقييمها على أنها "المروج مفتوح المصدر الأكثر تطرفًا في هذا المجال". فيما يتعلق بالمشهد التنافسي للمنتجات، فإن مسار Ant Lingbo "الخفيف على الجسم، الثقيل على العقل" يتناقض بشكل حاد مع مسار التكامل الرأسي لشركة Figure وTesla. يتوخى بنك جولدمان ساكس الحذر بشأن عملية تسويق الروبوتات البشرية في تقريره البحثي. وتعتقد أن نقطة التحول التكنولوجي لا تزال غير واضحة. ومن المتوقع أن تصل شحنات الروبوتات البشرية العالمية إلى حوالي 76000 وحدة بحلول عام 2027 وحوالي 502000 وحدة بحلول عام 2032. والوتيرة أبطأ من توقعات السوق.
-
إن التحديات التي تواجه آنت لينجبو واضحة بنفس القدر. أكبر حالة من عدم اليقين تأتي من المسار الفني نفسه. إن مسار التدريب المسبق "المحلي" من الصفر يعني زيادة الاستثمار في البحث والتطوير ودورة تحقق أطول. بالمقارنة مع إيقاع "يتم إنتاج النتائج في غضون بضعة أشهر" لمسار الضبط الدقيق للهجرة، سيستغرق طريق Lingbo وقتًا أطول لإثبات ميزة قدرته على التعميم - إذا لم يتجاوز التأثير النهائي خطة الهجرة بشكل كبير، فإن الاستثمار المرتفع سيكون غير مستدام. تعتبر اختناقات البيانات صعوبة أكثر واقعية. تواجه صناعة الاستخبارات المتجسدة مشكلة أساسية: هناك فجوة تتراوح بين عشرات إلى ملايين المرات بين بيانات العالم الحقيقي وبيانات اللغة. يعتمد مصدر بيانات Lingbo بشكل أساسي على توريد الشركاء البيئيين، ولا ينشئ عددًا كبيرًا من الأنطولوجيات في حد ذاته. لكن المشكلة هي - أطلقت Yushu Technology للتو نموذجها المتجسد الكبير UnifoLM-OminiA-0.3، ولدى Zhiyuan Robot أيضًا نموذج عالمي خاص بها ومنصة بيانات. بمجرد أن يبدأ مصنعو علم الوجود في تطوير أدمغتهم بشكل جدي، فقد يتم تشديد إمدادات البيانات في أي وقت. على الرغم من أن المصدر المفتوح يمثل استراتيجية لبناء نظام بيئي، إلا أنه لا يشكل في حد ذاته خندقًا. داخل Ant Group، يحتاج Lingbo إلى التنافس على الموارد مع فريق Bailing Model Team وفريق Alipay AI. خارج مجموعة Ant Group، يوجد داخل قسم Alibaba وحده عدة خطوط استخباراتية مجسدة "تقاتل بشكل مستقل"، بما في ذلك Qianwen Qwen-Robot وAutoNavi Model، لكنها لم تشكل بعد تآزرًا استراتيجيًا موحدًا. كما أن حجم شحنة الروبوت R1 محدود نسبيًا. وهي حاليًا أقرب إلى "الناقل للتحقق من النموذج" ولا تزال بعيدة عن الإنتاج الضخم على نطاق واسع.
-
تستهدف منتجات Ant Lingbo حاليًا بشكل أساسي نوعين من الجماهير: أولاً، يمكن لمصنعي أجسام الروبوتات تقليل الاستثمار المتكرر على مستوى الخوارزمية من خلال الوصول إلى عقل Lingbo العالمي، وهو مناسب بشكل خاص لشركات الروبوت الصغيرة والمتوسطة الحجم. ثانيًا، يمكن لمشغلي سيناريوهات خدمة محددة، مثل الصيدليات ومؤسسات رعاية المسنين والمتاحف، وما إلى ذلك، نشر الروبوتات بسرعة ذات قدرات مستقلة على اتخاذ القرار من خلال حل Ant Lingbo. بالنسبة للمستهلكين العاديين، لا تزال منتجات Ant Lingbo في المراحل الأولى. لم يتم الإعلان بعد عن قنوات الشراء والأسعار الرسمية للروبوت R1. لا يُنصح المستهلكون الأفراد بشرائه في الوقت الحالي. إذا كنت تبحث عن بدائل، فإن الروبوتات البشرية G1 من شركة Yushu Technology (بسعر حوالي 16 ألف دولار أمريكي) وH1 (بحوالي 90 ألف دولار أمريكي) تتمتع بمزايا واضحة من حيث أداء تكلفة الأجهزة، ولكنها تتطلب قدرات خوارزمية ذاتية البناء على مستوى "العقل".
-
تمثل Ant Lingbo خطوة مهمة في استراتيجية الذكاء الاصطناعي لمجموعة Ant Group، من العالم الرقمي إلى العالم المادي. يعد مسار التكنولوجيا "المحلي المتجسد" محاولة جريئة. إذا نجحت، فقد تعيد تعريف نموذج تطوير أدمغة الروبوتات؛ إذا لم يكن التحقق سلسًا، فإن الاستثمار الكبير في البحث والتطوير والمعضلة "غير المحصنة" للنظام البيئي مفتوح المصدر ستصبح مخاوف خفية. على أية حال، فإن أسلوب لعب Ant Lingbo فريد من نوعه بين كبرى الشركات المصنعة المحلية. فهو لا يجيب على "كيف نصنع روبوتًا أفضل"، بل على سؤال المستوى الأدنى "من أين يجب أن يأتي ذكاء الروبوت؟"
مراجعات المستخدمين
-
CelestiaSky360—شاهدت مباشرة عرض الصيدلية الذكية من Ant LingBo في WAIC: ثلاثة روبوتات مختلفة تتعاون لجلب الدواء دون أي تدخل بشري، والأثر في الموقع كان مذهلاً حقاً. صيدلية Guoda تستخدمه بالفعل؛ إنه ليس منتج مختبر، وهذا هو المهم. -
Sarah.Murray5209—أُتيح LingBot-VLA 2.0 من LingBo كوداً مفتوحاً — مُدرَّب مسبقاً على 60 ألف ساعة من بيانات الروبوتات الحقيقية، ويدعم أكثر من 20 تشكيلاً. هذا الحجم من البيانات لا منافس له في عالم المصدر المفتوح الآن؛ بل يتجاوز حتى π0.5 من Physical Intelligence. -
BenjaminGonzalez_7—بصراحة، استراتيجية المصدر المفتوح التي تنتهجها LingBo ذكية جداً. المسار التقني لم يتبلور بعد، فمن يبني النظام البيئي أولاً يكتسب نفوذاً في الحديث. غير أن مسار الربحية غير واضح — بيع النماذج وبيع الأجهزة أمران مختلفان. -
ABrown007—استنتاج لحظي بتردد 150 هرتز يعمل على بطاقة واحدة — الكفاءة منافسة حقاً. لكن مع قراءة الوثائق التقنية، لا يزال مدى اختلاف 'المتجسد الأصلي' لديهم عن مسار الضبط الدقيق يتوقف على نتائج النشر الفعلية. -
Betty.MoralesZ663—أتابع LingBo التابعة لـ Ant منذ فترة. الرئيس التنفيذي Zhu Xing جاء من جانب التسويق في Alipay، دون خلفية في الروبوتات، ومع ذلك اختار المسار الأصعب: التدريب المسبق من الصفر. حكم هذا الفريق التقني يستحق المتابعة فعلاً. -
AJohnson_8893—العمل عند 150 هرتز في بيئة محاكاة شيء، وأن تعمل في المنزل حيث يوجد كبار السن والأطفال والحيوانات الأليفة فشيء آخر، إذ يسود عدم يقين بيئي هائل. سيناريو صيدليات LingBo ينجح حالياً، لكنه لا يزال بعيداً عن دخول المنازل. -
GP_wal—شاهدت عرض تنس الطاولة في WAIC — سرعة استجابة الروبوت سريعة حقاً؛ بمجرد ارتداد الكرة كان يتنبأ مسبقاً بمكان سقوطها. دون كاميرا عالية السرعة خارجية، اعتماداً كلياً على الرؤية المدمجة. هذا مثير للإعجاب فعلاً. -
SCwar—مسار LingBo التابع لـ Ant مختلف تماماً عن مسار Unitree: أحدهما يبني الدماغ والآخر يبني الجسد، فلا تنافس حقيقي بينهما. المشكلة أن بيانات LingBo تعتمد على صانعي الأجسام؛ فاليوم الذي تبني فيه Unitree أو AgiBot دماغها الخاص، ستجف مصادر البيانات. -
Anthony.Howard—ستة نماذج مفتوحة المصدر في أسبوع واحد — تلك الجرأة نادرة. من إطار التعلم العميق إلى سلسلة أدوات التدريب، كل شيء متاح، والاستجابة من مجتمع المطوّرين كانت جيدة. لكن المصدر المفتوح ليس خندقاً في حد ذاته؛ سرعة التكرار هي ما يصنع الفارق. -
SHill_Plus68—شاهدت فيديو الروبوت R1 وهو يرشد الزوار في متحف شنغهاي للتاريخ: مشيته كانت ثابتة نسبياً والتفاعل مقبول. لكن روبوتاً برأس مال مسجل 100 مليون، إلى جانب Tesla أو Figure اللتين تجمعان مليارات الدولارات، يكون في مقياس مختلف تماماً. -
CherylKim_2021—صديق يصنع روبوتات أخبرني أنهم يكيّفون روبوتهم مع LingBot-VLA من LingBo. كانوا سابقاً بحاجة إلى فريق خوارزميات مخصص لروبوتهم، أما الآن فما عليهم سوى وصل 'دماغ' LingBo ليتحرك. بالنسبة للشركات الصغيرة، هذا يوفر مبالغ طائلة. -
JBailey_Plus7—جوهر الأمر أنها احتياطي التكنولوجيا الذي تبنيه مجموعة Ant للسيناريوهات غير المتصلة. المدفوعات والرعاية الصحية والائتمان متغلغلة أصلاً في الواقع، والروبوتات امتداد طبيعي لها. ليست تغيير مسار، بل توسعة للنشاط الأساسي. -
BreadBud513—تحسّن LingBot-Depth 2.0 كثيراً في التعرف على الأجسام الشفافة — أشياء مثل كؤوس الشمبانيا التي كانت مستحيلة على كاميرات العمق سابقاً، أصبحت الآن تُعاد هيكلتها بحدود كاملة. وهذا حاسم لمهام الإمساك. -
赵华_1—كثيرون يبالغون في الترويج للذكاء الاصطناعي المتجسد، لكن بعد قراءة مواد LingBo أدركت أن هذا المسار أصعب بكثير مما يتخيله الناس. بيانات العالم الحقيقي أكبر من بيانات اللغة بملايين المرات؛ وحل مشكلة البيانات وحدها سيستنزف سنوات من الأموال. -
SusanEdwards—أكثر من 90% من فريق LingBo يحملون درجات الماجستير أو الدكتوراه. كبير العلماء Shen Yujun تخرج من جامعة Tsinghua بكالوريوس ودكتوراه من CUHK، وخلفيته في الرؤية الحاسوبية. الأساس التقني متين، لكن فريقاً من 200 شخص لا يزال صغيراً جداً مقارنة بـ Google DeepMind. -
琉璃_23—قرأت تقرير Goldman Sachs، وهو حذر جداً بشأن تسويق الروبوتات تجارياً، إذ يتوقع 76 ألف وحدة فقط من الشحنات العالمية بحلول 2027. تضخ Ant الأموال الآن في LingBo دون عائد قريب، لكن على المدى الطويل من لا يتموضع مبكراً سيتخلف عن الركب. -
EHall520—اتضح أن LingBot-Video يعتمد بنية MoE: ثلاثون مليار معامل لكن لا يُفعَّل منها سوى ثلاثة مليارات عند الاستدلال، وهو تصميم ذكي جداً. إنه نموذج فيديو مخصص لتدريب الذكاء الاصطناعي المتجسد، ومساره مختلف تماماً عن مسار توليد المحتوى مثل Sora. -
Sandra156—شاهدت للتو مؤتمر إطلاق LingBo. تم تدريب VA 2.0 مسبقاً من الصفر بدلاً من الضبط الدقيق لنموذج قائم، وهذا النهج يتطلب شجاعة حقيقية. لكن النتيجة جيدة؛ عرض التقاط رقاقة البطاطس دون كسرها كان مقنعاً للغاية. -
Brenda.Ross_Plus—استثمرت Ant في أكثر من عشر شركات في مضمار الروبوتات، ولها حصص في Unitree وGalaxea وLingxin Qiaoshou. أما LingBo نفسها فلا تصنع أجسام الروبوتات، بل تتموضع كمورّد 'للدماغ'، وهذا التموضع فريد فعلاً بين كبريات الشركات الصينية. -
dm0feb8—تجولت في منطقة الذكاء الاصطناعي المتجسد في WAIC، وكان جناح LingBo هو الأكثر ازدحاماً. نقطة البيع 'التشغيل المباشر دون تعديل المتجر' جذابة فعلاً؛ فكثير من الصيدليات والمتاجر الكبرى تريد إدخال الروبوتات لكنها لا تريد إعادة تجهيز المساحة.