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近日，蚂蚁灵波科技联合香港科技大学等高校完成的研究论文《Causal World Modeling for Robot Control》获国际机器人顶级学术会议RSS 2026收录。本次收录的成果落地为全球首个开源自回归视频-动作世界模型LingBot-VA，可实现机器人执行任务时同步推演环境变化、动态调整动作，相关技术已获国际机器人研究共同体高度认可。
2026年5月公布的RSS 2026收录名单显示，作为全球机器人领域公认的三大顶会之一，RSS（Robotics: Science and Systems）长期聚焦机器人学习、控制、感知、规划与系统等前沿方向，学术录用门槛极高，历年接收的论文大多是后续行业技术迭代的核心参考。本次蚂蚁灵波与香港科技大学团队的研究能够入选，核心在于其解决了长期困扰机器人控制的“应变能力不足”痛点。
传统机器人的控制逻辑大多基于预编程或固定感知触发规则，一旦遇到超出预设的动态场景，就容易出现动作失误甚至任务中断。本次研究提出的因果世界建模框架，彻底改变了这一逻辑：不再让机器人“看一步走一步”，而是让其在执行每一步动作前，先推演不同动作选择对应的环境变化，再筛选出最优执行路径。
基于这一框架落地的LingBot-VA，是全球首个开源的自回归视频-动作世界模型，它可以在机器人执行任务的全流程中，持续通过视觉输入预测未来数秒的环境变化，并同步调整动作策略，真正实现“边推演、边行动”，在非结构化场景下的任务适应能力较传统方案有量级提升。
近两年具身智能赛道热度持续走高，但商业化落地进程始终不及预期，核心痛点就在于机器人对动态物理世界的适配能力不足：无论是工业场景下的来料偏差、物流场景中的障碍物随机移动，还是服务场景里的用户个性化需求，都需要研发团队投入大量成本做场景定制化训练，落地效率极低。
此前AI大模型的落地应用大多集中在语义理解、内容生成等数字世界场景，和机器人的物理世界感知、控制模块之间始终存在技术断层，而LingBot-VA的开源发布，相当于为行业提供了一套可直接复用的“机器人预判大脑”方案，大幅降低了具身智能产品的研发门槛。
据了解，目前LingBot-VA已经面向全球开发者开放下载，已有十余家具身智能研发团队正在基于该模型做场景适配测试。随着因果世界建模技术的持续迭代，未来机器人有望摆脱“一事一训”的落地限制，仅通过自主环境推演就能快速适配不同场景的任务需求，不管是工业柔性制造、智慧物流分拣还是家庭服务照料，都能实现更高效率的商业化落地。
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