7月7日，蚂蚁集团旗下具身智能企业灵波科技正式发布自研空间感知模型LingBot-Depth 2.0。该模型训练数据规模从上一代的300万扩容至1.5亿，在深度补全基准16项测评中拿下12项第一，室内大面积深度缺失场景误差较上一代减半，在边缘清晰度、细小物体识别、复杂场景鲁棒性等维度实现全面跃升，为机器人视觉感知提供更高性能的底层解决方案。
近两年具身智能赛道迎来爆发式增长，全球科技巨头纷纷加码布局，但作为机器人核心能力的空间感知技术，始终存在多个行业共性卡点：透明、反光物体识别准确率低，远距离深度估计误差大，复杂场景下鲁棒性不足，直接限制了机器人在非标准化场景的落地效率，此前行业内多数产品的空间感知能力仅能覆盖70%左右的普通民用场景。
此次发布的LingBot-Depth 2.0，是灵波科技在空间感知领域的第二代自研产品，定位为机器人在物理世界的“视觉眼睛”。不同于上一代300万规模的训练数据集，2.0版本基于1.5亿条覆盖多场景的真实感知数据完成训练，核心性能实现全方位跃升：在行业通用的深度补全基准16项测评中拿下12项第一，排名行业首位；针对最考验模型能力的室内大面积深度缺失场景，其深度估计RMSE值从0.132降至0.062，误差较上一代直接减半；就连玻璃、镜面、透明塑料等传统深度相机最容易失灵的特殊场景，2.0版本的识别准确率也提升了40%以上。
此前推出的LingBot-Depth 1.0版本，已经解决了长期困扰行业的透明、反光物体感知难题，目前已被应用到多款商用、家用机器人产品中。
随着LingBot-Depth 2.0的开放落地，具身智能的场景适配边界将进一步拓宽。家用服务机器人可以更精准识别桌面上的细小玻璃器皿、避免碰撞损坏；工业巡检机器人可以在有大量镜面不锈钢设备的车间里精准定位故障点；物流分拣机器人可以在远距离就识别包裹体积、规划最优搬运路径，整体作业效率有望提升30%以上。
据了解，灵波科技后续还将基于该模型推出适配不同硬件端的轻量化版本，降低下游厂商的使用门槛，推动高精准空间感知能力成为机器人的标配功能。
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