首頁螞蟻集團將 LingBot-Vision 開源，賦予機器人空間感知能力
在具身智慧領域中，讓機器人能以類人級的精準度感知實體空間，仍是項根本性的挑戰。 螞蟻集團旗下專注於具身人工智慧的子公司 Robbyant，已正式將 LingBot-Vision 模型系列開源。這套自監督視覺 Transformer 模型透過創新的「邊界建模」策略，在密集空間感知方面取得了卓越成果，儘管參數較少，但在多個基準測試中表現仍優於參數更龐大的模型。
當前多數視覺基礎模型優先考量「物件識別」，著重於辨識影像中的內容，卻往往忽略了物件邊界、輪廓及深度等關鍵的物理互動線索。 LingBot-Vision 顛覆了這種做法，將「邊界」視為主要的預訓練訊號。透過運用遮罩邊界建模，該模型能識別影像中資訊最密集的區域，並將訓練重點集中於此。此方法使模型在獲得語義理解的同時，也能發展出穩健的幾何空間感知能力。
在性能方面，旗艦級 LingBot-Vision 模型 ViT-g/16 僅含 11 億個參數，卻在深度估計任務（包括 NYU-Depth v2）中取得最先進的成果。 其表現超越了擁有 70 億參數的 DINOv3，且僅使用約三分之一規模的訓練資料集。針對資源受限的部署情境，該系列提供從 30 億參數起，逐步縮減至更小規模的蒸餾版本，確保在各種硬體配置下皆能展現頂級的密集預測效能。
為展現該技術的實際價值，開發團隊還將深度補全系統升級至 LingBot-Depth 2.0。測試顯示，在處理透明物體（傳統感知中的盲點）時，準確度有顯著提升。 隨著數據量的增加，LingBot-Vision 的效能持續擴展，且未出現傳統模型常見的效能飽和現象，進一步驗證了其「邊界為中心」的空間感知架構在複雜真實世界環境中的潛力。
LingBot-Vision 現已於 Hugging Face 平台以 Apache-2.0 授權條款全面開源，包含從大到小四種模型尺寸的權重與推論程式碼。這項技術使開發者能夠以更低的運算成本，為機器人配備更靈敏的物理感知能力，為具身智能領域中更精準且互動性更強的未來鋪平道路。
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