Ant Lingbo Embodied Model

Công ty AI hiện thân thuộc Ant Group, chuyên xây dựng bộ não robot xuyên thân thể, xuyên kịch bản; ra mắt mô hình hành động thế giới hiện thân bản địa đầu tiên trong ngành

具身智能

https://www.antgroup.com/

Truy cập trang chính thức

Báo cáo chuyên sâu

Ant Lingbo là công ty con thuộc sở hữu hoàn toàn của Ant Group, được thành lập vào tháng 12 năm 2024. Nó chuyên về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và được định vị là "nhà cung cấp bộ não phổ quát cho robot" chứ không phải là nhà sản xuất bản thể học. Vào tháng 7 năm 2026, Ant Lingbo liên tục phát hành và cung cấp mã nguồn mở cho sáu mô hình lớn được thể hiện trong vòng một tuần tại WAIC, đề xuất lộ trình kỹ thuật "Bản địa được thể hiện"—từ chối việc di chuyển và tinh chỉnh trên các mô hình lớn hiện có, nhưng đào tạo trước từ đầu về các quy luật nhân quả của thế giới vật chất. Mô hình đại diện của nó, LingBot-VA 2.0, đạt được khả năng suy luận thời gian thực 150Hz một thẻ và đã được đưa vào hoạt động thực tế tại cửa hàng Guoda Pharmacy ở Thượng Hải. Ant Group đã hình thành chiến lược "nhẹ về cơ thể, nặng về trí óc" trên con đường trí tuệ thể hiện thông qua bố cục ba tầng gồm các công ty con, liên doanh (với Zhiyuan Robotics) và đầu tư cổ phần (bao gồm 12 công ty chế tạo robot).
Sự ra đời của Ant Lingbo bắt đầu bằng việc phá bỏ sâu sắc chiến lược AI trong Ant Group. Ant Group chia mục tiêu AGI của mình thành hai cấp độ: trí tuệ kỹ thuật số và trí tuệ vật lý. Trí tuệ kỹ thuật số được thực hiện bởi Bailing Model, AI Alipay, Ant Afu và các doanh nghiệp khác; cơ quan điều hành cốt lõi của trí tuệ thể chất là Ant Lingbo. Vào tháng 12 năm 2024, Ant Lingbo được đăng ký tại Zhangjiang, Thượng Hải, với số vốn đăng ký 100 triệu nhân dân tệ và thuộc sở hữu hoàn toàn của Ant Technology Group Co., Ltd. Giám đốc điều hành Zhu Xing gia nhập Alibaba vào năm 2011 và có hơn 14 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực thanh toán, dịch vụ tài chính, O2O và các lĩnh vực khác. Năm 2023, anh mới hoàn thành việc thương mại hóa quảng cáo Alipay từ 0 lên 1. Cuối năm 2024, anh được chuyển sang chuẩn bị thành lập Ant Lingbo. Nhà khoa học trưởng Shen Yujun đến từ Phòng thí nghiệm trí tuệ tương tác của Viện nghiên cứu công nghệ Ant. Ông có bằng đại học tại Khoa Kỹ thuật Điện tử của Đại học Thanh Hoa và bằng Tiến sĩ. từ Khoa Kỹ thuật Thông tin của Đại học Trung Quốc Hồng Kông. Anh ấy đã từng làm thực tập sinh tại SenseTime và là nhà nghiên cứu cấp cao tại ByteDance. Hiện tại, nhóm Ant Lingbo có khoảng 200 người và hơn 90% trong số họ có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ. Trong Ant Group, Lingbo trực thuộc dòng CTO, song song với nhóm mô hình lớn Bailing và nhóm AI Alipay.
Ant Lingbo đã xây dựng một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh từ nhận thức đến thực thi. Vào tháng 7 năm 2026, sáu mẫu đã được ra mắt liên tục trong vòng một tuần, bao gồm sáu hướng chính: LingBot-Vision (mô hình cơ bản trực quan, tham số 1B): Sử dụng kiến trúc ViT tự giám sát tập trung vào ranh giới, RMSE dẫn đầu Meta DINOv3 trên NYU-Depth v2, vượt qua mô hình sau với chỉ một phần ba lượng dữ liệu. LingBot-Depth 2.0 (mô hình nhận thức không gian): Dữ liệu đào tạo có quy mô từ 3 triệu đến 150 triệu mẫu, đứng đầu trong 12/16 điểm chuẩn hoàn thành độ sâu, RMSE giảm từ 0,132 xuống 0,062. LingBot-VLA 2.0 (mô hình hành động ngôn ngữ trực quan, tham số 6B): Tổng lượng dữ liệu đào tạo trước đạt 60.000 giờ (từ 50.000 giờ dữ liệu robot thực + 10.000 giờ dữ liệu hoạt động của con người) và đã được điều chỉnh phù hợp với 20 cấu hình robot (một tay, hai tay, hai chân, có bánh xe, v.v.) từ 17 nhà sản xuất. Trong đánh giá GM-100, điểm tiến độ nhiệm vụ trung bình tổng thể và tỷ lệ thành công đều cao hơn π0,5 và GR00T N1.7. LingBot-World 2.0 / World-Infinity (mô hình thế giới tương tác thời gian thực, phiên bản tham số 14B/1.3B): hỗ trợ tạo không giới hạn cấp độ giờ mà không bị trôi hình ảnh, đầu ra thời gian thực 720p/60fps, lần đầu tiên giới thiệu cơ chế Tác nhân trong ngành và tất cả đều là nguồn mở. LingBot-VA 2.0 (Mô hình hành động thế giới bản địa được thể hiện): Đây là mô hình hàng đầu được phát hành lần này. Nó không đi theo lộ trình chính thống của ngành là "tinh chỉnh mô hình tạo video" mà được đào tạo trước từ đầu dựa trên kiến trúc tự hồi quy. Thiết kế cốt lõi bao gồm: mã thông báo hành động trực quan ngữ nghĩa (kết hợp căn chỉnh thông tin hành động và ngữ nghĩa vào nén trực quan), mô hình đào tạo trước nhân quả nghiêm ngặt, kiến trúc MoE (mô hình chuyên gia kết hợp) và cơ chế lý luận không đồng bộ nâng cao (thực thi các hành động trong khi dự đoán các trạng thái trong tương lai). Mô hình này đạt được hiệu suất suy luận thời gian thực 150Hz trên một thẻ, tức là 150 suy luận mỗi giây và một phản hồi duy nhất khoảng 6,7 mili giây. LingBot-Video (mô hình cơ bản tạo video): mô hình cơ bản tạo video nguồn mở đầu tiên trên thế giới dựa trên kiến trúc MoE và hướng đến trí thông minh hiện thân.Về mặt ứng dụng thực tế, Ant Lingbo đã hợp tác với Guoda Pharmaceutical để triển khai giải pháp robot thông minh tại các cửa hàng ở Thượng Hải. Ba robot có cấu hình khác nhau tự động phân chia công việc do LingBot-VLA 2.0 điều khiển, hoàn thành toàn bộ quy trình khép kín từ nhận đơn hàng, lấy hàng đến giao hàng. Giải pháp này được chọn là một trong mười “báu vật của bảo tàng” hàng đầu tại WAIC vào năm 2026. Về phần cứng, Ant Lingbo đã ra mắt robot dịch vụ đầu tiên, Robbyant R1, vào tháng 9 năm 2025, nhắm mục tiêu vào các dịch vụ như gia đình, chăm sóc người già và sức khỏe y tế. Nó đã được đưa vào sử dụng ở những nơi như Bảo tàng Lịch sử Thượng Hải. Các mô-đun chung của R1 đến từ Titanium Tiger Robots và khung gầm của nó đến từ Galaxy General Motors, hai công ty do Ant đầu tư. R1 vẫn đang được thử nghiệm chủ yếu trong môi trường được kiểm soát và chưa được bán cho khách hàng bán lẻ.
Mô hình kinh doanh cốt lõi của Ant Lingbo có thể được tóm tắt là “bán bộ não chứ không phải cơ thể”. Công ty không đi theo con đường sản xuất phần cứng mà xây dựng một "cơ sở công cộng" cho trí thông minh được thể hiện thông qua hệ sinh thái mô hình mở và mã nguồn mở. Các điểm mấu chốt cụ thể của mô hình kinh doanh của nó bao gồm: Đầu tiên là xây dựng một hệ sinh thái thông qua nguồn mở. Tất cả sáu mô hình đều là nguồn mở (các trọng lượng, mã, chuỗi công cụ sau đào tạo và bộ đánh giá đều được phát hành), thu hút các nhà phát triển và nhà sản xuất robot toàn cầu truy cập thông qua nguồn mở, hình thành hệ sinh thái nhà phát triển với mô hình Lingbo làm cốt lõi. Hiện tại, hơn chục nhà sản xuất robot đã thiết lập quan hệ hợp tác với Lingbo. Thứ hai là tính phí theo cảnh. Mặc dù mức giá cụ thể chưa được công bố nhưng mô hình kinh doanh cho các kịch bản thực hiện như hiệu thuốc, phân loại bán lẻ và phân loại hậu cần đã bắt đầu được xác minh. Ant Lingbo hợp tác với các đối tác khách hàng sinh thái như Guoda Pharmacy và Longsheng để cung cấp dịch vụ “đầu óc” mà không cần cải tạo cửa hàng. Thứ ba là việc xây dựng chung hệ sinh thái dữ liệu. Ant Lingbo và Jianzhi Robot đã đạt được sự hợp tác chiến lược để cùng phát triển thiết bị khai thác dữ liệu độc quyền. Với tư cách là đối tác dữ liệu cốt lõi, Leju Robot đã cung cấp gần 10.000 giờ dữ liệu robot thực đa phương thức chất lượng cao cho LingBot-VLA. Bố cục tổng thể của Ant Group không chỉ dừng lại ở Lingbo: thông qua công ty con tự nghiên cứu (Robbyant), liên doanh ("Hangzhou Chuanzhi Future Technology Co., Ltd." được thành lập cùng với Zhiyuan Robot, vốn đăng ký 20 triệu nhân dân tệ) và đầu tư vào 12 công ty robot trong vòng 18 tháng (công ty mới nhất dẫn đầu vòng tài trợ 500 triệu nhân dân tệ của Zhiyuan Robot), công ty đã xây dựng bố cục chiến lược nhiều lớp và phân tán rủi ro.
Con đường kỹ thuật của Ant Lingbo đã gây ra sự chia rẽ rõ ràng giữa các nhà phát triển và những người hành nghề trong ngành. Một nhà sản xuất đối tác cho biết: “Mô hình của Lingbo mang đến cho chúng tôi sự lựa chọn mới mà không cần phải xây dựng bộ não từ đầu”. Leju Robot chính thức thông báo rằng KUAVO 4 Pro (Kuafu) của họ đã hoàn thành việc điều chỉnh LingBot-VLA sau đào tạo và tiến hành đánh giá có hệ thống trong 95 kịch bản vận hành thực tế. Nhưng một số người hoạt động trong ngành công nghiệp robot đã đặt ra câu hỏi. "Tần số suy luận chỉ là một trong những chỉ số kỹ thuật. Thử nghiệm thực tế là khả năng khái quát hóa trong các tình huống thực tế. Chạy 150Hz trong môi trường mô phỏng và chạy 150Hz trong môi trường gia đình có người già, trẻ em và vật nuôi là hai việc khác nhau." Về robot R1, phản hồi của người dùng vẫn còn ở giai đoạn đầu. Nó hiện chủ yếu được sử dụng trong các chuyến tham quan bảo tàng, hiệu thuốc và các tình huống khác và chưa có báo cáo trải nghiệm người tiêu dùng quy mô lớn nào. Một số khán giả đến thăm WAIC nói rằng màn trình diễn bóng bàn của Lingbo rất "ấn tượng và tốc độ phản ứng của robot thực sự rất nhanh". Tuy nhiên, một số người cho rằng “có một khoảng cách rất lớn giữa môi trường trình diễn và cảnh gia đình thực tế”.
Ant Lingbo đã nhận được sự quan tâm cao từ các phương tiện truyền thông trong ngành và thị trường vốn. Đánh giá của Geek Park: “Ant Lingbo dẫn đầu về hiệu suất tổng thể trong bài đánh giá GM-100, cho thấy khả năng hoạt động hợp tác hai cánh tay mạnh mẽ hơn cũng như khả năng tổng quát hóa đa nhiệm và đa nhiệm.” Phân tích chuyên sâu của 36Kr tin rằng “bản địa được thể hiện đại diện cho một con đường kỹ thuật khác với xu hướng chủ đạo của ngành và giải quyết một vấn đề cơ bản đã bị bỏ qua trong một thời gian dài – liệu robot có nên có mô hình thiết kế mô hình của riêng chúng hay không”. AI Dev Signals xếp Ant Lingbo thứ hai trên thế giới trong lĩnh vực AI vật lý (sau NVIDIA) và đánh giá nó là "nhà quảng bá nguồn mở cấp tiến nhất trong lĩnh vực này". Xét về bối cảnh sản phẩm cạnh tranh, lộ trình “nhẹ về cơ thể, nặng về trí óc” của Ant Lingbo hoàn toàn trái ngược với lộ trình tích hợp theo chiều dọc của Hình và Tesla. Goldman Sachs thận trọng về quá trình thương mại hóa robot hình người trong báo cáo nghiên cứu của mình. Người ta tin rằng điểm uốn công nghệ vẫn chưa rõ ràng. Dự kiến, lô hàng robot hình người toàn cầu sẽ đạt khoảng 76.000 chiếc vào năm 2027 và khoảng 502.000 chiếc vào năm 2032. Tốc độ này chậm hơn so với kỳ vọng của thị trường.
Những thách thức mà Ant Lingbo phải đối mặt cũng rõ ràng không kém. Sự không chắc chắn lớn nhất đến từ chính con đường kỹ thuật. Con đường đào tạo trước "bản địa thể hiện" từ đầu có nghĩa là đầu tư vào R&D cao hơn và chu kỳ xác minh dài hơn. So với nhịp điệu “kết quả được tạo ra trong vài tháng” của lộ trình tinh chỉnh di chuyển, lộ trình của Lingbo sẽ mất nhiều thời gian hơn để chứng minh lợi thế về khả năng khái quát hóa của nó - nếu hiệu quả cuối cùng không vượt quá đáng kể so với kế hoạch di chuyển, thì mức đầu tư cao sẽ không bền vững. Tắc nghẽn dữ liệu là một khó khăn thực tế hơn. Ngành tình báo hiện tại phải đối mặt với một vấn đề cơ bản: có khoảng cách từ hàng chục đến hàng triệu lần giữa dữ liệu trong thế giới thực và dữ liệu ngôn ngữ. Nguồn dữ liệu của Lingbo chủ yếu dựa vào nguồn cung cấp của các đối tác sinh thái và bản thân nó không tạo ra số lượng lớn bản thể luận. Nhưng vấn đề là - Yushu Technology vừa tung ra mô hình thể hiện lớn UnifoLM-OminiA-0.3 của riêng mình, và Zhiyuan Robot cũng có mô hình thế giới và nền tảng dữ liệu của riêng mình. Một khi các nhà sản xuất bản thể luận này bắt đầu nghiêm túc phát triển bộ não của chính họ, nguồn cung cấp dữ liệu có thể bị thắt chặt bất cứ lúc nào. Mặc dù nguồn mở là một chiến lược để xây dựng một hệ sinh thái nhưng bản thân nó không tạo thành một con hào. Trong Ant Group, Lingbo cần cạnh tranh giành tài nguyên với Nhóm mô hình Bailing và Nhóm AI Alipay. Bên ngoài Ant Group, chỉ riêng trong bộ phận Alibaba, có nhiều tuyến tình báo hiện đang “chiến đấu độc lập”, bao gồm Qianwen Qwen-Robot và AutoNavi Model, nhưng vẫn chưa tạo thành một sức mạnh tổng hợp chiến lược thống nhất. Khối lượng xuất xưởng của robot R1 cũng tương đối hạn chế. Nó hiện đã tiến gần hơn đến "nhà cung cấp dịch vụ xác minh mô hình" và vẫn còn rất xa so với việc sản xuất hàng loạt quy mô lớn.
Các sản phẩm của Ant Lingbo hiện chủ yếu nhắm đến hai loại đối tượng: Thứ nhất, các nhà sản xuất thân robot có thể giảm đầu tư lặp đi lặp lại ở cấp độ thuật toán bằng cách truy cập vào bộ não phổ quát của Lingbo, đặc biệt phù hợp với các công ty robot vừa và nhỏ. Thứ hai, những người vận hành các tình huống dịch vụ cụ thể, chẳng hạn như hiệu thuốc, viện chăm sóc người già, bảo tàng, v.v., có thể nhanh chóng triển khai các robot có khả năng ra quyết định tự động thông qua giải pháp của Ant Lingbo. Đối với người tiêu dùng bình thường, sản phẩm của Ant Lingbo vẫn đang ở giai đoạn đầu. Các kênh mua hàng cũng như mức giá chính thức của robot R1 vẫn chưa được công bố. Người tiêu dùng cá nhân không nên mua nó trong thời điểm hiện tại. Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp thay thế, robot hình người G1 của Yushu Technology (có giá khoảng 16.000 USD) và H1 (khoảng 90.000 USD) có lợi thế rõ ràng về hiệu suất chi phí phần cứng nhưng yêu cầu khả năng thuật toán tự xây dựng ở cấp độ “bộ não”.
Ant Lingbo thể hiện một bước quan trọng trong chiến lược AI của Ant Group—từ thế giới kỹ thuật số đến thế giới vật lý. Lộ trình công nghệ "bản địa thể hiện" của nó là một nỗ lực táo bạo. Nếu thành công, nó có thể xác định lại mô hình phát triển của bộ não robot; nếu việc xác minh không suôn sẻ, đầu tư R&D cao và tình thế tiến thoái lưỡng nan “không có hào” của hệ sinh thái nguồn mở sẽ trở thành những lo lắng tiềm ẩn. Dù thế nào đi nữa, phong cách chơi của Ant Lingbo là duy nhất trong số các nhà sản xuất lớn trong nước. Nó trả lời không phải là "làm thế nào để tạo ra một robot tốt hơn", mà là câu hỏi cấp độ thấp hơn "trí thông minh của robot nên đến từ đâu?"

Đánh giá của người dùng

CelestiaSky360

—

Tận mắt xem demo nhà thuốc thông minh của Ant LingBo tại WAIC — ba robot khác nhau phối hợp lấy thuốc, không cần can thiệp người, hiệu ứng tại chỗ thực sự kinh ngạc. Guoda Pharmacy đã dùng rồi; không phải sản phẩm phòng lab, và đó mới là điểm mấu chốt.

Sarah.Murray5209

—

LingBot-VLA 2.0 của LingBo đã mở mã nguồn — tiền huấn luyện trên 60.000 giờ dữ liệu robot thực, hỗ trợ hơn 20 cấu hình. Khối lượng dữ liệu này hiện không có đối thủ trong thế giới open-source; thậm chí vượt cả π0.5 của Physical Intelligence.

BenjaminGonzalez_7

—

Thật lòng thì chiến lược mã nguồn mở của LingBo khá thông minh. Lộ trình công nghệ chưa định hình, nên ai xây hệ sinh thái trước sẽ nắm quyềnngôn quyền. Chỉ là chưa rõ đường monetization ra sao — bán model và bán phần cứng là hai chuyện khác nhau.

ABrown007

—

Suy luận thời gian thực 150Hz chạy trên một card duy nhất — hiệu suất thực sự cạnh tranh. Nhưng đọc tài liệu kỹ thuật, việc 'embodied-native' của họ khác fine-tuning thế nào vẫn phụ thuộc vào kết quả triển khai thực tế.

Betty.MoralesZ663

—

Tôi theo dõi LingBo của Ant được một thời gian rồi. CEO Zhu Xing xuất thân từ mảng thương mại hóa của Alipay, không có nền tảng robot, vậy mà chọn con đường khó nhất là tiền huấn luyện từ đầu. Thẩm định kỹ thuật của đội này thực sự đáng theo dõi.

AJohnson_8893

—

Chạy 150Hz trong môi trường mô phỏng là một chuyện, nhưng ở nhà có người già, trẻ nhỏ và thú cưng thì môi trường bất định cực lớn. Kịch bản nhà thuốc của LingBo hiện ổn, nhưng còn xa mới vào được gia đình.

GP_wal

—

Xem demo bóng bàn ở WAIC — tốc độ phản xạ của robot nhanh thật: vừa lúc bóng nảy lên nó đã dự đoán điểm rơi. Không cần camera tốc độ cao rời, thuần thị giác trên thân. Khá ấn tượng.

SCwar

—

Lộ trình LingBo của Ant hoàn toàn khác Unitree: một bên làm bộ não, bên kia làm thân máy — nên thực tế chẳng cạnh tranh. Vấn đề là dữ liệu của LingBo phụ thuộc vào nhà làm thân máy; ngày Unitree hay AgiBot tự làm nổi bộ não của mình, nguồn dữ liệu sẽ cạn.

Anthony.Howard

—

Sáu mô hình mã nguồn mở trong một tuần — sự liều lĩnh này hiếm thấy. Từ framework deep learning đến chuỗi công cụ huấn luyện đều được công bố, cộng đồng lập trình viên phản hồi khá tốt. Nhưng mã nguồn mở bản thân nó không phải hào hào; tốc độ lặp lại mới là thứ tạo rào cản.

SHill_Plus68

—

Tôi từng xem video robot R1 làm hướng dẫn viên ở Bảo tàng Lịch sử Thượng Hải — đi khá vững và tương tác ổn. Nhưng một robot có vốn đăng ký 100 triệu, đứng cạnh Tesla hay Figure gọi vốn hàng tỷ USD, thì quy mô khác một trời một vực.

CherylKim_2021

—

Một người bạn làm robot bảo họ đang chuyển đổi sang LingBot-VLA của LingBo. Trước kia cần hẳn đội thuật toán riêng cho con robot, giờ chỉ việc cắm 'bộ não' LingBo vào là nó chạy. Với công ty nhỏ, thế này tiết kiệm được cả gia tài.

JBailey_Plus7

—

Về bản chất, đây là kho dự trữ công nghệ của Ant Group cho các kịch bản ngoại tuyến. Thanh toán, y tế, tín dụng đã thâm nhập sâu vào offline, và robot là sự mở rộng tự nhiên. Không phải đổi hướng, mà là kéo dài nghiệp vụ cốt lõi.

BreadBud513

—

LingBot-Depth 2.0 cải thiện nhiều trong nhận diện vật trong suốt — những thứ như ly sâm-panh, trước đây camera độ sâu bất lực, giờ đã phục hồi được toàn bộ đường viền. Điều này cực kỳ quan trọng với tác vụ gắp.

赵华_1

—

Nhiều người thổi phồng AI hiện thân, nhưng sau khi đọc tài liệu của LingBo tôi nhận ra lĩnh vực này khó hơn tưởng tượng rất nhiều. Dữ liệu thế giới thực lớn gấp hàng triệu lần dữ liệu ngôn ngữ; chỉ riêng giải quyết bài toán dữ liệu đã ngốn hàng năm tiền bạc.

SusanEdwards

—

Hơn 90% thành viên LingBo có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ. Nhà khoa học trưởng Shen Yujun học cử nhân tại Tsinghua và tiến sĩ tại CUHK, nền tảng thị giác máy tính. Nền tảng kỹ thuật vững, nhưng đội 200 người vẫn quá nhỏ so với Google DeepMind.

琉璃_23

—

Đã đọc báo cáo của Goldman Sachs — họ rất thận trọng về thương mại hóa robot, dự báo đến 2027 toàn cầu chỉ xuất xưởng 76 nghìn con. Ant giờ đổ tiền làm LingBo, ngắn hạn chưa thấy lợi nhuận, nhưng về dài hạn nếu không bố trí sớm sẽ bị bỏ lại phía sau.

EHall520

—

LingBot-Video hóa ra dùng kiến trúc MoE — 30B tham số nhưng khi suy luận chỉ kích hoạt 3B, thiết kế khá khéo. Đây là mô hình video chuyên cho huấn luyện AI hiện thân, khác hoàn toàn với hướng tạo nội dung kiểu Sora.

Sandra156

—

Vừa xem xong buổi ra mắt của LingBo. VA 2.0 được tiền huấn luyện từ con số 0 thay vì fine-tune mô hình có sẵn — hướng đi này thực sự cần dũng khí. Nhưng kết quả rất tốt, màn demo gắp miếng khoai tây chiên mà không làm vỡ quá thuyết phục.

Brenda.Ross_Plus

—

Ant đã đầu tư vào hơn chục công ty trong mảng robot — Unitree, Galaxea, Lingxin Qiaoshou đều có cổ phần của họ. Bản thân LingBo không làm thân robot mà định vị là nhà cung cấp 'bộ não'; định vị này quả thực là độc nhất trong số các ông lớn Trung Quốc.

dm0feb8

—

Dạo một vòng khu trưng bày AI hiện thân tại WAIC, gian hàng của LingBo đông người nhất. Điểm bán hàng 'đưa vào vận hành ngay mà không cần cải tạo cửa hàng' thực sự hút khách — nhiều nhà thuốc và siêu thị muốn dùng robot nhưng lại không muốn sửa lại không gian.