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items: 劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
items: 世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
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劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
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date: 2026-01-30T18:56:35+08:00
description: 世界模型真的变天了！今天，谷歌正式发布重磅世界模型原型产品“Project Genie”，只需一句话或一张图，就能一键生成可玩、可交互的实时虚拟世界。它的重磅程度，让谷歌“掌舵人”劈柴哥和 Google DeepMind 创始人哈萨比斯亲自为它站台。在 Project Genie 生成的虚拟世界中，你可以用 WASD 键移动角色、旋转视角、跳跃，在生成世界自由探索。更重要的是，其生成画面的精细度、整体完成度，已经明显超出以往研究型 Demo 的范畴，在观感上直逼成熟游戏产品。过去几年，世界模型一直被认为是通往 AGI 的重要路径，但始终存在一个根本问题：它们更像会动的视频，而不是真正的环境。具体来说，早期世界模型普遍存在几大短板：生成世界质量偏低，结构简单难以实时交互，或只能交互一两步长期一致性差，画面和规则会“漂移”不符合物理和因果逻辑，更像梦境而非世界而 Project Genie，第一次把这些问题同时拉到了可用水平。Project Genie 是一个基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini构建的原型 Web 应用，其中的核心是谷歌最新的世界模型 Genie 3。与以往“先生成完整视频”的方式不同，Genie 3 采用自回归生成机制：它会根据世界描述和用户操作，逐帧生成环境状态，而不是播放预先生成好的内容。这带来了几个关键变化：长期一致性生成的世界可以在数分钟内保持稳定，不会快速崩坏；系统还能“记住”用户造成的关键变化，记忆时间最长可达约一分钟。真正的实时交互世界以 20–24 帧/秒运行，用户的操作会即时反馈到环境中，而非触发预设结果。更高质量的视觉表现生成画面分辨率约为 720p，整体真实感和细节水平明显高于以往世界模型，为智能体理解复杂环境提供了更可信的视觉基础。谷歌早在 2025 年就将 Genie 3 称为“通往 AGI 的关键一步”。而在 Project Genie 的官方页面中，谷歌再次强调：Genie 3 让智能体能够预测世界如何演化，以及自身行为如何影响世界，这是实现推理、规划和现实行动的基础。可以说，在 Project Genie 身上，已经释放出一个非常明确的信号：世界模型正在从长期的前沿研究方向，正式迈入可落地、可探索的关键阶段。一旦世界模型能够稳定生成高质量、可交互、具备长期一致性的环境，其应用边界将被迅速打开。无论是自动驾驶中的复杂场景模拟、具身智能的环境理解与决策训练，还是游戏开发、影视制作、互动教育与新型媒体内容创作，世界模型都展现出极具想象空间的潜力。据 The Verge 报道，谷歌选择在这一时间点推出 Project Genie，部分原因在于希望观察用户的真实使用方式，从而发现此前尚未预料到的新应用场景。Google DeepMind 产品经理 迭戈·里瓦斯透露，谷歌内部已经对 Genie 在电影制作、互动教育媒体等领域，帮助创作者进行场景可视化与世界构建的潜力感到兴奋。目前，Project Genie 仍是实验性产品：单个世界最长探索 60 秒分辨率约 720p，帧率约 24fps仅向美国地区、18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放Project Genie 发布后迅速引发热议。马斯克第一时间发文祝贺关于 Project Genie 的讨论，也在 X 上迅速扩散，不少网友将其称为又一个“变革时刻”。对此，Project Genie 负责人之一 Jack Parker-Holder 表示：Genie 3 感觉像是世界模型领域的一个分水岭。我们现在可以生成任何可想象世界的、持续数分钟的实时交互式模拟。这可能正是具身通用人工智能此前缺失的关键一环。网友们玩疯了，在游戏世界释放创意具体来看，Project Genie 的使用流程并不复杂。进入页面后，用户可以直接从 Google 预设的多个世界模板中选择，也可以完全自定义环境和角色，构建一个专属的虚拟世界。为实现更精准的控制，Project Genie 会用 Nano Banana Pro 的能力，先为生成世界打个“草稿”。整个页面被清晰地分成左右两部分：左侧用于填写环境的 prompt，例如地形结构、视觉风格和整体氛围；右侧则用于描述主角的形象与设定，并可选择第一人称或第三人称视角，从而提前确定进入世界后的体验方式。完成初步设定后，Genie 会先生成一个缩略图，可以对生成内容进行预览和微调。如果符合预期，就能进入生成世界，开始实时交互与自由探索。Genie 3 的响应延时非常低，在控制角色移动时，会带来强烈的沉浸感。在官方案例中，你可以把自己变成一个球，在草原上自由滚动。可以看到，如果转换视角，球滚动留下的痕迹并不会消失，新生成的内容也不会覆盖旧区域。这一细节直观地体现了 Project…

世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
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date: 2026-01-29T20:12:14+08:00
description: 作者｜陈姚戈世界模型领域迎来了一个重要开源模型。今天，蚂蚁集团旗下的具身智能公司“蚂蚁灵波”，正式发布并开源其通用世界模型 LingBot-World。与许多闭源方案不同，蚂蚁灵波选择全面开源代码和模型权重，而且不绑定任何特定硬件或平台。去年 DeepMind 发布的 Genie 3，让人们看到了世界模型能够根据文本或图像提示，实时生成一个可探索的动态虚拟世界。LingBot-World 沿袭了这条路线，并在交互能力、高动态稳定性、长时序连贯性以及物理一致性等维度取得了突破。更令人惊喜的是，LingBot-World 呈现出从“生成”到“模拟”的跨越。随着模型规模的扩大，灵波团队观察到，LingBot-World 开始表现出远超普通视频生成的复杂行为，涌现出对空间关系、时间连续性和物理规律的理解。可以看到，鸭子腿部蹬水的动作、水面对扰动的响应、以及鸭子身体与水之间的相互作用都比较符合物理规律。这显示出模型不仅记住了视觉表象，还在某种程度上理解了流体力学等基础物理机制。同时，水面对扰动的反应，显示出模型对因果关系的理解。用户切换视角后再回来时，环境中的智能体（比如这只猫）仍能保持持久记忆。智能体即使没有被观察到，也能持续行动。这确保了当视角回归时，世界状态会自然推进。当环境中智能体（这只猫）碰到沙发后，没有穿透沙发，反而向空地走去。可以看到，LingBot-World 遵循了空间的逻辑，让智能体运动具有物理的合理性。这是一个长达 9 分 20 秒的视频，没有经过任何剪辑和拼贴。视频为用户第一视角，从一座破旧的古希腊神庙出发，沿城市小径前行，经过一座新古典主义建筑，再向左进入一片复原的古希腊建筑群。在近十分钟内，画面保持了较为稳定的物理状态和视觉质量，这在目前的视频生成模型和世界模型中都比较罕见。不过，在视频最后几分钟，建筑之间的位置关系似乎被模型遗忘了。在 7:00，新古典主义建筑和复原式古希腊建筑群是连接在一起的；但 7:31，从复原式古希腊建筑群望向新古典主义建筑时，新古典主义建筑消失了。8:30 回到新古典主义建筑时，它成为了一栋孤立的房子。尽管存在这些细节瑕疵，LingBot-World 的进步依然显著——单次生成接近 10 分钟的连贯视频，很可能刷新了当前视频/世界模型的长度纪录。作为对比，Veo 3 和 Sora 2 的单次生成上限分别为 8 秒和 25 秒，Runway Gen-3 Alpha 为 40 秒，Kling 最长支持 2 分钟。与其他交互世界模型相比，LingBot-World 在开源、提供 720p 分辨率的情况下，还保证了高动态程度和长生成跨度。在 VBench 测试中，LingBot-World 全面领先于 Yume-1.5 和 HY World-1.5 等先进开源模型，证明了自己不仅是一个视频生成器，更是一个强大的交互式模拟器。通过接收用户输入的动作指令，它能够生成高度动态且物理一致的视觉反馈，保持在高动态度下的整体一致性，使视频内容在长时间段内始终与最初的提示保持一致。在看到大语言模型的局限后，世界模型成为火热赛道。Google、李飞飞、Yann LeCun 以及众多科学家纷纷指出，LLM 无法很好地理解物理世界、因果关系，而“世界模型”是 AI 走向真实物理世界深度理解的一个解。至于“世界模型”究竟该长什么样，行业至今尚无统一标准。李飞飞的 Marble 正专注理解空间关系；英伟达把世界模型细分为预测模型、风格迁移模型、推理模型；DeepMind 团队的 Genie 3，则试图在同一个模型中，实现端到端的实时渲染。路线的分歧，也反应了行业需求的多样性，以及寻找解决方案的困难——无论是智能驾驶、具身智能，还是游戏，都在寻找各自需要的智能方案，以及合适的开发范式和入口。蚂蚁灵波的世界模型方案更接近 Genie 3，旨在成为一个通用模型，为 Agent、具身智能、游戏、仿真等领域提供理解世界物理规律的基础设施平台。通过开源其训练方法、模型权重等内容，蚂蚁灵波不仅展示了其在具身智能领域的战略布局，也为行业提供了探索世界模型更多可能性的契机，帮助降低验证世界模型的门槛。这一周，蚂蚁灵波对外集中发布和开源模型研究成果，相继发布并开源空间感知模型 LingBot-Depth、具身大模型 LingBot-VLA。如今，随着 LingBot-World 的发布，蚂蚁灵波正从幕后走向台前。蚂蚁灵波的目标是打造一个开放、通用的智能基座，与越来越多行业和厂商共建生态。这一次，它用开源的方式，向世界抛出了自己的世界模型范式。构建世界模型的梦想和努力在深入探讨蚂蚁团队通用世界模型的细节之前，我们需要花点时间，回顾一下 1990 年世界模型的开始。这将帮助我们更清楚地理解过去 30 多年中“世界模型”研究的变与不变、当前…

智能体来了：2026，AI 元年开启的新赛道
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date: 2026-01-29T20:07:15+08:00
description: 当 AI 开始行动，人类第一次需要重新定义“参与者”这个词。引言：2026，不是升级年，而是转向年过去几年，人们习惯用参数规模、算力消耗、模型榜单来衡量 AI 的进步。但进入 2026 年，这套判断体系正在迅速失效。因为 AI 正在发生一次根本性转变——它不再只是被调用的模型，而是开始以“智能体”的形态参与现实运行。这意味着一个全新的事实正在形成：AI 不再停留在“生成内容”，而是进入了目标理解、任务规划、工具调用、结果评估与持续修正的闭环之中。2026 年，并不是 AI 更聪明的一年，而是 AI 开始“做事”的一年。这也是为什么越来越多的人，将这一年称为——AI 元年。一、从模型到智能体：AI 范式的真正跃迁大模型时代的 AI，本质上仍然是“静态系统”：能回答，却不负责能生成，却不执行能推理，却不行动而智能体的出现，改变的是 AI 与世界的关系。智能体具备三种关键能力：目标导向：理解“要做什么”，而不是只理解“问了什么”过程管理：拆解任务、选择路径、调用外部工具自我修正：在失败中调整策略，而非一次性输出这标志着 AI 从“认知系统”转向“行动系统”，从“辅助工具”转向“代理单元”。AI 开始拥有事实上的“意图”和“代理权”。二、新赛道的形成：智能体不是产品，而是系统变量2026 年的竞争，不再是“谁的模型更大”，而是谁能率先构建智能体驱动的新赛道。这条赛道的形成，依赖三个核心支点。1️⃣ 能力支点：多模态与具身智能的成熟真正的智能体，必须能够同时理解和作用于 物理世界与数字世界。这意味着它不仅能处理文本，还需要具备：对空间与环境的理解对人类情绪与意图的感知对现实操作结果的反馈能力当视觉、语言、动作、环境建模逐步融合，AI 才第一次具备“知道自己在做什么”的能力。2️⃣ 生态支点：智能体不再是孤立存在单个智能体的能力始终有限，真正的爆发来自 可组合、可协作的智能体生态。2026 年，一个新的趋势正在显现：专业智能体被模块化、商品化智能体之间通过协议协作用户不再下载 App，而是“订阅能力”这将催生一种全新的数字劳动经济——由智能体构成的生产网络，而非人类操作的软件界面。3️⃣ 信任支点：治理开始成为刚需当 AI 具备行动能力，问题不再是“准不准确”，而是：谁授权？谁负责？如何中断？2026 年，围绕智能体的身份认证、权限分级、行为审计、责任归属，正在成为全球共识议题。这意味着：智能体赛道的竞争，不只是技术之争，更是治理能力之争。三、人类角色的重构：从操作者到协作者智能体的出现，并不等于“AI 取代人类”，而是迫使我们重新回答一个问题：人类究竟负责什么？当重复性决策、流程化任务、信息整合逐步由智能体接管，人类的核心价值正在上移到三个层面：设定目标（What to do）判断意义（Why it matters）承担责任（Who is accountable）未来的工作模式，不再是“人指挥工具”，而是 “人 + 智能体团队” 的协作结构。医生、教师、管理者、研究者，都将与智能体并肩工作——不是被替代，而是被重新定义。四、三条正在分化的智能体赛道随着智能体能力成熟，赛道正在出现清晰分化。▍赛道一：专业智能体 —— 行业能力的放大器它们不取代专家，而是成为专家的延伸：在金融、医疗、制造、科研等领域，放大认知与决策效率。▍赛道二：个人智能体 —— 个体能力的外延这是属于每个人的数字分身：理解你的偏好、记忆你的选择、协助你管理复杂生活。它改变的不是效率，而是 “自我”的边界。▍赛道三：社会智能体 —— 复杂系统的协调者在城市、能源、供应链、环境治理中，智能体开始用于模拟、预警、协调，而非直接决策。它们不掌权，但提供洞察。五、智能体时代的文明挑战当技术具备行动力，文明就必须给出边界。智能体时代带来的，不只是产业问题，更是文明命题：主权问题：哪些决策必须保留给人类？责任问题：失误由谁承担？身份问题：当人类与智能体深度协作，“我”如何被定义？这些问题没有现成答案，但已经无法回避。结语：真正的开辟者，理解的不只是技术2026 年，AI 元年的序幕已经拉开。智能体不是风口，而是新的基础设施。真正的赛道开辟者，不只是工程师或创业者，而是那些同时理解：技术边界人类价值社会结构文明走向的人。AI 的终点，从来不是替代人类，而是重新照见人类。而 2026 年，正是这条新道路的起点。（本文章和图片由AI辅助生成）

智能体来了！2026 AI 元年：在全新赛道上重构人类生产力边界
type: item
date: 2026-01-29T19:30:51+08:00
description: 前言：如果说 2023 年是“大模型”的破壳时刻，那么 2026 年则被科技界正式定义为 “智能体（AI Agent）元年”。这一年，AI 完成了从“只会聊天的计算器”到“能办事的数字员工”的跨越。一场关于行动力、自主权与新赛道的产业革命已然拉开序幕。一、 范式跃迁：从“静态生成”到“动态执行”2026 年，我们正见证 AI 逻辑的根本性扭转。过去，大模型以“知”见长，而现在的智能体以“行”取胜。自主决策的闭环： 智能体不再是被动等待指令的对话框，而是具备目标感知、环境交互与任务规划能力的“数字生命”。具身智能的延伸： 通过多模态模型的融合，智能体开始走出屏幕，深入到自动驾驶、智能制造以及复杂的个人事务处理中，实现了从“辅助工具”到“行动主体”的质变。二、 赛道开辟：2026 产业生态的三大爆发点在这一条全新的赛道上，三根核心支柱正支撑起万亿级的市场空间：1. 智能体原生市场的形成如同当年的 App Store 改变了移动互联网，2026 年的“智能体市场”成为了新的流量入口。开发者不再仅仅提供算法，而是发布具备专业技能（如理财顾问、代码架构师、健康管家）的独立智能单元。2. 跨系统协同的“数字劳动力”智能体之间开始学会“对话”。通过标准化的协作协议，不同的智能体可以像人类部门一样相互配合，完成从市场调研到方案落地的一站式自动化办公。3. 可信治理与责任伦理随着 AI 拥有了代理权，2026 年也成为了“AI 治理元年”。全球范围内关于智能体身份认证、行为审计与权限分级的法律框架基本成型，为新赛道的狂飙突进安上了“安全阀”。三、 角色再造：人类从“操作员”转型为“协调者”智能体的普及并非对人的取代，而是对人类价值的重新定义。在 2026 年的工作流中，人类的角色发生了以下转变：人类设定目标（What to do）- 智能体规划路径（How to do）人类判断价值（Why it matters）- 智能体执行交付（Get it done）未来的核心竞争力，不再是你会不会写代码或画图，而是你是否具备“智能体调度能力”——即如何高效地管理一群 AI 智能体来达成复杂的商业目标。四、 结语：开辟者，终将定义未来2026 年，大幕已启。智能体来了，它带来的不仅是技术的迭代，更是一次文明层面的协作升级。在这条新赛道上，先行者正在重塑行业逻辑，而跟随者也将在 AI 原民的时代找到新的生态位。这或许就是“智能体元年”最深刻的启示：技术的终点，永远是人的升华。（本文章和图片由AI负责生成）

艾体宝方案 | 从AI模型到云生态：构建系统化的企业AI安全管理体系【系列文章（4）】
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date: 2026-01-29T15:27:12+08:00
description: 随着人工智能（AI）技术的不断进步和广泛应用，AI已经渗透到金融、医疗、制造、自动驾驶等多个行业。尽管AI带来了巨大的创新和效率提升，但随着其应用范围的扩大，AI的安全性问题也逐渐暴露出来。AI应用安全不仅仅局限于算法模型的本身，更多的是涉及数据隐私、对抗攻击、模型滥用、合规性问题以及垂直行业应用中的特殊风险。因此，企业需要全面识别并应对这些AI应用中的潜在风险，构建健全的AI安全管理体系。一、AI应用安全的核心挑战AI应用的安全风险源自多个层面，既包括算法层面的风险，也涉及数据、系统、法律等多维度的安全隐患。1.1 AI模型算法滥用风险随着AI生成内容的普及，模型算法的滥用已成为迫切需要解决的安全隐患。特别是在生成式AI领域，AI模型可能被用来生成虚假信息、深度伪造内容等，直接影响社会舆论，甚至对企业造成直接经济损失。虚假有害信息的传播：生成的AI内容可能被恶意用于传播虚假信息、误导公众、制造恐慌或进行欺诈活动。例如，某些不法分子利用AI生成的新闻报道或虚假视频，制造社会不稳定因素。多模态深度伪造的风险：深度伪造技术融合了视频、音频、文本等多模态内容，生成高度逼真的虚假信息。这类攻击不仅可能带来经济损失，还会破坏公众的信任基础，影响法律和社会规范的实施。模型透明性不足：AI应用在实际运行中，许多模型尤其是复杂的深度学习模型，往往缺乏足够的透明度，用户无法理解模型的决策过程。这种“黑箱”性质不仅增加了用户的使用风险，也使得当出现错误决策时，问题难以被迅速定位和解决。1.2 AI应用开发安全风险AI应用开发不仅仅是技术问题，还涉及硬件、软件以及协同环境的整合，这就使得AI开发中的安全风险更加复杂和多样化。端侧AI安全风险：在边缘计算环境中，由于端侧设备的硬件限制，AI模型可能需要进行压缩或优化，这样的处理虽然可以提升运行效率，但也可能导致模型的鲁棒性和安全性下降，出现性能下降或“安全税”现象。此外，端侧部署通常要求在设备端实现实时推理，并依赖云边协同架构进行模型更新和任务调度，这也带来了异构硬件兼容性和网络延迟等潜在风险。智能体的安全风险：AI智能体是由AI模型驱动的自主系统，能够执行复杂任务。随着AI智能体与外部环境的不断交互，智能体的安全风险也在增加。攻击者可能通过篡改协议或利用自主决策链路的不可预测性，导致智能体做出错误决策，从而产生安全漏洞。具身智能的安全隐患：具身智能涉及到现实世界中的物理行动，其安全风险不容忽视。传感器设备可能泄露个人信息，具身智能体的物理行为可能被恶意攻击者控制，从而导致人身伤害或财产损失。例如，服务机器人操作不当，或自动驾驶汽车发生事故，都是具身智能安全风险的典型表现。智能物联网（AIoT）安全：智能物联网设备融合了AI算法与物联网的物理特性，部署在受限的边缘环境中，面临着传感器噪声、物理攻击、以及复杂环境干扰等问题。与传统物联网设备相比，AIoT还面临着AI特有的安全威胁，如对抗样本攻击、训练数据投毒和模型窃取等问题。1.3 AI垂直行业应用的安全风险AI技术在垂直行业的应用，虽然带来了行业的革新，但也带来了独特的安全风险。不同的行业面临的AI应用安全问题各具特点。AI在医疗行业的安全风险：AI在医疗领域的应用极大地提高了诊断效率和精确度，但也伴随着巨大的技术与伦理风险。训练数据的偏差、系统漏洞可能导致医疗设备发生错误，甚至误诊。此外，AI系统在处理敏感的患者信息时，若未采取充分的加密与权限管理，可能会导致患者隐私泄露，进而带来法律与伦理上的问题。AI在新闻领域的滥用风险：随着AI生成内容技术的普及，新闻行业面临着虚假新闻传播的风险。某些不法分子可能利用AI模型生成虚假报道、伪造证据，借此操纵舆论或进行诈骗活动。如何确保生成内容的真实性与可信度，成为新闻行业亟待解决的安全挑战。AI在金融行业的安全风险：金融行业的AI应用包括身份验证、交易监控等多个方面，面临着深度伪造技术带来的身份验证问题。攻击者通过深度伪造技术伪造身份信息，可能突破金融机构的身份核查系统，实施盗刷或恶意注册等欺诈行为，造成极大的经济损失。AI在编程领域的安全风险：AI辅助编程不仅提高了开发效率，但也带来了代码安全隐患。AI生成的代码可能存在常见漏洞（如SQL注入、跨站脚本攻击等），同时AI生成的代码缺乏架构设计，可能导致后期维护困难。由于过度依赖AI生成的代码，开发人员可能减少了必要的人工审查，从而放大了潜在的安全风险。二、AI应用安全的解决方案与应对措施针对上述AI应用中的安全风险，企业需要采取多维度的防护措施，构建全方位的AI安全管理体系。2.1 提高模型的鲁棒性和透明性为了应对AI模型的滥用风险，企业应加大对AI模型的鲁棒性和透明度的建设。例如，采用对抗训练增强模型的抗干扰能力，采用可解释性AI（XAI）技术提升模型的透…

又一款世界模型宣布开源！对标 Genie 3、10 分钟长视频无损生成
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date: 2026-01-29T11:43:33+08:00
description: 1 月 29 日，继连续发布空间感知与 VLA 基座模型后，蚂蚁灵波科技再次刷新行业预期，开源发布世界模型 LingBot-World。该模型在视频质量、动态程度、长时一致性、交互能力等关键指标上均媲美 Google Genie 3，旨在为具身智能、自动驾驶及游戏开发提供高保真、高动态、可实时操控的“数字演练场”。（图说：LingBot-World 在适用场景、生成时长、动态程度、分辨率等方面均处于业界顶尖水平）开源地址：https://github.com/Robbyant/lingbot-world?tab=readme-ov-file针对视频生成中最常见的“长时漂移”问题（生成时间一长就可能出现物体变形、细节塌陷、主体消失或场景结构崩坏等现象），LingBot-World 通过多阶段训练以及并行化加速，实现了近 10 分钟的连续稳定无损生成，为长序列、多步骤的复杂任务训练提供支撑。 交互性能上，LingBot-World 可实现约 16 FPS 的生成吞吐，并将端到端交互延迟控制在 1 秒以内。用户可通过键盘或鼠标实时控制角色与相机视角，画面随指令即时反馈。此外，用户可通过文本触发环境变化与世界事件，例如调整天气、改变画面风格或生成特定事件，并在保持场景几何关系相对一致的前提下完成变化。（图说：一致性压力测试，镜头最长移开 60 秒后返回，目标物体仍存在且结构一致）（图说：高动态环境下，镜头长时间移开后返回，车辆形态外观仍保持一致）（图说：镜头长时间移开后返回，房屋仍存在且结构一致）模型具备 Zero-shot 泛化能力，仅需输入一张真实照片（如城市街景）或游戏截图，即可生成可交互的视频流，无需针对单一场景进行额外训练或数据采集，从而降低在不同场景中的部署与使用成本。 为解决世界模型训练中高质量交互数据匮乏的问题，LingBot-World 采用了混合采集策略：一方面通过清洗大规模的网络视频以覆盖多样化的场景，另一方面结合游戏采集与虚幻引擎（UE）合成管线，从渲染层直接提取无 UI 干扰的纯净画面，并同步记录操作指令与相机位姿，为模型学习“动作如何改变环境”提供精确对齐的训练信号。 具身智能的规模化落地面临一个核心挑战——复杂长程任务的真机训练数据极度稀缺。LingBot-World 凭借长时序一致性（也即记忆能力）、实时交互响应，以及对"动作-环境变化"因果关系的理解，能够在数字世界中"想象"物理世界，为智能体的场景理解和长程任务执行提供了一个低成本、高保真的试错空间。同时，LingBot-World 支持场景多样化生成（如光照、摆放位置变化等），也有助于提升具身智能算法在真实场景中的泛化能力。 随着“灵波”系列连续发布三款具身领域大模型，蚂蚁的 AGI 战略实现了从数字世界到物理感知的关键延伸。这标志着其“基础模型-通用应用-实体交互”的全栈路径已然清晰。蚂蚁正通过 InclusionAI 社区将模型全部开源，和行业共建，探索 AGI 的边界。一个旨在深度融合开源开放并服务于真实场景的 AGI 生态，正加速成型。 目前，LingBot-World 模型权重及推理代码已面向社区开放。

LingBot-Depth 正式开源：让机器人“看清”物理世界
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date: 2026-01-28T12:07:02+08:00
description: 今天，我们正式开源了 LingBot-Depth 空间感知模型。点击查看视频不同于数字世界，具身智能的落地高度依赖物理空间信息，空间智能是其在现实场景落地应用的核心关键，而视觉维度下支撑空间智能的重要桥梁正是距离与尺度（Metric Depth）。基于这一核心需求，空间感知模型 LingBot-Depth 应运而生。LingBot-Depth 是一种面向真实场景的深度补全模型，依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证，并基于深度引擎芯片直出的深度数据进行训练与优化，旨在将不完整且受噪声干扰的深度传感器数据转化为高质量、具备真实尺度的三维测量结果，提升环境深度感知与三维空间理解能力，为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉。实验结果表明，本模型在深度精度与像素覆盖率两项核心指标上均超越业界顶级工业级深度相机。在 NYUv2、ETH3D 等多个基准测试中，LingBot-Depth 在深度补全、单目深度估计及双目匹配任务上均达到当前最优水平，并在无需显式时序建模的情况下保持视频级时间一致性。LingBot-Depth 模型也已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均达到行业领先水平。注解：在最具挑战的稀疏深度补全任务中，LingBot-Depth 性能整体优于现有多种主流模型。（图中数值越低代表性能越好。）下游任务验证进一步表明，模型能够在 RGB 与深度两种模态之间学习到对齐的潜在空间表征，从而实现对透明及反光物体的稳定机器人抓取。01技术架构：创新的掩码深度建模范式在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波。针对这一行业共性难题，我们研发了“掩码深度建模”（Masked Depth Modeling，MDM）技术。训练过程中，我们使用海量 RGB–深度图像对，但刻意遮挡其中一部分深度区域，让模型仅根据 RGB 图像去预测缺失的深度值。随着训练进行，模型逐渐学会建立“外观—几何”之间的对应关系，也就是从“物体看起来像什么”推断“它大概有多远”。在涵盖家庭、办公环境、健身房及户外场景的上千万张图像数据上完成训练后，当深度相机传回的数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型已能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出更完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。02 核心亮点精准且稳定的相机深度感知LingBot-Depth 在传统深度传感器易失效的复杂场景中，仍可输出具备真实尺度的高精度深度结果，包括透明物体、玻璃表面以及高反光材质等极具挑战性的环境。不同于依赖硬件改进的方案，本模型从视觉理解层面弥补传感器缺陷，实现对真实三维结构的可靠恢复。除单帧精度优势外，LingBot-Depth 还表现出优异的时间一致性。在无需显式时序建模的情况下，模型即可为视频输入生成稳定、连贯的深度序列，有效避免闪烁与结构跳变问题，为机器人操作、AR/VR 以及动态场景感知等应用提供可靠的连续空间理解能力。卓越的 3D 和 4D 环境感知能力LingBot-Depth 为下游空间感知任务提供了坚实而通用的基础能力。通过将含噪且不完整的传感器深度优化为干净、稠密且具备真实尺度的三维测量结果，模型显著提升了多种高层视觉任务的稳定性与精度。具体而言，LingBot-Depth 支持：更加准确的结构化室内场景建图，并有效提升相机位姿与运动轨迹估计的精度；面向机器人学习的可靠 4D 点跟踪能力，在统一的真实尺度空间中同时刻画静态场景几何结构与动态物体运动。这使得系统能够在复杂真实环境中建立一致、连续且可用于决策与交互的空间理解表征。灵巧抓取操作适用于透明与反光物体通过在统一潜在空间中联合对齐 RGB 外观信息与深度几何结构，LingBot-Depth 使机器人在以往难以处理的复杂场景中实现稳定可靠的操作能力。基于模型优化后的高质量深度结果及跨模态对齐特征，我们进一步训练了一种基于扩散模型的抓取位姿生成策略，在透明杯、反光金属容器等具有挑战性的物体上取得了较高的抓取成功率。在真实机器人测试中，在透明储物盒等传统传感器难以处理的场景中，LingBot-Depth 通过生成合理的深度估计，成功实现了 50% 的抓握率，突破了技术瓶颈。点击查看视频03 从实验室到落地应用：显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果LingBot-Depth 展现出与现有硬件设备的良好适配性。在不更换更高成本传感器的情况下，模型可提升可靠性并降低系统部署门槛。LingBot-Depth 模型…

从算力规模到系统级竞争：智算竞争核心已变，金山云战略升级曝行业“隐形拐点”
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date: 2026-01-27T12:08:49+08:00
description: 从训练到推理：智算需求正在经历一场结构性转向过去一年，如果仅从“算力需求增长”来理解中国智算产业的变化，显然是不够的。 在 2026 年 1 月 21 日举办的金山云年度 Tech Talk 上，金山云对其过去一年智算业务的演进进行了系统性回顾。从公开财报数据到客户侧真实使用情况，这些信息拼凑出了一幅更清晰的图景：智算需求并非简单放量，而是在训练、推理、应用形态和工程方式等多个层面同时发生结构性变化。 这场变化的核心，不再只是“谁拥有更大规模算力”，而是围绕模型如何被使用、Token 如何被消耗、算力如何被组织展开。 变化首先体现在财务数据上。 根据金山云披露的公开财报，其智算云业务在过去一年实现了高速增长。以 2025 年第三季度为例，智算云账单收入达到 7.8 亿元人民币，同比增长接近 120%。这一数据并非孤立，而是延续了此前多个季度的增长趋势，显示智算已成为金山云收入结构中的重要组成部分。 金山云高级副总裁刘涛在分享中提到了金山云对这一趋势的判断：智算需求的增长重心，正在从训练侧逐步向推理侧转移。 从训练视角看，过去几年国内智算需求的主要推动力，来自少数对算力高度敏感的行业。 自动驾驶与具身智能，是其中最典型的代表。这些行业往往需要长期训练模型，并处理视频、点云、传感器等海量多模态数据。在早期阶段，它们对算力的需求更多集中在训练规模本身。 但与通用大模型不同，这类行业模型并不一味追求参数规模最大化。刘涛在分享中指出，自动驾驶和具身智能模型在训练阶段，对算力密度的要求并不极端，但对显存容量和数据处理能力要求更高。 这意味着，它们对算力平台的诉求，正在从“算力数量”转向“系统能力”——包括数据接入、预处理、多模态调度以及训练全流程的工程化效率。 推理侧的变化更加显著。 如果说训练侧的变化仍然是渐进的，那么推理侧的变化则更为直接和激烈。 一个被反复引用的数据，来自火山引擎在其公开发布会上的披露：平台每日 Token 调用量已达到 50 万亿级别。这是当前国内少数被明确对外公布的 Token 规模数据之一，也成为行业理解推理负载的重要参考。 与此同时，多个面向大众或企业的模型产品正在持续扩大推理需求。例如豆包、通义千问以及近期加大投入的腾讯元宝，都在不同程度上推动 Token 消耗快速增长。 这些产品并不完全运行在同一云平台上，但它们共同指向一个事实：推理阶段正在成为智算需求增长的主要来源，且这种增长具备明显的外溢性。 在所有推理场景中，编程类应用被反复强调。 刘涛指出，2025 年一个尤为显著的变化在于：编程相关请求正在成为 Token 消耗的主力场景之一。这一判断并非孤立，而是与海外模型使用结构的统计结果高度一致。 “Vibe Coding”成为一个关键词。一个广为流传的事实是，Claude Code 的大量代码本身，正是由 Claude Code 参与生成的。这意味着模型不再只是辅助工具，而是深度介入软件生产过程。 从全球 Token 调用结构来看，编程类请求在多家模型服务商中长期占据最高比例。金山云也观察到了同样的趋势：代码生成、重构和理解能力的提升，正在显著改变程序员的工作方式，并直接放大推理侧算力需求。 在具体应用层面，互联网客户仍然是智算需求的重要来源，但其需求形态已经发生变化。刘涛提到，当前互联网场景呈现出三个明显特征： 其一，多模态需求显著增长。视频生成、视频理解以及复杂推理任务，带动了训练与推理负载的持续上升；其二，模型参数规模不再单向膨胀，而是围绕具体任务进行结构性调整；其三，Vibe Coding 在头部互联网公司中已较为普及，使用更强的商用模型进行代码开发，正在成为常态。 这些变化意味着，互联网客户对智算平台的期待，已经从“算力服务”升级为对模型生命周期管理和工程体系的整体依赖。 为了满足更多元化的需求，刘涛表示，2025 年，智算平台金山云星流已完成从资源管理平台向一站式 AI 训推全流程平台的战略升级。从训推平台、机器人平台到模型 API 服务，升级后的金山云星流平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型 API 服务商业化落地的全链路闭环。实现三维进阶，智算云 AI 势能全释放 尽管各行各业大规模应用 AI 还处于早期探索阶段，但定位行业助力者的金山云，多年来持续打磨全栈 AI 能力。从 2023 年的智算网基础设施，到 2024 年智算云的平台化和 Serverless 化，再到 2025 年的一站式 AI 训推全流程平台，通过提升平台效率、突破行业边界、加速推理布局，金山云为迎接 AI 应用爆发做好了充分准备。 在平台效率方面，金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，通过降低多模块协同复杂度，能实现…

理想汽车内部会曝光：必做人形机器人！全网急聘“最好的人”、连跳槽的前员工都要揪回来？
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date: 2026-01-27T11:30:52+08:00
description: 整理 | 华卫 1 月 26 日，理想汽车 CEO 李想召开了一场两个小时的线上全员会。据多位内部员工反馈，李想强调，2026 年是所有想要成为 AI 头部公司上车的最后一年；最晚 2028 年，L4 一定能落地；最终全球布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能等业务的公司不会超过 3 家，理想会努力成为其中一家。 “未来，理想会进一步强化具身智能的品牌定位，而不仅仅是创造移动的家。在汽车之外，理想一定会做人形机器人，并会尽快落地亮相。”而接下来，理想为了迎接新一轮的 AI 竞争，公司将对研发进行新一轮的组织变革，将研发团队按照基座模型团队、软件本体团队、硬件本体团队等进行划分，其中汽车、机器人等都归为硬件本体团队。 同时，李想表示，要去招聘最好的人，把原来那些去到机器人创业公司的人再招回来。在此之前，已经有不少智驾核心技术人员从该公司离职，去具身智能赛道创业了。2025 年下半年，前理想自动驾驶研发负责人贾鹏、量产负责人王佳佳与前 CTO 王凯等核心高管一起创办了具身智能公司至简动力，且很快就拿到多家头部美元基金和互联网科技公司的投资意向。 当前，理想已在官网社招页面放出多个人形机器人研发岗位。从招聘信息可以看出，其研发项目几乎覆盖了人形机器人从核心部件到系统集成的全流程。 在 2025 年三季度业绩会上，李想公开表示，现在电动车行业拼参数已经拼到死胡同了，做智能终端又容易变成把手机应用搬到车里，属于重复建设，所以理想选了第三条路：把车定义成“具身智能”产品，让它从单纯的交通工具，变成有感知、有大脑、有神经、有心脏、有身体的“机器人”。 事实上，早在 2024 年底的 AITALK 上，李想就说过，理想做人形机器人是肯定的，但还没到合适的时机。然而，此前，因为技术跟不上、人形机器人供应链不成熟等问题，理想暂停了人形机器人自研项目。 但理想在泛机器人领域的布局也一直在进行。2025 年 6 月还有消息称，理想成立了“空间机器人”和“穿戴机器人”两个二级部门，都归高级副总裁范皓宇带领的产品部管，智能眼镜 Livis 是首款产品。

让机器人“看清”三维世界，蚂蚁灵波开源 LingBot-Depth 模型
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date: 2026-01-27T11:29:03+08:00
description: 空间智能迎来重要开源进展。1 月 27 日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技宣布开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth。 该模型基于奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机提供的芯片级原始数据，专注于提升环境深度感知与三维空间理解能力，旨在为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉，在“看清楚”三维世界这一行业关键难题上取得重要突破。这也是蚂蚁灵波科技在 2025 外滩大会后首次亮相后，时隔半年在具身智能技术基座方向公布重要成果。 在 NYUv2、ETH3D 等权威基准评测中，LingBot-Depth 展现出代际级优势：相比业界主流的 PromptDA 与 PriorDA，其在室内场景的相对误差（REL）降低超过 70%，在挑战性的稀疏 SfM 任务中 RMSE 误差降低约 47%，确立了新的行业精度标杆。（图说：在最具挑战的稀疏深度补全任务中，LingBot-Depth 性能整体优于现有多种主流模型。图中数值越低代表性能越好。） 在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波，导致深度图出现数据丢失或产生噪声。 针对这一行业共性难题，蚂蚁灵波科技研发了“掩码深度建模”（Masked Depth Modeling，MDM）技术，并依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证。当深度数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。值得一提的是，LingBot-Depth 模型已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均有良好表现。 实验中，奥比中光 Gemini 330 系列在应用 LingBot-Depth 后，面对透明玻璃、高反光镜面、强逆光及复杂曲面等极具挑战的光学场景时，输出的深度图依然平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，其效果显著优于业内领先的 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果。（图说：搭载 LingBot-Depth 后，奥比中光 Gemini 330 系列在透明及反光场景下深度图的完整性和边缘清晰度明显提升）（图说：其效果优于业界领先的 ZED 深度相机） LingBot-Depth 的优异性来源于海量真实场景数据。灵波科技采集约 1000 万份原始样本，提炼出 200 万组高价值深度配对数据用于训练，支撑模型在极端环境下的泛化能力。这一核心数据资产（包括 2M 真实世界深度数据和 1M 仿真数据）将于近期开源，推动社区更快攻克复杂场景空间感知难题。 据了解，蚂蚁灵波科技已与奥比中光达成战略合作意向。奥比中光计划基于 LingBot-Depth 的能力推出新一代深度相机。