螞蟻集團機器人團隊在機器人學習領域取得重大進展，其研發的LingBot-VLA系統為行業帶來突破性成果。這項研究通過構建大規模真實操作數據集和優化訓練框架，使機器人能夠像人類一樣通過觀察和指令完成復雜雙手操作任務，相關論文已發表于學術平臺供全球研究者查閱。

傳統機器人受限于預設程序，難以適應動態環境。研究團隊開發的LingBot-VLA系統通過多模態融合架構，將視覺理解、語言解析和動作規劃整合為統一系統。其核心的Mixture-of-Transformers架構包含兩個協同工作的模塊：一個負責解析環境信息與指令語義，另一個專注生成連續流暢的動作序列，二者通過注意力機制實現信息互通，使機器人具備空間感知與精準操作能力。

研究團隊歷時兩年構建了全球最大規模的機器人操作數據集，涵蓋9個不同平臺約20000小時的真實操作記錄。這些數據通過遙操作技術采集，由真人遠程控制機器人完成多樣化任務，確保數據真實性。自動標注系統結合人工校驗，為每個動作序列匹配詳細的任務描述與分解步驟。實驗表明，隨著訓練數據量從3000小時增至20000小時，系統性能持續提升且未現飽和跡象，證明數據規模對機器人學習的重要性。

在訓練效率方面，研究團隊通過分布式計算優化實現重大突破。改進的Fully Sharded Data Parallel技術將模型參數分片存儲于不同GPU，減少通信開銷的同時提升計算效率。FlexAttention機制與算子融合策略使系統在8塊GPU配置下達到每秒261個樣本的處理速度，較現有開源框架提升1.5至2.8倍。這種效率提升顯著降低了模型訓練成本，為技術落地應用創造條件。

大規模測試驗證了系統的泛化能力。研究團隊在三個不同硬件平臺（AgileX、Agibot G1、Galaxea R1Pro）上部署系統，完成100個涵蓋物體抓取、組裝等場景的任務測試，累計試驗次數超過22500次。結果顯示，LingBot-VLA平均成功率達17.30%，進度評分35.41%，均顯著優于對照組。值得注意的是，約50%的測試動作未出現在訓練數據中，證明系統具備知識遷移與新場景適應能力。

深度信息學習機制是提升空間操作精度的關鍵創新。系統通過可學習查詢機制將多視角圖像與深度感知模型生成的深度標記對齊，使機器人具備三維空間理解能力。實驗數據顯示，集成深度信息的版本在物體放置任務中成功率提升3至4個百分點，在需要雙手協調的操作中表現尤為突出。

數據效率研究揭示了系統在微調階段的優異表現。使用80個演示樣本時，LingBot-VLA性能即超越使用130個樣本的對照模型，且隨著數據量增加，性能提升幅度持續擴大。這種特性使系統能夠快速適應新任務，降低實際應用中的數據采集成本。

仿真環境測試進一步驗證系統魯棒性。在RoboTwin 2.0平臺進行的50項任務測試中，系統在清潔環境與隨機化環境下的成功率分別達88.56%和86.68%，較對照組提升顯著。隨機化測試通過改變光照、障礙物位置等變量模擬真實場景，證明系統具備應對復雜環境的能力。

為推動技術發展，研究團隊將代碼、預訓練模型和基準數據集完全開源。開源的GM-100數據集包含100個標準化任務及評估標準，為行業提供統一評測基準。訓練框架的優化設計使中小型研究團隊也能利用有限資源開展大模型訓練，加速技術迭代進程。

這項成果標志著機器人學習向實用化邁出重要一步。通過整合多模態感知、大規模數據訓練與高效計算框架，系統展現出在工業制造、醫療護理等領域的潛在應用價值。研究團隊正探索擴展系統通用性，計劃集成單臂與移動機器人數據，開發能夠在開放環境中執行多樣化任務的智能系統。