开源竞争加剧，具身智能迎来硬碰硬新时代。

2024年被称为“人形机器人元年”，整个具身智能行业一直在期待如ChatGPT般的技术突破。随着蚂蚁灵波开源其通用大模型LingBot-VLA，这一领域的竞争正式告别了过去“论文与Demo”的概念阶段，迈入“代码与真机”的工程化实战时代。

长期以来，场景碎片化是制约具身智能发展的核心瓶颈。不同机器人、不同任务往往需要重复采集数据与训练模型，严重拖慢了行业整体进展。开源通用模型的出现，成为打破僵局的关键转折。2024年硅谷公司PI发布的开源模型Pi0.5，不仅提供了可运行模型，更树立了“可工程化、可标准化、可二次开发”的行业共识，其在GitHub收获近万星标，也重新定义了开源的内涵——开源不再是技术态度的展示，而必须转化为“可用、可改、可量产”的实际价值。

在这一背景下，蚂蚁灵波于2025年1月开源的LingBot-VLA，将竞争推向深水区。此次开源并非仅仅公开模型权重，而是一次性释放完整训练工具链与代码库，直面模型在真实机器人上稳定运行的终极考验。

LingBot-VLA的核心突破在于跨本体泛化能力的显著提升。该模型基于2万小时真实世界数据进行预训练，覆盖单臂、双臂、人形等9种机器人构型，实现了同一模型在不同硬件之间的有效迁移。在RoboTwin 2.0仿真测试的50项任务中，其成功率较Pi0.5提升约9.92%；在真机演示中，模型能够完成玻璃瓶插花、餐具清洁收纳等需要精细触觉与空间协调的复杂任务，并能有效应对透明物体、柔软材质等传统视觉难题，显示出更强的环境理解与应变能力。同时，其在训练效率上达到同类主流框架的1.5–2.8倍，为后续规模化落地奠定基础。

开源模型的密集涌现，正深刻重塑行业生态。对硬件厂商而言，通用模型大幅降低了算法门槛，使其能聚焦于本体创新与场景适配；对应用开发者来说，基础能力的标准化让创新重心从底层算法转向场景理解与交互设计；对行业整体而言，Pi0.5、LingBot-VLA等模型构建了统一的技术基准，推动资源向有效方案集中，加速整体迭代。

当然，开源并非唯一路径。特斯拉、Figure等企业坚持的软硬一体闭环路线，在特定场景下可实现端到端深度优化。两者并非替代关系，而是不同阶段、不同场景下的差异化选择。与此同时，硬件成本逐步下行，宇树科技G1等人形机器人价格已进入10万元区间，硬件的普及将进一步凸显模型与算法的核心价值。

具身智能的终极图景尚未完全清晰，但开源模型的集体崛起，标志着行业已从技术想象期进入真实摩擦期。从Pi0.5到LingBot-VLA，它们的价值不仅在于技术性能，更在于共同构建了一个可参照、可迭代、可协作的开放环境。这场开源竞赛没有输家——每一条被验证的路径、每一个被排除的弯路，都在推动整个行业向通用具身智能稳步迈进。而最终的答案，必将由在真实场景中反复调试的工程师、在生产线部署系统的技术员、以及每一位体验服务机器人的用户共同书写。开源，正让这场探索变得更开放、更高效。