Profile
公司简介
Robbyant 围绕 LingBot 构建具身智能基础模型工具链，覆盖视觉、深度、三维建图、视频生成、世界模型和机器人动作。
官网同时保留 LingBot-VLA、LingBot-VA 与 LingBot-World 的 1.0 和 2.0 入口，呈现从单项感知模型到通用操作与世界建模的演进。
各模型通过官方技术站、GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 对外提供研究说明或开放资源。
为机器人提供从空间感知、世界建模到动作生成的完整模型栈。
Business
核心业务
具身智能模型工具链
具身智能模型工具链覆盖LingBot-VLA、LingBot-Depth、LingBot-Vision、开源模型等官方公开能力。
- LingBot-VLA
- LingBot-Depth
- LingBot-Vision
- 开源模型
Products
主要产品
LingBot-Vision 1.0
稠密空间感知采用 masked boundary modeling 进行自监督训练，为机器人提供边界敏感的稠密视觉表征。
- 自监督学习
- 边界建模
- 空间感知
LingBot-Depth 1.0
深度修复与三维感知通过 masked depth modeling 修复低质量深度传感器数据，为操作和导航提供更稳定的三维信息。
- 深度修复
- 三维感知
- 传感器增强
LingBot-Map 1.0
流式场景建图实时构建高保真三维场景地图，用于机器人持续理解空间。
- 流式重建
- 实时建图
- 三维场景
LingBot-VLA 1.0 / 2.0
通用机器人操作VLA 系列使用大规模真实世界数据预训练，将视觉、语言与动作统一到机器人操作策略中；官网同时保留 1.0 和 2.0 两代页面。
- 视觉语言动作
- 真实世界预训练
- 通用操作
LingBot-VA 1.0 / 2.0
从少量示范学习机器人技能VA 1.0 强调数据高效的技能学习；VA 2.0 进一步统一语义视觉动作表征、因果视频动作建模、稀疏 MoE 和异步闭环推理。
- 视频动作预训练
- 稀疏 MoE
- 异步闭环
LingBot-World 1.0 / 2.0
环境预测与交互LingBot 世界模型系列面向三维重建、未来状态预测与实时交互，官网保留两代技术入口。
- 世界模型
- 三维重建
- 实时交互
LingBot-Video 1.0
具身智能视频生成面向具身智能的大规模开源 MoE 视频基础模型。
- 视频生成
- MoE
- 开源
Applications
目标场景
跨本体机器人操作和开发者验证
试点验证Robbyant官方资料将跨本体机器人操作和开发者验证列为产品应用或技术验证方向。
Sources
官网与信息来源
- Robbyant官方网站Robbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant LingBot 技术主页Robbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VisionRobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-DepthRobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-MapRobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VLARobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VLA 2.0Robbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VARobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VA 2.0Robbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-WorldRobbyant · 访问于 2026-09-16
- Robbyant：LingBot-VideoRobbyant · 访问于 2026-09-16
最后核验：2026-09-16