Robbyantがロボット向けの汎用AIモデル「LingBot-VLA 2.0」をリリースしました。17メーカーの20種類のロボットから得た6万時間の実世界物理データで学習されたこのモデルは、推論速度を3倍に高速化しながらレイテンシーを150ミリ秒以下に維持し、デュアルアーム操作およびモバイル操作タスクにおいて競合モデルを上回る性能を発揮します。同社は小売、ロジスティクス、産業分野のパートナーとの実証を通じて、商用化の現実性を実証しています。
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Ant Group傘下の実体化AI企業Robbyantが、LingBot-VLA 2.0をリリースしました。このビジョン言語アクション（VLA）モデルは、17メーカーの20種類のロボットから得た6万時間の実世界物理データで学習され、頭部・腰部・エンドエフェクタ・モバイルシャシの制御に対応。前世代比で推論効率を3倍に改善しつつ、レイテンシーを150ミリ秒以下に抑えています。
なぜ重要か
実体化AI産業は、産業規模でのロボット展開に対応した真の汎用脳が不足していました。LingBot-VLA 2.0は、この課題を解決し、優れた異形態間汎化能力を実証します。上海交通大学のGM-100ベンチマークでは、デュアルアーム操作でπ0.5およびGR00T N1.7を上回り、長期水平モバイル操作タスクではπ0.5を超える性能を達成。推論効率の3倍向上と150ミリ秒以下のレイテンシーにより、リアルタイム商用アプリケーションへの参入障壁が大きく低下します。
注目点
RobbyantはハードウェアパートナーのLejuおよびTi5Robot、企業顧客のGuoDa DrugstoreおよびLongsheng Technologyと共に、小売仕分け、ロジスティクス、産業環境での包括的な商用パイロットテストを実施中。同時にGenRobot.aiとの提携により、標準化されたデータエコシステムの構築を進めています。
Ant Group傘下の実体化AI企業であるRobbyantが、LingBot-VLA 1.0の後継モデルであるLingBot-VLA 2.0のオープンソースリリースを発表しました。同モデルは2026年1月にリリースされたLingBot-VLA 1.0の後継です。新モデルは、ビジョン言語アクション（VLA）技術の進展として位置づけられています。VLAとは、視覚入力を理解し、言語命令を処理してロボットアクションを生成するAIシステムです。このアップグレードは、産業規模でのロボット展開における主要な課題として同社が指摘する点に対処しています。すなわち、異なる形態と構成のロボットを制御できる真の汎用AI脳の欠如です。
LingBot-VLA 2.0は、6万時間の高品質な実世界物理データで事前学習されました。この学習データセットは慎重に2つの情報源から厳選されています。実ロボット相互作用データ5万時間（精製済み）と蒸留第一人称人間操作データ1万時間です。重要なことに、このデータは17社の大手メーカーにわたる20種類の異なるロボット形態から取得されました。メーカーはLeju、AgiBot、Unitree、AgileX、Galaxea、Galbot、Astribot、RealMan、Franka、ARX、X-Humanoid、Fourier、MagicLab、Spirit AI、Zerith、Flexiv、Qinglongで、単腕、デュアルアーム、二足歩行、車輪型ロボット構成をカバーしています。このモデルは自由度（DoF）対応を拡張し、従来のアーム制御だけでなく、頭部、腰部、エンドエフェクタ（手）、モバイルシャシも含むようになり、多様なロボット構成にわたる協調全身制御を実現しています。
性能テストは、競合モデルに対する測定可能な改善を実証しています。デュアルアーム操作のための上海交通大学のGM-100ベンチマークでは、LingBot-VLA 2.0はAgileX Cobot MagicおよびGalaxea R1 Proプラットフォーム双方で平均的なタスク進行スコアと成功率で最良の結果を達成し、π0.5およびGR00T N1.7の両方を上回りました。ARX Arm + AgileX ChassisおよびAstribot S1プラットフォームでテストされた長期水平モバイル操作タスクでは、LingBot-VLA 2.0はタスク進行と成功率の両方でπ0.5を上回りました。これらの結果は、長期の複雑なタスク実行と異なるロボットプラットフォーム間での汎化におけるモデルの高度な能力を強調しています。
重要な工学的成果は、展開効率の劇的な改善です。前世代比で推論効率が3倍改善され、レイテンシーは150ミリ秒以下に厳密に維持されています。この改善は重要です。計算コストと応答時間の両方を削減することで、リアルタイム商用アプリケーションへの参入障壁を大きく低下させるためです。これら2つの要因は広範な産業導入に不可欠です。Robbyantはハードウェア製造業者LeujおよびTi5Robot、ならびに企業顧客GuoDa DrugstoreおよびLongsheng Technologyとのパートナーシップを通じて、実世界のビジネスシナリオにおけるLingBot-VLA 2.0の積極的なテストを実施し、小売仕分け、ロジスティクス、産業環境での包括的な商用パイロットテストを実施しています。さらに、RobbyantはGenRobot.aiなどの企業と協業し、標準化されたデータエコシステム構築を進めており、実体化AI開発のための相互運用可能なインフラ確立への取り組みを示唆しています。
LingBot-VLA 2.0は、実体化ロボット工学における長年の課題解決に向けた大きな一歩を示しています。実体化AI産業はハードウェアと制御システムの進化を遂げていますが、異なる形態のロボットを制御できる汎用AI脳の欠如が、産業規模での展開拡大の主要な障壁となっていました。Robbyantのアプローチは、17社製造の20種類の異なるロボットから得た6万時間の実世界物理データで学習することで、タスク特化型モデルではなく、真の異形態間汎化を実現するよう設計されています。
確立されたベンチマークで実証された性能改善は、実質的な能力向上を示唆しています。上海交通大学のGM-100ベンチマークにおいて、LingBot-VLA 2.0はデュアルアーム操作でπ0.5およびGR00T N1.7を上回り、長期水平モバイル操作タスクではπ0.5を超える性能を発揮しました。推論効率の3倍向上と150ミリ秒以下のレイテンシー維持は、商用展開における直接的な障壁—スケール時のリアルタイム応答性—に対処しています。この汎化能力と効率性の組み合わせが、応答時間が重要な小売、ロジスティクス、工場設定における、AI制御ロボットのより広範な導入を可能にするかもしれません。
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