EAI-100 zählt Ant Lingbo zu den bedeutendsten Pionieren und Wegbereitern

Auf dem „Zhuijin Jinling · AI Open Source Talent Summit und der Moba Community Developer Conference“ am 22. März wurde die EAI-100-Liste (Embodied Artificial Intelligence 100) offiziell vorgestellt. Diese jährliche Auszeichnung würdigt die 100 repräsentativsten Errungenschaften und Persönlichkeiten im Bereich der verkörperten Intelligenz für das Jahr 2025. Die Liste wurde gemeinsam von der Moba Community und Behörden wie dem CCF Intelligent Robotics Committee und dem Key Laboratory of Equipment Digital Twin Technology des MIIT veröffentlicht. Ant Lingbo Technology erhielt eine doppelte Auszeichnung und wurde sowohl in die Kernliste der „Top 10 Durchbrüche des Jahres“ als auch in die Liste der „20 Pioniere“ aufgenommen.

Die EAI-100 dient als systematischer Jahresrückblick für den Bereich der verkörperten Intelligenz. Die Auswahl basiert auf den Kriterien greifbare Wirkung, bleibender Wert und richtungsweisender Beitrag und bewertet, ob Einzelpersonen und ihre Arbeit wesentliche Fortschritte bei Forschungsparadigmen, Systemfähigkeiten oder der industriellen Umsetzung vorangetrieben haben. Zu den diesjährigen Preisträgern zählen prominente Persönlichkeiten und Durchbrüche von Institutionen wie der Tsinghua-Universität, der Peking-Universität und der Universität Hongkong sowie von Unternehmen wie Yuzhu Technology, Galaxy General, Xinghai Map und Zhiyuan Robotics.

(Abbildung: Shen Yujun von Ant Lingbo Technology, ausgewählt für die EAI-100-Liste der Pionierpersönlichkeiten, zusammen mit Wang Xingxing von Yuzhu Technology und Wang He von der Peking-Universität)

LingBot-VLA: Ein aufgabenübergreifendes „allgemeines Gehirn“ für verkörperte Intelligenz

Das von Ant Lingbo Technology selbst entwickelte verkörperte Grundmodell LingBot-VLA wurde als einer der „Top 10 Durchbrüche des Jahres“ ausgewählt. Das Modell ermöglicht eine modal- und aufgabenübergreifende Generalisierung für den realen Robotereinsatz, senkt die Kosten nach dem Training drastisch und treibt den praktischen Einsatz einer „One-Brain-for-Many-Machines“-Architektur voran.

LingBot-VLA wurde mit über 20.000 Stunden realer Betriebsdaten aus neun gängigen Konfigurationen von Zweiarmen-Robotern vortrainiert. Es arbeitet mit Ant Lingbos proprietärem hochpräzisen räumlichen Wahrnehmungsmodell LingBot-Depth zusammen, um die Betriebsgenauigkeit weiter zu steigern. Das Modell benötigt nur 80 Demonstrationsbeispiele, um eine hochwertige Aufgabenanpassung zu erreichen. In Kombination mit tiefgreifenden Optimierungen der zugrunde liegenden Code-Bibliothek erzielt es einen 1,5- bis 2,8-mal höheren Trainingsdurchsatz als gängige Frameworks, wodurch sowohl Daten- als auch Rechenkosten gesenkt werden. Ant Lingbo hat LingBot-VLA und die dazugehörige Toolchain für die Nachtrainingsphase als Open Source veröffentlicht, wodurch Entwickler die Technologie effizient an ihre spezifischen Szenarien anpassen können und deren praktischer Nutzen erheblich gesteigert wird.

Chefwissenschaftler Shen Yujun in die Liste „Pioneer Figures 20“ aufgenommen

Shen Yujun, Chefwissenschaftler bei Ant Lingbo Technology, wurde ebenfalls in die Liste „Embodied Intelligence – Pioneer Figures 20“ aufgenommen. Diese Liste würdigt Personen, die einen nachhaltigen und tiefgreifenden Einfluss auf das Fachgebiet ausgeübt haben, und erkennt insbesondere ihre Rolle als „Wegbereiter“ in entscheidenden Phasen der Entwicklung der Disziplin an.

Dr. Shen Yujun, Absolvent der Chinese University of Hong Kong, konzentriert sich seit langem auf die Forschung im Bereich Computer Vision und generative Modelle. Er hat mehr als 100 Artikel in renommierten internationalen Konferenzen und Fachzeitschriften wie CVPR und TPAMI veröffentlicht und damit über 10.000 Zitate gesammelt. Als Chief Technical Officer bei Ant Lingbo Technology leitete er das Team bei der Veröffentlichung und Open-Source-Bereitstellung einer umfassenden technischen Suite im Januar dieses Jahres. Dazu gehören das räumliche Wahrnehmungsmodell LingBot-Depth, das Grundmodell LingBot-VLA, das Weltmodell LingBot-World und das Video-Aktionsmodell LingBot-VA. Dieses Portfolio bildet eine vollständige Matrix von der räumlichen Wahrnehmung bis zur intelligenten Entscheidungsfindung und von grundlegenden Fähigkeiten bis zur Weltmodellierung und beschleunigt den Übergang der verkörperten Intelligenz von der Laborforschung zur groß angelegten Anwendung in der realen Welt.