Ant Groupning farqli kompaniyasi Ant LingBot ochiq kodli oltita jismoniy AI modelini chiqardi. Kompaniya VLA va dunyo modellari yo'nalishlari bo'yicha parallel tadqiqotlar olib bormoqda, ammo ma'lumotlar yetishmasligi va ekotizimdagi raqobat bilan duch kelmoqda.
Ant Group 2024-yil dekabr oyida Shanghayda to'liq egalik qiluvchi farqli kompaniya sifatida Ant LingBotni tashkil etdi. Bu tuzilma jismoniy AI ni amalga oshirish mas'ul bo'limi bo'lib, uning xodimlari 90% dan ortig'i magistr yoki doktorlik darajasiga ega. Bosh direktor Chu Sin va bosh olim Shen Yuidzhun rahbadorligida LingBot WAIC 2026 konferensiyasida ochiq kodli oltita jismoniy AI modelini taqdim etdi. Ushbu modellar ko'rish, video, fazoviy idrok, manipulyatsiya, dunyo modellari va dunyo harakatlari modellar kabi sohalarni qamrab oladi.
LingBotning texnologik strategiyasi ikki tomonlama yo'nalishga ega. LingBot-VLA 2.0 tomonidan taqdim etilgan VLA (ko'rish-til-harakat) yo'nalishi Figure va Google DeepMind RT seriyasidan foydalanadigan umumiy qabul qilingan idrokdan harakatga oid arxitekturaga mos keladi. Dunyo modellariga asoslangan ikkinchi yo'nalish, LingBot-VA 2.0 tomonidan taqdim etilgan, harakatlar yaratilmasdan oldin dunyodagi o'zgarishlarni bashorat qilish bilan shug'ullanadi. LingBot-VA 2.0 sanoatdagi birinchi nativ jismoniy dunyo harakati modeli sifatida joylashgan bo'lib, u avtoregressiv arxitektura asosida boshidan o'rgatilgan. U bitta grafik protsessorda 150 Gts chastotasida real vaqt rejimida natija beradi. Ushbu model dizayni semantik vizual-harakat tokenizatsiyasi, qat'iy sabab-oqibatli oldindan o'qitish, MoE arxitekturasi va yaxshilangan asinxron chiqarishni o'z ichiga oladi, bu robotga joriy harakatlar davomida kelajak holatlarini bashorat qilish imkonini beradi va 6,7 millisekundda javob beradi, bu insonning miskirib olishidan (300–400 millisekund) sezilarli darajada tezroqdir.
Ochiq kod strategiyasi LingBotning ekotizim yaratishdagi ambitsiyalari uchun kalit element hisoblanadi. Jismoniy AI sohasidagi texnik standartlar hali shakllanib borayotgani sababli, LingBot to'liq vaznlar, kod, keyingi o'qitish vositalari va standart benchmarklarni taqdim etdi. Modellar turli robot konfiguratsiyalari bilan mos keladi, bu turli apparat platformalarining bir xil 'miya'dan foydalanishiga imkon beradi. O'nlab robot ishlab chiqaruvchilari Unitree Robotics, Xinghaitu va Leju Robotics kabi hamkorlik shartnomalarini tuzdilar. Masalan, Leju Robotics ning KUAVO 4 Pro LingBot-VLA ni 95 ta haqiqiy manipulyatsiya ssenariylarida muvaffaqiyatli moslashtirdi. Bundan tashqari, LingBot uy sharoitida, keksa odamlarga g'amxo'rlik va sog'liqni saqlash sohasida foydalanish uchun mo'ljallangan o'zining Robbyant R1 servis robotini ishlab chiqdi, garchi yetkazib berish hajmlari hozircha cheklangan bo'lsa ham.
LingBot uchun eng jiddiy cheklov ma'lumotlar muammosidir. Jismoniy AI sanoati ma'lumotlarda fundamental bo'shliqqa duch kelmoqda: katta til modellariga trilyonlab inson til tokenlari bilan o'qitish mumkin bo'lsa-da, jismoniy o'zaro ta'sir ma'lumotlari robotlarning haqiqiy ishlashi orqali yig'ilishi kerak. LingBot 'tuxum olib, omlet qillash' modelidan foydalanib, Unitree, Leju va Xinghaitu kabi ekotizim hamkorlaridan haqiqiy robot ma'lumotlarini oladi, o'zining katta robot parkini ishlatish o'rniga. Bu bog'liqlik strategik zaiflikni keltirib chiqaradi, chunki hamkorlar shu vaqtda o'zlarining AI imkoniyatlarini rivojlantirmoqda. LingBot Xitoy texnologiya kompaniyasining yagona yirik farqli kompaniyasi bo'lib, u bir vaqtning o'zida asosiy miya modellarini, dunyo modellarini va uskunalarni joylashtirishni ham amalga oshiradi. Bunday keng strategik qamrov Ant Group ichida resurslar uchun kurash va Alibaba bilan bog'liq boshqa jismoniy AI tashabbuslari bilan raqobat uyg'otadi. LingBot fintech giganti robototexnika sohasida muvaffaqiyatli biznesni rivojlantirishi va ochiq dunyo harakati modellar va ma'lumotlarni o'zlashtirish amaliyoti jismoniy AI cheklovlarini yengib o'tishi mumkinmi, deb sinovdan o'tkazmoqda. Alibaba, Tencent, Huawei, JD.com va Meituan kabi kompaniyalar yanada diqqatliroq strategiyalarga amal qilgan bo'lsa-da, LingBot butun stackga — miya modellaridan dunyo modellarigacha va uskunalarni joylashtirishgacha — noyob yondashuvni namoyish etmoqda.
