近日，蚂蚁集团旗下专注于空间智能的子公司——蚂蚁灵波正式发布了其最新空间感知模型LingBot-Depth 2.0。该模型在深度估计、三维场景理解等核心指标上实现了显著突破，同时宣布与国内3D视觉感知领军企业奥比中光达成深度合作，共同推动空间智能技术在机器人、自动驾驶、智慧物流等领域的产业化落地。

技术突破：从“看得见”到“看得懂”

据蚂蚁灵波技术团队介绍，LingBot-Depth 2.0模型在算法架构上进行了全面升级。相较于上一代版本，新模型引入了多模态融合与自监督学习机制，能够在弱纹理、光照剧烈变化等复杂场景下，实现亚厘米级的深度估计精度。这意味着机器人在面对玻璃幕墙、纯色墙壁、夜间环境等传统视觉难题时，依然能够稳定输出高精度三维空间信息。

“空间感知是机器人与物理世界交互的底层能力。”蚂蚁灵波首席科学家在发布会上表示，“LingBot-Depth 2.0的核心价值在于，它不仅能告诉机器人‘前方有障碍物’，还能精确输出障碍物的三维轮廓、距离甚至材质反射特性，为后续的路径规划、抓取决策提供可靠数据支撑。”

此外，该模型在端侧部署方面取得了重要进展。通过模型压缩与量化技术，LingBot-Depth 2.0可在算力有限的嵌入式设备上以毫秒级速度完成深度推理，为实时性要求极高的工业机器人、移动配送车等场景提供了技术可行性。

联手奥比中光：补齐硬件生态关键一环

发布会上，蚂蚁灵波宣布与国内3D视觉传感器巨头奥比中光达成战略合作。双方将围绕“算法+硬件”一体化方案，共同开发面向行业应用的3D视觉感知系统。

奥比中光将基于其自主研发的iToF、双目结构光等系列模组，为LingBot-Depth 2.0提供定制化的硬件适配层。双方将联合优化传感器标定、深度校准与数据预处理流程，降低系统集成复杂度。据悉，首款联合方案将聚焦服务机器人领域，目标是将三维空间感知模组成本降低30%以上，同时提升在搬运、清洁、巡检等场景下的环境适应能力。

业内分析人士指出，当前空间智能领域面临的瓶颈之一在于算法与硬件的耦合不够紧密。单纯的算法优化难以弥补传感器物理极限带来的噪声问题，而蚂蚁灵波与奥比中光的“软硬协同”模式，有望打通从数据采集、模型推理到决策执行的全链路，加速技术从实验室走向产业化。

产业落地：聚焦三大场景，打造标杆案例

伴随模型发布，蚂蚁灵波同步公布了面向三大重点场景的落地计划：

  • 智慧物流：针对仓储中的无人叉车、AGV，LingBot-Depth 2.0可实时构建高精度三维地图，实现动态障碍物检测与避障，提升搬运效率20%以上。
  • 家庭服务机器人：结合奥比中光的低功耗模组，该模型能让扫地机器人在复杂家居环境中精确定位家具位置，实现更智能的边角清扫与越障。
  • 智能制造：在工业质检环节，模型可对产品零部件进行三维尺寸测量与缺陷检测，精度达到工业级标准。

据悉，已有数家头部物流企业及家电厂商与蚂蚁灵波签署了试点合作协议，预计今年下半年将落地首批商用案例。

展望：空间智能进入“深水区”

随着具身智能、机器人产业进入爆发前夜，空间感知作为其“眼睛”的重要性愈发凸显。LingBot-Depth 2.0的发布，不仅是一次技术迭代，更标志着蚂蚁灵波从“算法公司”向“解决方案提供商”的战略转型。通过联合奥比中光等产业链伙伴，一个以开放生态为核心的空间智能应用基础设施正在加速成型。

未来，蚂蚁灵波表示将继续深耕空间智能基础模型，并计划年内开源部分核心工具链，吸引更多开发者参与到三维空间理解的技术生态建设中来。