Ant Lingbo Embodied Model
Embodied-AI-Unternehmen der Ant Group, spezialisiert auf körper- und szenarioübergreifende Roboter-Gehirne; veröffentlichte das branchenweit erste embodied-native World-Action-Modell
Ausführlicher Bericht
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Ant Lingbo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Ant Group, die im Dezember 2024 gegründet wurde. Das Unternehmen ist auf den Bereich der verkörperten Intelligenz spezialisiert und positioniert sich als „universeller Gehirnlieferant für Roboter“ und nicht als Ontologiehersteller. Im Juli 2026 veröffentlichte Ant Lingbo während der WAIC kontinuierlich sechs große verkörperte Modelle innerhalb einer Woche und schlug sie als Open-Source-Lösung vor. Dabei schlug er den technischen Weg „Embodied Native“ vor – eine Migration und Feinabstimmung bestehender großer Modelle wurde abgelehnt, aber die Kausalgesetze der physischen Welt wurden von Grund auf vorab trainiert. Sein repräsentatives Modell, LingBot-VA 2.0, erreicht eine Einzelkarten-Echtzeitinferenz mit 150 Hz und wurde im Shanghaier Geschäft der Guoda Pharmacy tatsächlich in Betrieb genommen. Die Ant Group hat auf dem Weg der verkörperten Intelligenz eine einzigartige Strategie „leicht für den Körper, stark für das Gehirn“ entwickelt, die auf einem dreistufigen Aufbau von Selbstforschung durch Tochtergesellschaften, Joint Ventures (mit Zhiyuan Robotics) und Kapitalbeteiligungen (die 12 Robotikunternehmen abdeckt) basiert.
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Die Geburt von Ant Lingbo begann mit einem tiefgreifenden Abbau der KI-Strategie innerhalb der Ant Group. Die Ant Group unterteilt ihre AGI-Ziele in zwei Ebenen: digitale Intelligenz und physische Intelligenz. Digitale Intelligenz wird von Bailing Model, AI Alipay, Ant Afu und anderen Unternehmen betrieben; Das zentrale Exekutivorgan der physischen Intelligenz ist Ant Lingbo. Im Dezember 2024 wurde Ant Lingbo in Zhangjiang, Shanghai, mit einem eingetragenen Kapital von 100 Millionen Yuan registriert und befindet sich zu 100 % im Besitz der Ant Technology Group Co., Ltd. CEO Zhu Xing kam 2011 zu Alibaba und verfügt über mehr als 14 Jahre Erfahrung in den Bereichen Zahlungsverkehr, Finanzdienstleistungen, O2O und anderen Bereichen. Im Jahr 2023 hat er gerade die Kommerzialisierung der Alipay-Werbung von 0 auf 1 abgeschlossen. Ende 2024 wurde er versetzt, um die Gründung von Ant Lingbo vorzubereiten. Chefwissenschaftler Shen Yujun kommt vom Interactive Intelligence Laboratory des Ant Technology Research Institute. Er hat einen Bachelor-Abschluss der Fakultät für Elektrotechnik der Tsinghua-Universität und einen Ph.D. vom Department of Information Engineering der Chinese University of Hong Kong. Er hat als Praktikant bei SenseTime und als leitender Forscher bei ByteDance gearbeitet. Derzeit besteht das Ant Lingbo-Team aus etwa 200 Mitarbeitern, von denen mehr als 90 % einen Master- oder Doktortitel haben. Innerhalb der Ant Group steht Lingbo unter der CTO-Leitung, parallel zum Bailing-Großmodellteam und dem Alipay-KI-Team.
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Ant Lingbo hat einen kompletten Technologie-Stack von der Wahrnehmung bis zur Ausführung aufgebaut. Im Juli 2026 wurden innerhalb einer Woche kontinuierlich sechs Modelle veröffentlicht, die sechs Hauptrichtungen abdecken: LingBot-Vision (visuelles Basismodell, 1B-Parameter): Mit der grenzzentrierten selbstüberwachten ViT-Architektur führt RMSE Meta DINOv3 auf NYU-Depth v2 an und übertrifft letzteres mit nur einem Drittel der Datenmenge. LingBot-Depth 2.0 (räumliches Bewusstseinsmodell): Trainingsdaten, skaliert von 3 Millionen bis 150 Millionen Proben, belegten den ersten Platz in 12 von 16 Tiefenvervollständigungs-Benchmarks, RMSE sank von 0,132 auf 0,062. LingBot-VLA 2.0 (Visual-Language-Action-Modell, 6B-Parameter): Die Gesamtmenge der Vortrainingsdaten beträgt 60.000 Stunden (aus 50.000 Stunden realer Roboterdaten + 10.000 Stunden menschlicher Betriebsdaten) und wurde an 20 Roboterkonfigurationen (einarmig, doppelarmig, zweibeinig, auf Rädern usw.) von 17 Herstellern angepasst. In der GM-100-Bewertung liegen die durchschnittliche Gesamtpunktzahl des Aufgabenfortschritts und die Erfolgsquote beide über π0,5 und GR00T N1,7. LingBot-World 2.0 / World-Infinity (interaktives Echtzeit-Weltmodell, 14B/1.3B-parametrisierte Version): unterstützt unbegrenzte Generierung auf Stundenebene ohne visuelle Drift, 720p/60fps-Echtzeitausgabe, die branchenweit erste Einführung des Agent-Mechanismus und ist vollständig Open Source. LingBot-VA 2.0 (Embodied Native World Action Model): Dies ist das Flaggschiffmodell, das dieses Mal veröffentlicht wurde. Es folgt nicht dem branchenüblichen Weg der „Feinabstimmung des Videogenerierungsmodells“, sondern wird von Grund auf auf der Grundlage einer autoregressiven Architektur vorab trainiert. Das Kerndesign umfasst: semantischen visuellen Aktions-Tokenizer (der die Ausrichtung semantischer und Aktionsinformationen in die visuelle Komprimierung integriert), ein strenges kausales Pre-Training-Paradigma, eine MoE-Architektur (hybrides Expertenmodell) und einen verbesserten asynchronen Argumentationsmechanismus (Ausführung von Aktionen bei gleichzeitiger Vorhersage zukünftiger Zustände). Dieses Modell erreicht eine 150-Hz-Echtzeit-Inferenzeffizienz mit einer einzelnen Karte, d. h. 150 Inferenzen pro Sekunde, und eine einzelne Antwort von etwa 6,7 Millisekunden. LingBot-Video (Basismodell zur Videogenerierung): Das weltweit erste Open-Source-Basismodell zur Videogenerierung, das auf der MoE-Architektur basiert und auf verkörperte Intelligenz ausgerichtet ist.Im Hinblick auf die praktische Anwendung hat Ant Lingbo mit Guoda Pharmacy zusammengearbeitet, um eine Roboter-Smart-Apothekenlösung in Shanghai-Filialen zu implementieren. Drei Roboter unterschiedlicher Konfiguration teilen die Arbeit autonom auf, gesteuert durch LingBot-VLA 2.0, und vervollständigen den gesamten Closed-Loop-Prozess von der Auftragsannahme über die Warenabholung bis zur Lieferung. Diese Lösung wurde im WAIC im Jahr 2026 zu einem der zehn besten „Schätze des Museums“ gewählt. Was die Hardware betrifft, so brachte Ant Lingbo im September 2025 seinen ersten Serviceroboter, Robbyant R1, auf den Markt, der auf Serviceszenarien wie zu Hause, in der Altenpflege und im medizinischen Gesundheitswesen abzielt. Es wurde unter anderem im Shanghai History Museum eingesetzt. Die gemeinsamen Module des R1 stammen von Titanium Tiger Robots und sein Chassis stammt von Galaxy General Motors, zwei von Ant investierten Unternehmen. Der R1 wird noch hauptsächlich in kontrollierten Umgebungen getestet und wurde noch nicht an Einzelhandelskunden verkauft.
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Das Kerngeschäftsmodell von Ant Lingbo lässt sich wie folgt zusammenfassen: „Verkauf von Gehirnen, nicht von Körpern.“ Das Unternehmen geht nicht den Weg der Hardware-Herstellung, sondern baut durch Open-Source- und Open-Model-Ökologie eine „öffentliche Basis“ für verkörperte Intelligenz auf. Zu den spezifischen Eckpfeilern des Geschäftsmodells gehören: Die erste besteht darin, ein Ökosystem durch Open Source aufzubauen. Alle sechs Modelle sind Open Source (Gewichte, Codes, Post-Training-Toolketten und Bewertungssätze werden alle veröffentlicht), was weltweite Entwickler und Roboterhersteller anzieht, über Open Source darauf zuzugreifen und ein Entwicklerökosystem mit dem Lingbo-Modell als Kern zu bilden. Derzeit haben mehr als ein Dutzend Roboterhersteller eine Zusammenarbeit mit Lingbo aufgebaut. Die zweite Möglichkeit ist das szenenbasierte Laden. Obwohl keine konkreten Preise bekannt gegeben wurden, wurde mit der Überprüfung des Geschäftsmodells für Implementierungsszenarien wie Apotheken, Einzelhandelssortierung und Logistiksortierung begonnen. Ant Lingbo arbeitet mit ökologischen Kundenpartnern wie Guoda Pharmacy und Longsheng zusammen, um „Gehirn“-Dienstleistungen anzubieten, ohne Geschäfte zu renovieren. Der dritte ist der gemeinsame Aufbau einer Datenökologie. Ant Lingbo und Jianzhi Robot haben eine strategische Zusammenarbeit zur gemeinsamen Entwicklung exklusiver Data-Mining-Geräte vereinbart. Als zentraler Datenpartner hat Leju Robot fast 10.000 Stunden hochwertige multimodale reale Roboterdaten für LingBot-VLA bereitgestellt. Das Gesamtlayout der Ant Group hört nicht bei Lingbo selbst auf: Durch die Selbstforschung ihrer Tochtergesellschaft (Robbyant), Joint Ventures („Hangzhou Chuanzhi Future Technology Co., Ltd.“ gemeinsam mit Zhiyuan Robot gegründet, Grundkapital 20 Millionen Yuan) und Investitionen in 12 Roboterunternehmen innerhalb von 18 Monaten (das jüngste Unternehmen führte die 500-Millionen-Yuan-Finanzierungsrunde von Zhiyuan Robot an) hat das Unternehmen ein vielschichtiges und risikostreuendes strategisches Layout aufgebaut.
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Der technische Weg von Ant Lingbo hat zu offensichtlichen Spaltungen zwischen Entwicklern und Branchenpraktikern geführt. Ein Partnerhersteller sagte: „Das Modell von Lingbo gibt uns eine neue Wahl, ohne dass wir ein Gehirn von Grund auf neu aufbauen müssen.“ Leju Robot gab offiziell bekannt, dass sein KUAVO 4 Pro (Kuafu) die Anpassung von LingBot-VLA nach dem Training abgeschlossen und eine systematische Bewertung in 95 realen Betriebsszenarien durchgeführt hat. Einige Praktiker in der Robotikbranche haben jedoch Fragen aufgeworfen. „Die Inferenzfrequenz ist nur einer der technischen Indikatoren. Der eigentliche Test ist die Generalisierungsfähigkeit in realen Szenarien. Der Betrieb von 150 Hz in einer Simulationsumgebung und der Betrieb von 150 Hz in einer häuslichen Umgebung mit älteren Menschen, Kindern und Haustieren sind zwei verschiedene Dinge.“ Was den R1-Roboter betrifft, befindet sich das Feedback der Benutzer noch im Anfangsstadium. Derzeit wird es hauptsächlich in Museumsführungen, Apotheken und anderen Szenarien eingesetzt, groß angelegte Erfahrungsberichte von Verbrauchern liegen noch nicht vor. Einige Zuschauer, die WAIC besuchten, sagten, Lingbos Tischtennisvorführung sei „beeindruckend und die Reaktionsgeschwindigkeit des Roboters wirklich hoch“ gewesen. Einige Leute waren jedoch der Meinung, dass „zwischen der Demonstrationsumgebung und echten Heimszenen eine große Kluft besteht“.
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Ant Lingbo hat in den Branchenmedien und auf den Kapitalmärkten große Aufmerksamkeit erhalten. Bewertung von Geek Park: „Ant Lingbo führt die Gesamtleistung in der GM-100-Bewertung an und zeigt stärkere kollaborative Betriebsfähigkeiten mit zwei Armen sowie Fähigkeiten zur Generalisierung über mehrere Körper hinweg und für mehrere Aufgaben.“ Die eingehende Analyse von 36Kr geht davon aus, dass „Embodied Native einen technischen Weg darstellt, der sich vom Mainstream der Branche unterscheidet und sich mit einer grundlegenden Frage befasst, die lange Zeit ignoriert wurde – ob Roboter ihr eigenes Modelldesign-Paradigma haben sollten.“ AI Dev Signals platzierte Ant Lingbo weltweit auf dem zweiten Platz im Bereich der physischen KI (nach NVIDIA) und bewertete es als „den radikalsten Open-Source-Förderer in diesem Bereich“. Im Hinblick auf die wettbewerbsorientierte Produktlandschaft steht Ant Lingbos „Leicht am Körper, schwer am Gehirn“-Weg in scharfem Kontrast zum vertikalen Integrationsweg von Figure und Tesla. Goldman Sachs äußert sich in seinem Forschungsbericht zurückhaltend zum Kommerzialisierungsprozess humanoider Roboter. Sie geht davon aus, dass der technologische Wendepunkt noch unklar ist. Es wird erwartet, dass die weltweiten Lieferungen humanoider Roboter bis 2027 etwa 76.000 Einheiten und bis 2032 etwa 502.000 Einheiten betragen werden. Das Tempo ist langsamer als die Markterwartungen.
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Die Herausforderungen, vor denen Ant Lingbo steht, sind ebenso klar. Die größte Unsicherheit ergibt sich aus der technischen Route selbst. Der Weg der „verkörperten nativen“ Vorschulung von Grund auf bedeutet höhere Investitionen in Forschung und Entwicklung und einen längeren Verifizierungszyklus. Verglichen mit dem „Ergebnisse werden in wenigen Monaten erzielt“-Rhythmus der Migrations-Feinabstimmungsroute wird es länger dauern, bis die Lingbo-Route den Vorteil ihrer Generalisierungsfähigkeit unter Beweis stellt – wenn der Endeffekt den Migrationsplan nicht wesentlich übersteigt, werden die hohen Investitionen nicht nachhaltig sein. Eine realistischere Schwierigkeit stellen Datenengpässe dar. Die Branche der verkörperten Intelligenz steht vor einem grundlegenden Problem: Zwischen realen Daten und Sprachdaten besteht eine zig- bis millionenfach große Lücke. Die Datenquelle von Lingbo basiert hauptsächlich auf der Bereitstellung ökologischer Partner und erstellt selbst keine große Anzahl von Ontologien. Das Problem ist jedoch: Yushu Technology hat gerade sein eigenes großes verkörpertes Modell UnifoLM-OminiA-0.3 auf den Markt gebracht, und Zhiyuan Robot verfügt auch über ein eigenes Weltmodell und eine eigene Datenplattform. Sobald diese Ontologiehersteller ernsthaft mit der Entwicklung ihrer eigenen Gehirne beginnen, kann die Datenversorgung jederzeit eingeschränkt werden. Obwohl Open Source eine Strategie zum Aufbau eines Ökosystems ist, stellt es selbst keinen Burggraben dar. Innerhalb der Ant Group muss Lingbo mit dem Bailing Model Team und dem Alipay AI Team um Ressourcen konkurrieren. Außerhalb der Ant Group gibt es allein innerhalb der Alibaba-Abteilung mehrere verkörperte Geheimdienstlinien, die „unabhängig voneinander kämpfen“, darunter Qianwen Qwen-Robot und AutoNavi Model, die jedoch noch keine einheitliche strategische Synergie bilden müssen. Auch das Versandvolumen des R1-Roboters ist relativ begrenzt. Es nähert sich derzeit einem „Träger zur Verifizierung des Modells“ und ist von einer Massenproduktion im großen Maßstab noch weit entfernt.
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Die Produkte von Ant Lingbo richten sich derzeit hauptsächlich an zwei Arten von Zielgruppen: Erstens können Hersteller von Roboterkörpern wiederholte Investitionen auf Algorithmenebene reduzieren, indem sie auf das universelle Gehirn von Lingbo zugreifen, das sich besonders für kleine und mittlere Roboterunternehmen eignet. Zweitens können Betreiber spezifischer Dienstleistungsszenarien wie Apotheken, Altenpflegeeinrichtungen, Museen usw. mithilfe der Lösung von Ant Lingbo schnell Roboter mit autonomen Entscheidungsfähigkeiten einsetzen. Für normale Verbraucher befinden sich die Produkte von Ant Lingbo noch im Anfangsstadium. Die Kaufkanäle und offiziellen Preise des R1-Roboters wurden noch nicht veröffentlicht. Für einzelne Verbraucher ist der Kauf vorerst nicht zu empfehlen. Wenn Sie nach Alternativen suchen, bieten die humanoiden Roboter G1 (Preis ca. 16.000 US-Dollar) und H1 (ca. 90.000 US-Dollar) von Yushu Technology offensichtliche Vorteile hinsichtlich der Hardware-Kostenleistung, erfordern jedoch selbst entwickelte Algorithmusfunktionen auf „Gehirn“-Ebene.
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Ant Lingbo stellt einen wichtigen Schritt in der KI-Strategie der Ant Group dar – von der digitalen Welt in die physische Welt. Der Weg der „verkörperten nativen“ Technologie ist ein mutiger Versuch. Im Erfolgsfall könnte es das Entwicklungsparadigma von Robotergehirnen neu definieren; Wenn die Verifizierung nicht reibungslos verläuft, werden hohe F&E-Investitionen und das „grabenlose“ Dilemma des Open-Source-Ökosystems zu versteckten Sorgen. Auf jeden Fall ist der Spielstil von Ant Lingbo einzigartig unter den großen heimischen Herstellern. Es beantwortet nicht „Wie baut man einen besseren Roboter“, sondern die untergeordnete Frage „Woher soll die Intelligenz des Roboters kommen?“
Nutzerbewertungen
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CelestiaSky360—Ants LingBo-Smart-Pharmacy-Demo habe ich live auf der WAIC gesehen — drei unterschiedliche Roboter holen gemeinsam Medikamente, ohne menschliches Eingreifen, und die Wirkung vor Ort war wirklich umwerfend. Guoda Pharmacy setzt es schon ein; kein Laborprodukt, und das ist entscheidend. -
Sarah.Murray5209—LingBos LingBot-VLA 2.0 ist als Open Source verfügbar — vortrainiert mit 60.000 Stunden echter Roboterdaten, unterstützt über 20 Robotertypen. Diese Datenmenge hat derzeit im Open-Source-Bereich keinen Konkurrenten; sie übertrifft sogar Physical Intelligences π0.5. -
BenjaminGonzalez_7—Ehrlich gesagt ist LingBos Open-Source-Strategie ziemlich schlau. Die Tech-Route ist noch nicht in Stein gemeißelt, also wer zuerst das Ökosystem baut, bekommt das Sagen. Nur der Monetarisierungspfad ist unklar — Modelle verkaufen und Hardware verkaufen sind zweierlei. -
ABrown007—Echtzeit-Inferenz mit 150 Hz auf einer einzigen Karte — diese Effizienz ist wirklich konkurrenzfähig. Aber beim Lesen der Tech-Docs hängt es von echten Deployment-Ergebnissen ab, wie sehr ihr 'embodied-native' Ansatz sich wirklich vom Fine-Tuning unterscheidet. -
Betty.MoralesZ663—Ich verfolge Ants LingBo schon eine Weile. CEO Zhu Xing kommt von der Kommerzialisierung bei Alipay, ohne Robotik-Hintergrund, und wählte dennoch den schwersten Pfad: Vortraining aus dem Nichts. Das technische Urteilsvermögen dieses Teams ist wirklich beachtenswert. -
AJohnson_8893—Bei 150 Hz in einer Simulation zu laufen, ist das eine; zu Hause, mit Senioren, Kindern und Haustieren, ist die Umweltunsicherheit enorm. LingBos Apotheken-Szenario funktioniert vorerst, ist aber vom Einzug ins Wohnzimmer noch weit entfernt. -
GP_wal—Die Tischtennis-Rallye-Demo auf der WAIC war beeindruckend — die Reaktionsgeschwindigkeit des Roboters ist wirklich schnell; in dem Moment, als der Ball abprallte, hatte er den Landepunkt schon vorhergesagt. Keine externe Hochgeschwindigkeitskamera, rein eingebaute Vision. Ziemlich stark. -
SCwar—Ants LingBo-Kurs ist völlig anders als bei Unitree: Die eine baut das Gehirn, die andere den Körper — sie konkurrieren also gar nicht direkt. Das Problem ist, dass LingBos Daten von den Body-Herstellern abhängen; am Tag, an dem Unitree oder AgiBot ihr eigenes Gehirn bauen, versiegt die Datenquelle. -
Anthony.Howard—Sechs Modelle in einer Woche als Open Source — diese Courage ist selten. Vom Deep-Learning-Framework bis zur Trainings-Toolchain ist alles draußen, und die Entwickler-Community reagiert gut. Aber Open Source allein ist kein Burggraben; die Iterationsgeschwindigkeit ist es. -
SHill_Plus68—Das Video vom R1-Roboter als Guide im Shanghai History Museum habe ich gesehen — das Laufen war recht stabil und die Interaktion in Ordnung. Aber ein Roboter mit 100 Millionen eingetragenem Kapital steht neben Tesla oder Figure, die Milliarden einsammeln, in einer ganz anderen Größenordnung. -
CherylKim_2021—Ein Freund, der Roboter baut, erzählte, sie passten ihren Roboter an LingBos LingBot-VLA an. Früher brauchten sie ein eigenes Algorithmus-Team; jetzt schließt man einfach LingBos 'Gehirn' an und er bewegt sich. Für kleine Firmen spart das ein Vermögen. -
JBailey_Plus7—Im Grunde ist das Ant Groups Technologiereserve für Offline-Szenarien. Zahlungen, Gesundheit und Kredit sind längst tief im Offline verankert, und Roboter sind die natürliche Erweiterung. Kein Richtungswechsel, sondern eine Ausweitung des Kerngeschäfts. -
BreadBud513—LingBot-Depth 2.0 macht bei der Erkennung transparenter Objekte große Fortschritte — Dinge wie Champagnerflöten, mit Tiefenkameras früher unmöglich, bekommen jetzt eine vollständige Kontur rekonstruiert. Das ist entscheidend für Greifaufgaben. -
赵华_1—Viele feiern die verkörperte KI, doch nach dem Lesen von LingBos Material wurde mir klar, wie viel schwerer dieses Feld ist als gedacht. Echtdaten sind millionenfach größer als Sprachdaten; allein das Datenproblem zu lösen, frisst Jahre an Geld. -
SusanEdwards—Über 90% des LingBo-Teams haben einen Master oder Doktor. Der leitende Wissenschaftler Shen Yujun studierte an der Tsinghua (Bachelor) und an der CUHK (Promotion) und kommt aus der Computer-Vision. Die technische Basis ist fundiert, aber ein 200-köpfiges Team ist im Vergleich zu Google DeepMind winzig. -
琉璃_23—Den Goldman-Sachs-Report habe ich gelesen — sehr vorsichtig bei der Roboter-Kommerzialisierung, bis 2027 sollen weltweit nur 76.000 Einheiten ausgeliefert werden. Ant steckt jetzt viel Geld in LingBo ohne kurzfristige Rendite, aber langfristig gilt: Wer sich nicht früh positioniert, wird abgehängt. -
EHall520—LingBot-Video setzt tatsächlich auf eine MoE-Architektur — 30B Parameter, aber bei der Inferenz sind nur 3B aktiv. Ziemlich cleveres Design. Ein Videomodell speziell fürs Training verkörperter KI — ein völlig anderer Weg als Content-Generatoren wie Sora. -
Sandra156—Habe mir gerade die Launch-Veranstaltung von LingBo angesehen. VA 2.0 wurde von Grund auf vortrainiert statt ein bestehendes Modell zu finetunen — dieser Ansatz erfordert wirklich Mut. Aber das Ergebnis stimmt: Die Demo, bei der ein Kartoffelchip gegriffen wird, ohne zu zerbrechen, war extrem überzeugend. -
Brenda.Ross_Plus—Ant hat auf der Robotik-Schiene schon in über ein Dutzend Firmen investiert — an Unitree, Galaxea und Lingxin Qiaoshou ist man beteiligt. LingBo selbst baut keine Roboterkörper, sondern positioniert sich als Zulieferer des 'Gehirns' — unter Chinas Großkonzernen wirklich einzigartig. -
dm0feb8—Bin durch den Embodied-AI-Bereich der WAIC gelaufen — am Stand von LingBo war der größte Andrang. Das Verkaufsargument 'Einsatz ohne Ladenumbau' zieht wirklich: Viele Apotheken und Supermärkte wollen Roboter, aber keinen Umbau ihrer Räume.