蚂蚁灵波发布LingBot-Depth2.0，1.5亿数据训练，深度误差减半

7月7日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技发布空间感知模型 LingBot-Depth2.0。该模型在1.5亿规模数据上训练，在边缘清晰度、细小物体识别、远距离深度估计以及复杂场景鲁棒性等方面实现全面升级。

LingBot-Depth是灵波自研的空间感知模型，相当于机器人的眼睛，1.0版本解决了透明、反光等复杂场景的感知难题。LingBot-Depth2.0的训练数据从300万扩充至1.5亿，在深度补全基准的16项测评中获得12项第一；在最难的室内大面积深度缺失场景中，深度误差较上一代减半（RMSE从0.132降至0.062）；在玻璃、镜面、透明物体等传统深度相机最容易失灵的场景中表现尤为突出。

LingBot-Depth2.0在镜面、玻璃等困难场景中补全出完整、平整的三维结构

LingBot-Depth2.0的突破得益于同步推出的视觉基座模型LingBot-Vision。它是业内首个把“边界结构”作为预训练目标的视觉基础模型，拥有亚像素级的边界定位与空间结构理解能力。LingBot-Vision的预训练语料仅为1.6亿张图像，比DINOv3小一个数量级，深度估计精度却优于DINOv3；而且对物体边界的判定足够稳定，能在视频中连续追踪物体边界。LingBot-Vision本次开源了4个版本——ViT-G/L/B/S。

灵波科技称，LingBot-Vision除了支持LingBot-Depth2.0的训练，还具备“一模多用”的通用能力。

LingBot-Depth2.0在真实传感器深度补全测试中表现领先

与主流视觉基础模型相比，LingBot-Vision对物体边界和空间结构的识别更清晰、更稳定

LingBot-Depth2.0已通过奥比中光深度视觉实验室专业认证。实际场景测试显示，基于奥比中光 Gemini330系列双目3D相机提供的芯片级3D原始数据，LingBot-Depth2.0在边缘清晰度、物体轮廓完整性、细小物体识别、远距离深度估计及复杂光照、材质场景下的鲁棒性等方面均有明显提升。

LingBot Depth2.0通过奥比中光深度视觉实验室专业评测，在多型号传感器的空间和时域深度估计任务上都展现了极高的精度和稳定性

在商业化方面，蚂蚁灵波已与奥比中光展开深度合作。奥比中光最新推出的无本体数据采集产品矩阵中，RGB-D版本的EGO设备会适配灵波科技专门为数采场景优化的LingBot-Depth版本，后续还将进一步集成更高级别商业版本模型。同时，奥比中光将推出集成LingBot-Depth最新模型能力的SDK产品，供机器人客户在端侧使用；并计划于年底推出集成LingBot-Depth商业版的一体化相机产品，实现“3D相机+空间感知能力”的一体化交付。

目前，两款模型的技术报告、LingBot-Vision的模型权重已开源。蚂蚁灵波科技表示，希望以开放的方式与行业共建机器人视觉底座，让机器人突破在真实物理世界中“看懂、看准、看稳”的行业瓶颈，加速具身产业规模化落地。