집EAI-100, 안 링보를 최고의 혁신가 및 선구자로 선정
3월 22일 개최된 “주이진링·AI 오픈소스 인재 서밋 및 모바 커뮤니티 개발자 컨퍼런스”에서 ‘EAI-100(Embodied Artificial Intelligence 100)’ 리스트가 공식 발표되었다. 이 연례 시상식은 2025년 신체 기반 인공지능(Embodied Intelligence) 분야의 대표적인 성과와 인물 100선을 선정한다. 이 리스트는 모바 커뮤니티가 중국컴퓨터학회(CCF) 지능형 로봇 위원회 및 중국 공업정보화부(MIIT) 산하 장비 디지털 트윈 기술 핵심 연구소 등 관련 기관과 공동으로 발표했다. 안트 링보 테크놀로지는 '올해의 10대 혁신'과 '선구자 20인' 핵심 리스트에 모두 이름을 올리며 두 가지 영예를 안았다.
EAI-100은 체화 지능 분야에 대한 체계적인 연례 리뷰 역할을 합니다. 선정은 실질적인 영향력, 지속적인 가치, 방향성 기여도를 기준으로 하며, 개인과 그들의 연구가 연구 패러다임, 시스템 역량 또는 산업적 구현에 실질적인 진전을 이끌어냈는지 평가한다. 올해의 수상자 명단에는 칭화대학교, 베이징대학교, 홍콩대학교와 같은 기관의 저명 인사 및 획기적인 성과는 물론, 유주 테크놀로지(Yuzhu Technology), 갤럭시 제너럴(Galaxy General), 싱하이 맵(Xinghai Map), 지위안 로보틱스(Zhiyuan Robotics)와 같은 기업의 인물들이 포함되었다.
(사진: EAI-100 선구자 명단에 선정된 앤트 링보 테크놀로지의 쉔 유준, 유주 테크놀로지의 왕 싱싱, 베이징 대학의 왕 허)
LingBot-VLA: 체화 지능을 위한 크로스 태스크 '일반 뇌'
앤트 링보 테크놀로지가 자체 개발한 체화형 파운데이션 모델인 '링봇-VLA(LingBot-VLA)'가 '올해의 10대 혁신' 중 하나로 선정되었다. 이 모델은 실제 로봇 운영을 위한 크로스 모달 및 크로스 태스크 일반화 능력을 제공하여, 훈련 후 비용을 획기적으로 절감하고 '하나의 뇌로 여러 대의 기계를 제어하는(one-brain-for-many-machines)' 아키텍처의 실용적 배포를 촉진한다.
LingBot-VLA는 9가지 주류 양팔 로봇 구성을 아우르는 2만 시간 이상의 실제 운영 데이터로 사전 훈련되었습니다. 이 모델은 앤트 링보의 독자적인 고정밀 공간 인식 모델인 LingBot-Depth와 연동되어 운영 정확도를 한층 더 높입니다. 이 모델은 고품질의 작업 적응을 달성하는 데 단 80개의 데모 샘플만 필요합니다. 기본 코드 라이브러리에 대한 심층적인 최적화와 결합되어 주류 프레임워크보다 1.5배에서 2.8배 더 높은 훈련 처리량을 달성함으로써 데이터 및 계산 비용을 모두 절감합니다. Ant Lingbo는 LingBot-VLA와 관련 사후 훈련 툴체인을 오픈소스로 공개하여, 개발자들이 이 기술을 특정 시나리오에 효율적으로 적용할 수 있도록 지원하고 실용성을 크게 향상시켰습니다.
쉔 유준 수석 과학자, '선구자 20인' 선정
Ant Lingbo Technology의 수석 과학자 쉔 유준(Shen Yujun) 박사 또한 "Embodied Intelligence - Pioneer Figures 20" 명단에 이름을 올렸습니다. 이 명단은 해당 분야에 지속적이고 심오한 영향을 미친 인물들을 선정하며, 특히 학문 발전의 중요한 단계에서 "개척자"로서의 역할을 인정하는 것입니다.
홍콩중문대학교 출신인 쉔 유준 박사는 오랫동안 컴퓨터 비전 및 생성 모델 연구에 주력해 왔습니다. 그는 CVPR 및 TPAMI와 같은 최상위 국제 학회 및 저널에 100편 이상의 논문을 발표했으며, 10,000회 이상의 인용을 기록했습니다. 앤트 링보 테크놀로지의 최고기술책임자(CTO)로서, 그는 팀을 이끌고 지난 1월 포괄적인 기술 제품군을 출시하고 오픈소스로 공개했습니다. 여기에는 공간 지각 모델인 '링봇-뎁스(LingBot-Depth)', 파운데이션 모델인 '링봇-VLA(LingBot-VLA)', 월드 모델인 '링봇-월드(LingBot-World)', 그리고 비디오-액션 모델인 '링봇-VA(LingBot-VA)'가 포함된다. 이 포트폴리오는 공간 지각에서 지능적 의사 결정에 이르기까지, 그리고 기초 역량에서 월드 모델링에 이르는 완벽한 매트릭스를 구축하여, 체화 지능이 실험실 연구 단계에서 대규모 실세계 적용 단계로 전환되는 과정을 가속화한다.
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