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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

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发表于 1 小时前 |Reserved| 显示全部楼层 |阅读模式
IT之家 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。

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▲ LingBot-Depth 2.0 在镜面、玻璃等困难场景中补全出完整、平整的三维结构

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▲ LingBot-Depth 2.0 在真实传感器深度补全测试中表现较佳

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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▲ LingBot Depth 2.0 在多型号传感器的空间和时域深度估计任务方面表现)
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