数据规模跃升至 1.5 亿:蚂蚁灵波空间感知 AI 模型 LingBot-Depth 2.0 发布
蚂蚁灵波科技发布空间感知模型 LingBot-Depth 2.0,训练数据从 300 万激增至 1.5 亿,在 16 项深度补全基准测评中拿下 12 项第一。新模型在玻璃、镜面等传统深度相机易失灵场景表现突出,深度误差较上一代减半。同时推出的视觉基座模型 LingBot-Vision,以更小数据量实现优于 DINOv3 的精度。#具身智能# #空间感知#...
最新 7 月 7 日消息,蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技今天发布空间感知模型 LingBot-Depth 2.0。该模型基于 1.5 亿规模数据进行训练,号称在边缘清晰度、细小物体识别、远距离深度估计以及复杂场景鲁棒性等方面实现全面升级。
灵波科技表示,相比于 LingBot-Depth 1.0,LingBot-Depth 2.0 的训练数据从 300 万扩充至 1.5 亿规模:在深度补全基准的 16 项测评中获得 12 项第一;在最难的室内大面积深度缺失场景中,深度误差较上一代减半(RMSE 从 0.132 降至 0.062);在玻璃、镜面、透明物体等传统深度相机最容易失灵的场景中表现较为突出。
官方此次还同步推出了 LingBot-Depth 2.0 的视觉基座模型“LingBot-Vision”,旨在应对机器人视觉在空间感知、精细识别和复杂环境适应等方面的核心挑战。其预训练语料仅为 1.6 亿张图像,比 DINOv3 小一个数量级,深度估计精度却与优于 DINOv3;并且,LingBot-Vision 对物体边界的判定足够稳定,能在视频中连续追踪物体边界。


目前,LingBot-Depth 2.0 已通过奥比中光深度视觉实验室专业认证。实际场景测试显示,基于奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机提供的芯片级 3D 原始数据,LingBot-Depth 2.0 在边缘清晰度、物体轮廓完整性、细小物体识别、远距离深度估计及复杂光照、材质场景下的鲁棒性等方面均有明显提升。

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