蚂蚁集团首创机器人"预知未来"控制技术

这项由蚂蚁集团领导的研究发表于2026年，研究编号为arXiv:2601.21998v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。这项研究首次展示了如何让机器人像人类一样先"想象"未来会发生什么，然后再决定具体该怎么行动。

想象你正在厨房做饭，看到锅里的水开始冒泡，你会自然而然地预测接下来水会沸腾，然后决定降低火候或者放入食材。这种"预测-行动"的思维模式正是人类智能的核心特征。然而，传统的机器人就像一个只会机械反应的新手厨师，看到什么就直接反应，缺乏对未来的预判能力。

蚂蚁集团的研究团队开发了一套名为LingBot-VA的革命性技术，它让机器人获得了"预知未来"的能力。这项技术的核心创新在于让机器人能够在执行任何动作之前，先在"脑海"中生成一段关于未来几秒钟会发生什么的"视频预告片"，然后基于这个预测来决定最佳的行动策略。

研究团队在真实环境中测试了这项技术，让机器人完成了六种不同类型的复杂任务：从制作早餐这样需要多个步骤的长期任务，到插管子、拧螺丝这样需要精确操作的精密任务，再到折衣服、折裤子这样处理柔软材料的挑战性任务。结果显示，配备了"预知未来"能力的机器人在所有任务上的表现都显著超越了传统机器人，成功率提升了20%以上。

更令人惊喜的是，这项技术还展现出了强大的学习效率。传统机器人可能需要观看数百个示范才能掌握一个新任务，而LingBot-VA仅需要50个示范就能达到相当的表现水平。这种高效学习能力来源于它对物理世界动态变化规律的深度理解，就像一个有经验的厨师能够快速学会新菜谱，因为他已经掌握了烹饪的基本原理。

一、机器人控制的"想象力革命"

在探讨这项技术的核心创新之前，我们需要理解传统机器人控制面临的根本挑战。现有的机器人就像一个只会照着剧本演戏的演员，它们通过观察当前画面直接决定下一步动作，这种"见招拆招"的反应式控制虽然简单直观，但存在致命弱点。

考虑这样一个场景：当你伸手去拿桌上的杯子时，你的大脑会自动预测手臂移动的轨迹、杯子的重量、抓握的力度，甚至考虑到桌面可能的倾斜。这种预测能力让你能够流畅地完成动作，即使遇到意外情况也能及时调整。然而传统机器人缺乏这种预测能力，它们只能在看到杯子倾倒之后才开始反应，往往为时已晚。

LingBot-VA的突破性创新在于为机器人装上了"想象力引擎"。这个引擎能够在机器人执行任何动作之前，先生成一段关于未来几秒钟环境变化的"内心视频"。就像导演在拍摄前会想象整个场景的发展，机器人现在也能在行动前"看见"动作的后果。

这种想象过程并非简单的画面生成，而是基于对物理世界规律的深度理解。机器人通过观察大量真实世界的视频数据，学会了重力如何影响物体运动、接触如何产生形变、摩擦如何改变轨迹等物理原理。当面对新的场景时，它能够运用这些知识预测物体的行为轨迹。

更进一步，LingBot-VA采用了一种被称为"因果世界建模"的方法。这意味着机器人的想象严格遵循时间的单向流动——就像现实世界一样，过去的事件影响现在，现在的状态决定未来，而未来无法逆向影响过去。这种因果一致性确保了机器人的预测符合物理直觉，避免了不合理的幻想。

研究团队设计的架构就像一个双脑系统：视频大脑负责想象未来画面，动作大脑负责规划具体行动，两个大脑通过精心设计的"混合变换器"架构紧密协作。这种协作方式类似于人类大脑中视觉皮层和运动皮层的配合，确保了想象与行动的完美同步。

有趣的是，系统还具备了"实时校正"能力。就像熟练的司机能够根据路况变化随时调整驾驶策略，LingBot-VA能够持续接收环境反馈，不断更新其内部的"世界模型"。当预测与现实出现偏差时，系统会立即修正其理解，确保后续行动的准确性。

二、让机器人拥有"时间记忆"的技术奥秘

传统机器人的另一个重大局限是缺乏长期记忆能力。它们就像患有短期失忆症的患者，每次只能关注当前瞬间的信息，无法记住之前发生的事情。当执行需要多个步骤的复杂任务时，这种健忘症就会导致严重问题。

想象你正在组装一件复杂的家具，你需要记住已经安装了哪些部件、使用了哪些螺丝、下一步应该连接哪个部分。如果每过几秒钟就忘记之前的进展，这个任务就变得几乎不可能完成。这正是传统机器人面临的困境。

LingBot-VA通过一种巧妙的"自回归"机制解决了这个问题。自回归听起来很技术化，但其实概念很简单：就是让机器人能够回顾并利用自己之前的所有经历。就像你在写日记时会参考之前的内容，机器人现在也能回顾它之前的观察和行动历史，从中提取有用的信息指导当前决策。

更具体地说，系统采用了一种叫做"KV缓存"的记忆机制。这就像给机器人配备了一个永不丢失的笔记本，能够记录下每一个重要的观察和决策。当面对新情况时，机器人会翻阅这个笔记本，寻找相关的经验和模式。

这种记忆系统的设计还考虑了效率问题。毕竟，如果机器人需要回顾几小时的历史记录才能做出一个简单决策，那显然是不实用的。研究团队设计了一种"增量更新"机制，只有新的、重要的信息才会被添加到记忆中，而且系统能够智能地识别哪些历史信息与当前任务最相关。

为了验证这种记忆能力，研究团队设计了两个特殊的测试任务。第一个是"擦盘子"任务，要求机器人精确地擦拭盘子六次，这需要机器人能够计数和记忆。第二个是"搜索盒子"任务，两个盒子中只有一个装有积木，机器人需要记住已经搜索过的盒子，避免重复搜索。

实验结果令人印象深刻。在擦盘子任务中，LingBot-VA的成功率达到100%，而对比系统只有47%。在搜索任务中，差距同样显著：LingBot-VA达到100%，而对比系统仅为50%。这些结果清楚地展示了长期记忆对机器人执行复杂任务的重要性。

记忆系统的另一个重要特征是它的"因果掩码"机制。这确保了机器人只能基于过去和现在的信息做决策，而不会"预知"未来的信息。这种限制虽然看似增加了难度，但实际上让机器人的行为更加符合现实世界的因果关系，提高了系统的可靠性。

三、"噪声历史增强"：让机器人学会从不完美中行动

现实世界从来都不是完美的。当我们在昏暗的灯光下工作，或者在嘈杂的环境中交流时，我们仍然能够有效地执行任务。这种在不完美条件下正常工作的能力对机器人来说却是一个巨大挑战，特别是当机器人需要依赖高质量的视觉信息来做决策时。

LingBot-VA的一个关键创新是"噪声历史增强"技术。这个名字听起来很技术化，但实际概念很直观：就是有意地让机器人在训练过程中接触不完美的视觉信息，让它学会在模糊、有噪点或者不清晰的画面中仍然能够准确地执行动作。

这种训练方法类似于让一个学习开车的人在各种天气条件下练习。在晴天、雨天、雾天都练习过的司机，才能在真实的复杂环境中安全驾驶。同样，通过在各种质量的视觉输入下训练，机器人获得了更强的鲁棒性。

具体的实现方式很巧妙。在训练过程中，系统会随机地给历史视觉信息添加不同程度的"噪声"，就像给清晰的照片加上不同强度的马赛克效果。机器人需要学会从这些降质的信息中提取出足够的语义内容来指导动作。

这种方法带来了两个重要好处。首先，它大大提高了推理速度。在传统方法中，机器人需要等待完全清晰的视觉重建完成后才能开始规划动作，这个过程耗时很长。而经过噪声增强训练的机器人可以在视觉重建只进行到一半时就开始行动，将推理时间缩短了近50%。

其次，这种训练提高了系统在真实环境中的适应性。现实世界的摄像头可能有灰尘、光线可能不均匀、物体可能被部分遮挡，这些都会导致视觉信息的质量下降。经过噪声增强训练的机器人在面对这些情况时表现得更加稳定。

研究团队还发现了一个有趣的现象：机器人的动作规划实际上并不需要像素级别的完美视觉重建。就像人类在昏暗环境中仍然能够准确地拿起杯子一样，机器人只需要抓住关键的语义特征就足以执行精确的动作。这个发现为机器人控制开辟了新的优化方向。

为了进一步提高实用性，系统还采用了"异步推理"机制。这就像一个优秀的厨师能够同时进行多项烹饪任务——一边炒菜一边煮汤，一边准备下一道菜的食材。机器人现在也能够同时进行视觉想象和动作执行，大大提高了整体效率。

四、真实世界测试：从早餐制作到精密操作的全能表现

理论再完美，最终也要经受现实世界的考验。研究团队设计了六个不同类型的真实任务，全面测试LingBot-VA的实际表现能力。这些任务就像是机器人的"期末考试"，涵盖了长期规划、精密操作和材料处理等各个方面。

制作早餐任务可以说是最具挑战性的综合考试。机器人需要依次完成十个步骤：抓取盘子、拿起面包、拿叉子、放置面包、按下烤面包机、拿起杯子、抓住水壶、倒水、拿苹果，最后装盘上菜。这个任务不仅考验机器人的操作技巧，更重要的是测试它的长期记忆和任务规划能力。

在这个任务中，LingBot-VA的表现令人印象深刻，成功率达到75%，进度完成度达到97%。相比之下，对比系统π0.5的成功率仅为70%，进度完成度为73%。更重要的是，LingBot-VA能够在出现小失误时快速恢复，而不是完全放弃任务。

精密操作类任务包括插管子和拧螺丝，这些任务需要毫米级的精度控制。插管子任务要求机器人抓取并准确插入三根不同的管子，每根管子的插入位置和角度都有严格要求。拧螺丝任务则更加复杂，机器人需要先拿起纸张、倒出螺丝，然后逐一拧入三颗螺丝。

在插管子任务中，LingBot-VA的成功率达到40%，进度完成度为85.8%，明显优于对比系统的30%成功率和79.2%进度完成度。这种性能提升主要归功于系统的预测能力，它能够预见插入过程中可能遇到的阻力和偏差，提前进行微调。

处理可变形材料一直是机器人技术的难点。折衣服和折裤子任务要求机器人处理柔软、易变形的布料。这类任务的难点在于布料的状态随时在变化，传统的刚性控制策略完全不适用。

在折衣服任务中，机器人需要依次完成折左袖、折右袖、对折、抚平、放置等六个步骤。LingBot-VA的成功率为35%，进度完成度为48.8%。虽然绝对数值看起来不高，但要知道这是一个连人类都需要练习才能做好的任务。更重要的是，它显著超越了对比系统30%的成功率和62.9%的进度完成度。

折裤子任务相对简单一些，只需要三个步骤：在腰部对折、折叠裤腿、放置到位。在这个任务中，LingBot-VA取得了70%的成功率和76.7%的进度完成度，表现相当出色。

拆包裹任务测试的是机器人使用工具的能力。机器人需要抓起小刀、推刀片、递刀、切封条、打开盖子等五个步骤来完成包裹的拆解。这个任务的特殊之处在于需要精确控制工具的力度，既要切开封条又不能损坏内容物。

在所有测试中，最令人印象深刻的是LingBot-VA展现出的学习效率。传统机器人可能需要数百个示范才能掌握这些任务，而LingBot-VA仅需要50个真实世界示范就能达到如此表现水平。这种高效学习能力来源于它从大量视频数据中学到的物理直觉和动态理解。

五、仿真环境验证：双臂协调与长期任务的卓越表现

除了真实世界测试，研究团队还在两个标准的仿真环境中验证了LingBot-VA的性能。仿真测试的优势在于能够进行大规模、可重复的实验，同时测试更加复杂的场景。

RoboTwin 2.0是一个专门测试双臂协调操作的仿真平台，包含50个不同的任务。这些任务的特殊之处在于需要两只机械臂精确配合，就像人类用双手同时操作一样。比如"双手传递积木"任务需要左手抓取积木并传递给右手，"叠放三个积木"任务需要双手协调控制不同积木的位置和姿态。

在这个充满挑战的平台上，LingBot-VA取得了令人瞩目的成绩。在简单配置下，平均成功率达到92.93%，困难配置下也维持在91.55%。作为对比，之前的最佳方法Motus在相同条件下仅达到88.66%和87.02%。

更有趣的是，研究团队发现任务的时间长度对LingBot-VA的性能影响很小。在单步任务中，它的成功率为94.18%，而在需要三个步骤的复杂任务中，成功率仍能保持在93.22%。这种稳定性充分说明了系统长期记忆和规划能力的可靠性。

LIBERO测试平台包含四个不同的任务套件，每个套件关注不同的机器人能力。空间推理套件测试机器人的空间认知能力，物体识别套件测试对不同物体的泛化能力，目标导向套件测试任务规划能力，长期任务套件测试持续操作能力。

在这个平台上，LingBot-VA几乎在所有维度都达到了新的标杆。在物体识别套件中达到99.6%的成功率，在长期任务套件中达到98.5%的成功率，平均成功率为98.5%，超越了之前所有的方法。

特别值得注意的是在长期任务套件中的表现。这些任务通常需要10-15个连续步骤，任何一个步骤的失败都会导致整个任务失败。传统方法在这类任务上的表现往往会随着步骤数量的增加而急剧下降，而LingBot-VA能够保持高度稳定的性能。

仿真实验还揭示了系统的另一个重要特征：对环境变化的适应性。在RoboTwin 2.0的"困难"模式中，物体的初始位置和场景布局都是随机化的，这要求机器人具备强大的泛化能力。LingBot-VA在这种情况下的成功率仍然超过91%，说明它真正理解了任务的本质，而不是简单记忆特定的动作序列。

研究团队还进行了详细的效率分析。在同步模式下，系统需要等待视觉预测完成后才能执行动作，这会导致一定的延迟。而在异步模式下，系统可以并行进行预测和执行，将整体任务完成时间缩短了近一半，同时保持相同的成功率。

六、深度分析：样本效率与泛化能力的突破

LingBot-VA的一个重要优势是其卓越的样本效率，也就是说，它能够从相对较少的示范中学会复杂的任务。这种能力对机器人技术的实用化至关重要，因为在现实应用中，收集大量高质量的示范数据往往是昂贵和耗时的。

在样本效率测试中，研究团队比较了不同数量示范数据下各个系统的表现。结果显示，当只有10个示范时，LingBot-VA在制作早餐任务上的进度完成度就达到了61.1%，而对比系统π0.5仅为45.5%。随着示范数量增加到50个，LingBot-VA的性能提升到97%，而π0.5仅达到73%。

这种高效学习能力的秘密在于LingBot-VA的"迁移学习"机制。系统首先在大量的通用视频数据上学习物理世界的基本规律，比如重力如何影响物体、接触如何产生力、摩擦如何改变运动轨迹等。这些基础知识就像是机器人的"常识"，当学习新任务时，它只需要学习任务特定的技巧，而不需要从零开始理解物理世界。

泛化能力测试展现了LingBot-VA的另一个重要优势。在物体泛化测试中，系统首先在单一类型的物体上训练，然后测试其处理不同形状、材质、大小物体的能力。结果表明，LingBot-VA能够成功处理训练时从未见过的物体类型，从组织盒到苹果、从积木到碗具，都能准确识别和操作。

空间泛化测试更加有趣。系统在固定区域内的物体布局上训练，然后测试其处理随机位置物体的能力。传统系统往往会在物体出现在训练时从未见过的位置时失败，而LingBot-VA展现出了强大的空间推理能力，能够适应各种新的空间配置。

这种泛化能力的关键在于系统的"世界理解"。与传统的纯粹模仿学习不同，LingBot-VA真正理解了操作的目的和原理。当抓取苹果时，它理解的不是"在坐标(x,y,z)处执行抓取动作"，而是"识别苹果、评估抓取点、控制力度以避免损坏"等更深层的概念。

研究团队还测试了系统的"组合泛化"能力，即将不同任务的元素组合成新任务的能力。比如，系统学会了"拿杯子"和"倒水"后，能否自动学会"倒果汁"？实验表明，LingBot-VA确实具备了一定程度的组合泛化能力，虽然还不如人类那样灵活，但已经远超传统方法。

异步处理机制的效果也得到了详细验证。在传统的同步模式下，机器人必须完成一个完整的"观察-预测-规划-执行"循环后才能开始下一个循环。而在异步模式下，机器人可以在执行当前动作的同时预测和规划下一个动作，将反应时间缩短了一半以上。

七、技术细节：混合变换器架构与训练策略

LingBot-VA的核心技术架构基于一个精心设计的"混合变换器"系统。这个系统就像一个拥有两个专门化大脑的智能体：一个大脑专门处理视觉信息和预测，另一个大脑专注于动作规划和控制。两个大脑通过巧妙的连接机制协同工作。

视觉大脑基于Wan2.2-5B模型构建，这是一个在大量视频数据上预训练的强大视觉理解系统。它就像一个见多识广的观察者，能够理解各种物体的行为模式和物理属性。这个大脑的参数量达到30亿个，具备了处理复杂视觉场景的强大能力。

动作大脑相对更加紧凑，参数量约为3.5亿个，但它经过了专门的优化来处理机器人控制任务。这种不对称设计反映了一个重要观察：视觉理解通常比动作控制需要更多的计算资源，因为视觉信息的复杂度远高于动作指令的复杂度。

两个大脑的连接通过"交叉注意力"机制实现。这种机制让动作大脑能够"询问"视觉大脑："在这个场景中，我应该关注哪些重要的视觉特征？"同时，视觉大脑也会"告知"动作大脑："这个动作可能会导致什么样的视觉变化。"这种双向通信确保了视觉理解和动作规划的紧密协调。

训练过程采用了一种被称为"教师强制"的策略。在训练时，系统使用真实的历史数据作为输入，而不是使用自己生成的预测数据。这就像让学生在有标准答案的情况下练习，能够避免错误累积，提高学习效率。

数据准备是另一个关键环节。研究团队汇集了来自六个不同来源的机器人操作数据，总计约16,000小时的操作记录。这些数据涵盖了不同的机器人平台、不同的环境条件、不同的任务类型，为系统提供了丰富多样的学习素材。

为了处理不同机器人平台的差异，研究团队设计了一种统一的动作表示方法。每个机器人的动作都被转换为一个30维的向量，包括双臂的位置、姿态、关节角度和抓手状态。这种标准化处理让系统能够从一个平台学到的知识迁移到另一个平台。

训练的一个技术难点是如何平衡不同模态的学习。视觉预测和动作规划的学习目标不同，如果处理不当，可能会导致一个模态的性能提升而另一个模态的性能下降。研究团队通过精心调整损失函数的权重和学习率，实现了两个模态的协调发展。

另一个重要的技术创新是"可变序列长度训练"。在训练过程中，系统随机使用不同长度的历史序列，从1个时间步到8个时间步不等。这种训练方式让系统学会了在不同的时间尺度上进行推理，既能处理需要即时反应的情况，也能处理需要长期规划的复杂任务。

为了提高训练效率，系统还采用了"梯度累积"和"混合精度训练"等优化技术。这些技术让研究团队能够在有限的计算资源下训练如此大规模的模型，同时保持训练的稳定性。

八、实际应用前景与技术影响

LingBot-VA技术的成功不仅仅是学术研究的突破，更重要的是它为机器人技术的实际应用开辟了新的可能性。这项技术的影响将逐步渗透到我们生活的各个方面。

在家庭服务领域，具备"预知未来"能力的机器人将能够承担更多复杂的家务劳动。传统的扫地机器人只能按照预设路径清洁，而新一代机器人能够观察房间的实时状态，预测哪里可能需要额外清洁，哪些障碍物可能移动，从而制定更智能的清洁策略。

制造业是另一个将被深度影响的领域。目前的工业机器人主要在高度结构化的环境中工作，每个动作都需要精确编程。而LingBot-VA技术能让机器人处理更多变的制造任务，比如装配形状略有差异的零件、处理表面质量不均匀的材料、适应生产线上的临时调整等。

医疗领域的应用前景同样令人兴奋。手术机器人如果具备了预测能力，就能够更好地辅助医生进行复杂手术。它们能够预测组织在切割时的变形、血管在压迫时的反应、器械与器官接触时的相互作用，从而提供更精确、更安全的手术支持。

在物流和仓储领域，这项技术能够显著提高自动化水平。仓库机器人不再需要依赖完美的物品排列，它们能够处理形状不规则的包裹、预测堆叠物品的稳定性、适应不同的包装方式。这将大大降低自动化仓库的建设和维护成本。

农业机器人也将受益于这项技术。采摘机器人能够预测果实在触碰时的反应、判断最佳的采摘角度、适应不同成熟度的果实。这种能力对于处理农产品这样的天然变化材料特别重要。

然而，技术的普及也面临一些挑战。首先是计算资源的需求。LingBot-VA需要相当大的计算能力来实时运行，这可能限制了它在资源受限设备上的应用。研究团队正在开发更轻量化的版本，以适应不同的应用场景。

数据安全和隐私保护是另一个重要考虑。这种机器人需要观察和理解环境，这涉及到大量的视觉数据处理。如何在保护用户隐私的同时维持系统的性能，将是未来发展中的重要议题。

系统的可解释性也需要进一步改善。虽然LingBot-VA的预测能力很强，但理解它为什么做出特定预测、如何确保预测的可靠性，仍然是需要解决的问题。这对于安全关键应用特别重要。

尽管存在这些挑战，LingBot-VA代表的技术方向无疑是正确的。它展示了机器人技术从简单的程序执行向智能理解和预测的重要转变，这种转变将推动整个机器人产业进入一个新的发展阶段。

研究团队已经将相关代码和模型公开发布，这将加速整个领域的技术发展。可以预期，在未来几年内，我们将看到越来越多基于类似技术的机器人产品进入市场，真正实现机器人技术在日常生活中的广泛应用。

说到底，LingBot-VA最大的贡献不仅在于技术本身的突破，更在于它证明了机器人可以像人类一样具备"想象力"和"预见性"。这种能力的实现标志着我们向真正智能的机器人助手又迈进了一大步，未来的机器人将不再是冰冷的机器，而是能够理解、预测和适应的智能伙伴。

Q&A

Q1：LingBot-VA是什么？

A：LingBot-VA是由蚂蚁集团开发的新型机器人控制系统，它的核心能力是让机器人在执行动作前先"想象"未来几秒钟会发生什么，然后基于这种预测来决定最佳行动策略。就像人类做事前会在脑海中预演一样，这种技术让机器人具备了预知和规划能力。

Q2：这种预测技术有什么实际优势？

A：最大的优势是大幅提升了任务成功率和学习效率。在真实世界测试中，LingBot-VA的成功率比传统方法提高了20%以上，而且只需要50个示范就能掌握复杂任务，传统方法可能需要数百个示范。它还具备强大的长期记忆能力，能够胜任需要多个步骤的复杂任务。

Q3：普通人什么时候能用上这种机器人？

A：虽然技术已经很成熟，但大规模商用还需要时间。目前主要应用于研究和工业环境，预计在未来3-5年内，我们可能会在高端服务机器人和专业制造设备中看到这种技术。家庭服务机器人的普及可能还需要更长时间，主要受限于成本和计算资源需求。