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蚂蚁集团组织了一支「物理AI特工队」:蚂蚁灵波具身路线的优势与困顿_我的网站

我的女友是九尾狐

A |     该图片使用了AI生成技术          本文来自微信公众号: 潮涌AI ,作者:潮涌AI编辑部,原文标题:《蚂蚁集团组织了一支「物理AI特工队」:蚂蚁灵波具身路线的优势与困顿》          2024年12月,上海张江,一家新公司注册成立。

B |          硕博占比超过九成,CEO是朱兴,首席科学家沈宇军来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室。随着越来越多的手机不再使用3.5毫米的耳机插孔,无线耳机的销量在过去一两年里急剧增长,而且有越来越多的优秀产品。         这家公司叫蚂蚁灵波,蚂蚁集团全资子公司,注册资本1亿元,在刚刚结束的WAIC上以“镇馆之宝”的名号扩散势能。今天,让我们来看看一个高成本效益的产品,Fiil(Phil)Runner,主要运动。         毫无疑问,蚂蚁集团内部多了一支被员工称为“物理AI特工队”的队伍。Fiil Runner采用普通的颈部安装设计,包含充电端口的线控部分位于耳机的右侧。

C | 他们的任务不是做支付,不是做大模型聊天机器人,而是给实体机器人造“大脑”。

D |          蚂蚁如何爬出一家“机器人公司”          朱兴2011年加入阿里巴巴。         过去14年里,他做过支付、金融服务、O2O,2023年刚刚完成支付宝广告商业化的从0到1,而在2024年底,他被抽调筹建蚂蚁灵波。在充电口上有硅胶保护罩。         这是一个令外界意外的选择。在耳机部分,Fiil Runner采用六边形设计,塑料外壳,中等技术,耳罩上带有Fiil标志。         从时间线来看,灵波的筹建时间非常紧迫。Fiil Runner耳机的亮点是磁吸收设计。不使用时,耳塞可以直接贴在胸部,并尽可能使用。         朱兴没有机器人行业的背景,但他有一个蚂蚁当下最需要的能力:把技术变成能落地的产品。         灵波的首席科学家沈宇军则来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室,研究方向是计算机视觉和深度学习,本科毕业于清华大学电子工程系,然后选择在香港中文大学信息工程系攻读博士学位,曾在商汤实习,担任过字节跳动高级研究员。         两人搭配的逻辑清晰:一个懂产品化和商业化,一个懂技术底层。此外,Runner的磁吸力设计也可以用作开关,类似于Fiil卫星。

E | 听音乐时,它会自动停止音乐,断开蓝牙连接,进入非常省电的待机状态。分离后,连接将恢复。

F | 呼叫时,分离也可以自动应答(吸附后自动挂断)。         目前,灵波团队硕博技术人才占比超过九成。作为主要的体育产品,Fiil Runner在多个地方进行了一些特殊的优化。在蚂蚁集团内部,灵波挂在CTO线下,与百灵大模型团队、支付宝AI团队平行,但专攻“物理智能”——也就是具身智能。         蚂蚁集团对灵波的战略定位,是把AGI目标拆成两个层面:数字智能和物理智能。第一个是保护。Fiil Runner具有IPX5防水和IPX6防尘等级,虽然它不能直接向水中投掷气泡,但有足够的汗水来应对运动,Fiil说Runner已经达到了美国军事装备标准。数字智能由百灵大模型、AI支付宝、蚂蚁阿福等业务承载;物理智能的核心执行主体,就是灵波。         六款模型,两条路线          2026年7月初,蚂蚁灵波在一周内连续发布六款具身智能大模型,覆盖视觉、视频、空间感知、灵巧操作、世界模型和世界动作模型六个方向,并且全部开源。第二个是穿着。         这不是一次普通的产品发布,灵波在发布会上展示了它的技术路线选择:双线并进。         第一条是VLA路线(视觉-语言-动作),代表模型是LingBot-VLA 2.0。这条路线的主流逻辑是“看到→理解→动作”,基于视觉-语言模型做基座,让机器人根据视觉输入和语言指令输出动作。

G | 考虑到运动耳机的使用场景,Fiil Runner在防跌落方面做了特别的改进。通过调整型腔设计和标准硅胶耳塞,在保证良好的佩戴体验(重量为17克)的前提下,可以提供更可靠的磨损体验。Fiil Runner使用高通公司的CSR芯片支持蓝牙5.0。事实上,蓝牙版本对声音质量影响不大(蓝牙编码和解码是主要影响),但蓝牙5.0理论上有助于信号覆盖和功耗。

H | 此外,Fiil Runner还支持aptx,它可以通过启用aptx的手机获得更好的声音性能。考虑到299美元的价格和防水设计对声音的影响,不要期望Fiil Runner的声音太多。这是一个似是而非的水平(在运动型耳机的介绍中可以被归类为“好的”),但并不令人惊讶。用户可以使用匹配的fiil应用程序来调整fiil runner的语音风格。Fiil Runner的默认低频率不太大。低音模式可以改善一些低频感(副作用是中频变暗),个人不推荐高音模式。Fiil说,跑步者可以持续10小时,充电规格为5伏0.5安,充电6分钟可以持续1小时。Fiil RNner还延续了Fiil产品待机节电的良好传统,全功率待机25天。综上所述,Fiil Runner在保证外观、声音和耐久性的基础上,在防尘、防水和匹配牢固性方面做了更多的优化。这是当前行业最主流的技术路线,Figure、Google DeepMind的RT系列都在这个方向。         第二条是世界模型路线,代表模型是LingBot-VA 2.0。这条路线不直接映射感知到动作,而是先预测“世界接下来会如何变化”,再同步生成下一步动作。

I | 299元的价格有很好的性价比。沈宇军在技术分享中把VA 2.0定义为“行业首个具身原生世界动作模型”,基于自回归架构从零开始预训练,实现了单卡150Hz的实时推理。         六款模型的分工是清晰的:          VA 2.0的技术细节值得单独拆解。         据灵波发布的技术文档,它采用了四项核心设计:语义视觉-动作分词器、严格的因果预训练范式、MoE架构,以及增强的异步推理机制。

J | 景东菲力/菲力跑者黑曜石黑299元直连。前三项解决的是“理解世界”的问题,最后一项解决的是“实时响应”的问题,让机器人在执行当前动作时,模型已经开始预测未来状态。         150Hz的推理频率是什么概念?          它意味着模型每秒完成150次推理,单次响应约6.7毫秒;作为参照,人类眨眼一次约需300-400毫秒,也就是说,机器人“思考”一次的时间不到眨眼时间的1/50。         灵波的技术文档称,VA 2.0让机器人具备了“边推演、边行动”的通用控制能力。         但一位机器人行业从业者向亿邦动力表示,推理频率只是工程指标之一,真正的考验是在真实场景中的泛化能力。“在仿真环境里跑150Hz和在有老人、小孩、宠物的家庭环境里跑150Hz,是两回事。”          开源、R1和生态          灵波这次发布的另一个关键策略是全栈开源——权重、代码、后训练工具链、评测集全部放出。

K |          在技术标准尚未定型的阶段,开源是建立生态影响力的最快方式。

L | 灵波的模型支持多种机器人构型,不同本体和场景均可接入同一套“大脑”。         目前,已有十几家机器人厂商与灵波建立合作。         除了蚂蚁直接参与投资的宇树科技、星海图,今年6月,乐聚机器人官宣旗下KUAVO 4 Pro(夸父)已完成LingBot-VLA的后训练适配,并围绕GM-100评测体系里的95个真实操作场景做了系统性测评。         LingBot‑VLA 2.0训练          但灵波并非只做“大脑”。         2025年9月,它推出了首款服务机器人Robbyant R1,定位家庭、养老、医疗健康等服务场景。不过,根据多家媒体的报道,R1目前的出货量有限,更接近“验证模型的载体”,距离大规模走量尚有距离。         这是一个现实的处境。         在硬件本体环节,宇树、智元、银河通用、星动纪元等公司在硬件工程、供应链和量产上已经积累了数年,灵波的机器人产品力和量产能力还无法与它们直接竞争。         大厂具身地图上的“唯一”          把灵波放在中国大厂具身智能的地图上,它的位置有些特殊。         阿里在通义体系下推出了Qwen-Robot,但产品定位更偏平台工具,给机器人厂商提供多模态基础模型,本身不做本体,也不深入到具身大脑的操作层;腾讯的Robotics X研究院走“云+投资”路线,把大脑和算力卖给机器人公司;华为CloudRobo同样以云端能力为主。京东和美团采取重投资、轻自研的策略,聚焦物流和配送场景。         灵波是唯一一家同时押注大脑基座、世界模型和本体落地的大厂子公司。         蚂蚁灵波官网截图          但这个“唯一”也带来了问题。         灵波在蚂蚁集团内部需要与百灵大模型团队、支付宝AI团队争夺资源;在蚂蚁集团外部,仅阿里系内部就有多个具身智能条线“各自为战”,包括千问Qwen-Robot、高德世界模型,尚未形成统一的战略协同。         数据困局与开源的悖论          如果技术路线的不确定性是第一层困顿,那么数据瓶颈是更现实的第二层。         具身智能行业有一个被反复提及的残酷数字:真实世界数据与语言数据有几万到几百万倍的差距。大语言模型可以调用万亿级的人类语言数据进行训练,但机器人需要的物理交互数据,比如“怎么抓杯子不碎”“在湿滑地面上怎么保持平衡”,只能靠真机一点点积累。         灵波的数据从哪里来?          根据AIX财经报道,灵波的真机数据主要依赖生态伙伴供给,包括宇树、乐聚、星海图等合作厂商的真机测试数据。         这是一种“借鸡生蛋”的模式:灵波自己不造大量本体,靠合作伙伴的数据来训练模型。         但这个模式的脆弱性是显而易见的。         宇树科技刚刚推出了宇树UnifoLM-OminiA-0.3具身大模型,智元机器人有自己的世界模型和AgiBot World数据平台。一旦这些本体厂商认真自研大脑,数据供给随时可能收紧,灵波将失去最重要的训练燃料。         微博截图          全栈开源是灵波应对这个困局的策略:权重、代码、工具链、评测集全部放出,吸引全球开发者基于其标准开发,试图把自己变成“公共底座”。         但是,别忘记了具身智能头部玩家们自己也都在有意识布局“大脑”,如果它们自己的大脑做得比灵波更好,为啥选择灵波?          开源在标准未定型的阶段是建立生态的最快方式,但它本身不构成护城河。模型能力能否持续领先,才是灵波能不能守住“公共底座”位置的关键。         为什么要做这件事?          蚂蚁做具身智能,最直接的背景是战略重心发生了变化。

M |          “具身智能”在2025年首次被写入政府工作报告,随后,上海、深圳等地相继出台支持政策。

N | 但政策红利之外,蚂蚁有一个更具体的业务逻辑。         蚂蚁的主业,支付、金融、健康,增长已见顶。但很多人忽略了一点:蚂蚁从来就不是一家纯线上的公司。         支付宝的二维码遍布全国数千万商户,蚂蚁的医疗业务(好大夫在线、阿福)直接连接医院和患者,芝麻信用渗透进租房、出行、政务等线下场景。

o |          蚂蚁的触角早已延伸到线下,只是过去用软件和二维码作为入口。

p |          在老龄化社会里,AI助手不仅要解决问诊这一个问题,最终还要有实体:陪伴、送药、康复、看护,纯软件解不了这些问题。         沈宇军在今年7月的一次技术分享中表示,“未来要更好地服务用户,肯定会进入到物理世界,这是业务的自然延伸。”          从这个角度看,灵波对蚂蚁而言,不是一次跨界冒险,而是主业的自然延伸。

q |          对一家科技公司来说,做具身智能、做物理AI,是进入线下最深场景最合理的路径之一。蚂蚁必须走这一步,因为线下的刚需场景终究需要实体来承接。         但这条路的长度可能超出预期。         高盛团队在研报中认为,人形机器人技术拐点仍不明朗,能力尚不足以处理多种通用任务。

r | 高盛预计,到2027年全球人形机器人出货量约7.6万台,到2032年约50.2万台,步伐慢于市场预期。         灵波的200余人团队正在和时间赛跑。他们在一周内开源了六款模型,但把模型变成能在老人家里安全运行的机器人,还需要更长的周期。         CEO朱兴在公司成立之初说过一句话:“让人形机器人早日走进寻常百姓家。”          这句话的实现时间,目前还没有人能给出一个确切的数字。         *参考文章:          AIX财经《蚂蚁,为何狂卷具身智能?》          亿邦动力《一周开源六款模型蚂蚁灵波卡位“具身原生”》          科创板日报《WAIC观察:具身智能“深圳军团”,补齐人形机器人落地关键中间层》          本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉,请联系 [email protected]

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Published on:10:12:51


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