7月7日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技正式推出了空间感知模型LingBot-Depth 2.0。这款全新深度估计模型基于1.5亿规模的高质量数据训练，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了全面升级，显著提升了机器人视觉的空间理解能力。

灵波科技透露，与上一代LingBot-Depth 1.0相比，2.0版本训练数据的规模直接从300万跃升至1.5亿。在具体数据上的表现相当亮眼：在深度补全基准的16项测评中，它一举拿下12项第一；而在最具挑战性的室内大面积深度缺失场景里，深度误差较上一代直接减半——RMSE从0.132显著降低至0.062。尤其值得关注的是，在玻璃、镜面、透明物体等传统深度相机最常见的“克星场景”中，该模型的深度补全表现相当突出，充分展现了其卓越的复杂环境适应能力。

一同发布的还有LingBot-Depth 2.0的视觉基座模型“LingBot-Vision”。这个模型的定位非常清晰：专门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。值得一提的是，它的预训练语料仅有1.6亿张图像，比业界熟知的DINOv3小了一个数量级，但深度估计精度却优于DINOv3。更关键的是，LingBot-Vision对物体边界的判定足够稳定，能够在视频中连续追踪物体边界——这对机器人实际运动而言，属于基本功中的硬核能力，也为后续的自主导航与操作提供了可靠基础。

目前，LingBot-Depth 2.0已经通过了奥比中光深度视觉实验室的专业认证。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，以及复杂光照、材质场景下的鲁棒性等方面，均有明显提升，进一步巩固了其在机器人空间感知领域的领先优势。