一 | 该图片使用了AI生成技术 本文来自微信公众号： 潮涌AI ，作者：潮涌AI编辑部，原文标题：《蚂蚁集团组织了一支「物理AI特工队」：蚂蚁灵波具身路线的优势与困顿》 2024年12月，上海张江，一家新公司注册成立。 央行今日公告称，将在8月27日至9月1日开展隔夜逆回购操作，采用固定利率、数量招标，每日操作量不超过6000亿元。
二 | 同时，8月25日，央行将开展5000亿元MLF操作，期限为1年期。 硕博占比超过九成，CEO是朱兴，首席科学家沈宇军来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室。 这家公司叫蚂蚁灵波，蚂蚁集团全资子公司，注册资本1亿元，在刚刚结束的WAIC上以“镇馆之宝”的名号扩散势能。 市场认为，受银行考核等因素影响，8月末短期流动性需求增加。
三 | 央行在这一时点连续开展隔夜逆回购，有助于控制市场隔夜利率DR001的波动性，引导其围绕政策利率中枢平稳运行；9月1日开展1次隔夜逆回购操作，或与当日7天期逆回购到期量较大有关。 考虑到8月有6000亿MLF到期，这意味着8月MLF续作缩量1000亿，为近四个月来首次缩量。不过，考虑到8月两个期限品种的买断式逆回购续作加量2000亿，这意味着当月央行中期流动性操作合计加量1000亿，连续第二个月保持净投放，净投放规模较上月低7000亿。
四 | 月末资金面波动因素增多 央行出手维稳 临近月末，为保持银行体系流动性充裕，8月25日，中国人民银行将以固定数量、利率招标、多重价位中标方式开展5000亿元MLF操作，期限为1年期。
五 | 8月有6000亿MLF到期，这意味着8月MLF续作缩量1000亿，为近四个月来首次缩量，上月为续作加量1000亿。
六 | 月末资金面可能会面临一定扰动。具体来看，本周存单到期规模有所提升，存单到期6481亿元，较前一周的5211亿元有所提升。 毫无疑问，蚂蚁集团内部多了一支被员工称为“物理AI特工队”的队伍。政府债净缴款将升至7986亿元，较上周1539亿元明显增加，创2025年以来单周新高。他们的任务不是做支付，不是做大模型聊天机器人，而是给实体机器人造“大脑”。 蚂蚁如何爬出一家“机器人公司” 朱兴2011年加入阿里巴巴。
七 | 不过，兴业证券首席经济学家刘郁指出，央行近期操作，维护资金利率平稳的意图较为明确，6、7月跨月启动隔夜逆回购、8月税期首次开启隔夜投放，均体现出“削峰填谷”、避免资金面大幅波动的操作思路。 过去14年里，他做过支付、金融服务、O2O，2023年刚刚完成支付宝广告商业化的从0到1，而在2024年底，他被抽调筹建蚂蚁灵波。 这是一个令外界意外的选择。
八 | 从时间线来看，灵波的筹建时间非常紧迫。央行或通过MLF续作及逆回购投放予以配合。 朱兴没有机器人行业的背景，但他有一个蚂蚁当下最需要的能力：把技术变成能落地的产品。 灵波的首席科学家沈宇军则来自蚂蚁技术研究院交互智能实验室，研究方向是计算机视觉和深度学习，本科毕业于清华大学电子工程系，然后选择在香港中文大学信息工程系攻读博士学位，曾在商汤实习，担任过字节跳动高级研究员。 两人搭配的逻辑清晰：一个懂产品化和商业化，一个懂技术底层。
九 | 投放若如期足量，资金面整体有望平稳跨月。
十 | 目前，灵波团队硕博技术人才占比超过九成。在蚂蚁集团内部，灵波挂在CTO线下，与百灵大模型团队、支付宝AI团队平行，但专攻“物理智能”——也就是具身智能。 蚂蚁集团对灵波的战略定位，是把AGI目标拆成两个层面：数字智能和物理智能。数字智能由百灵大模型、AI支付宝、蚂蚁阿福等业务承载；物理智能的核心执行主体，就是灵波。 东方金诚首席宏观分析师王青对财联社记者表示，8月中期流动性连续第二个月净投放，有两个直接原因：首先，近期市场隔夜利率DR001基本围绕政策利率平稳运行，8月中期流动性净投放，有助于保持资金面充裕，稳定市场预期。其次，接下来政府债券发行将会提速，其中三季度将为年内政府债券发行高峰期。
十一 | 六款模型，两条路线 2026年7月初，蚂蚁灵波在一周内连续发布六款具身智能大模型，覆盖视觉、视频、空间感知、灵巧操作、世界模型和世界动作模型六个方向，并且全部开源。 这不是一次普通的产品发布，灵波在发布会上展示了它的技术路线选择：双线并进。 第一条是VLA路线（视觉-语言-动作），代表模型是LingBot-VLA 2.0。这条路线的主流逻辑是“看到→理解→动作”，基于视觉-语言模型做基座，让机器人根据视觉输入和语言指令输出动作。
十二 | 这是当前行业最主流的技术路线，Figure、Google DeepMind的RT系列都在这个方向。由此，8月中期流动性连续第二个月净投放，有利于支持政府债券顺利发行，体现货币、财政政策协同。 第二条是世界模型路线，代表模型是LingBot-VA 2.0。 “央行可通过收短放长，既调控非银资金中枢，又实现财政货币协同。这条路线不直接映射感知到动作，而是先预测“世界接下来会如何变化”，再同步生成下一步动作。不同阶段货币政策目标不同，需结合长、短端操作工具的组合判断央行态度。总的来看，调控信贷、支持财政，倾向于采用买断式、MLF等中长期工具；调控非银资金利率中枢，倾向于采用隔夜逆回购、7天逆回购等短端资金。”申万宏源证券指出，如果月底MLF缩量，需注意央行阶段性目标转向，警惕长债调控风险。 央行增加隔夜逆回购次数 加快推进货币政策框架转型 值得注意的是，8月隔夜逆回购操作次数达到8次，显著高于7月的3次和6月的2次，具体来看，央行将在8月末前后开展4次隔夜逆回购操作（27日，28日、31日和9月1日）；叠加央行8月14日至19日已开展4次逆回购操作（14日、17日、18日、19日），及8月3日已开展1次隔夜逆回购操作。沈宇军在技术分享中把VA 2.0定义为“行业首个具身原生世界动作模型”，基于自回归架构从零开始预训练，实现了单卡150Hz的实时推理。
十三 | 同时，央行也在8月首次选择月中集中操作隔夜逆回购，时点正从月末向全月延伸。
十四 | 招联首席经济学家董希淼认为，这是隔夜逆回购从“应急工具”迈向“常态化工具”的标志。
十五 | 董希淼认为，从数量操作维度看，两则公告传递出央行流动性管理的两个特点：一是，期限结构主动“缩长增短”；二是短期工具规模显著扩容。 六款模型的分工是清晰的： VA 2.0的技术细节值得单独拆解。
十六 | 操作的核心逻辑是“以短换长、总量中性偏收敛”，虽然整体流动性仍保持合理充裕，但资金期限明显缩短、操作频率提高，对短期市场利率波动的敏感度将相应上升，意味着央行流动性调控正从“总量宽松”向“精准调剂、优化期限”的精细化操作转变。 据灵波发布的技术文档，它采用了四项核心设计：语义视觉-动作分词器、严格的因果预训练范式、MoE架构，以及增强的异步推理机制。前三项解决的是“理解世界”的问题，最后一项解决的是“实时响应”的问题，让机器人在执行当前动作时，模型已经开始预测未来状态。 150Hz的推理频率是什么概念？ 它意味着模型每秒完成150次推理，单次响应约6.7毫秒；作为参照，人类眨眼一次约需300-400毫秒，也就是说，机器人“思考”一次的时间不到眨眼时间的1/50。
十七 | 王青表示，这意味着隔夜逆回购操作正在较快常态化，对有效抑制市场隔夜利率DR001的波动性发挥了明显作用。背后是近期央行正在加快推进货币政策框架从数量型向价格型转型，更加重视稳定短端市场利率。这也意味着DR001将会“更稳”，月中税期走款、政府债券发行缴款、政策工具到期、月末银行考核等因素的影响将明显弱化。 央行副行长邹澜此前在国新办发布会表示，在公开市场常规操作中增加隔夜逆回购操作品种，有利于增强央行流动性管理和短端利率调控的精准性、有效性，下一步，央行将继续平稳有序推动货币政策操作框架的改革完善，更好引导市场隔夜利率在政策利率附近平稳运行。 灵波的技术文档称，VA 2.0让机器人具备了“边推演、边行动”的通用控制能力。 但一位机器人行业从业者向亿邦动力表示，推理频率只是工程指标之一，真正的考验是在真实场景中的泛化能力。“在仿真环境里跑150Hz和在有老人、小孩、宠物的家庭环境里跑150Hz，是两回事。结合一级交易商需求，研究逐步增加隔夜逆回购的操作频率，并和市场做好沟通。
十八 | ”
开源、R1和生态
灵波这次发布的另一个关键策略是全栈开源——权重、代码、后训练工具链、评测集全部放出。
在技术标准尚未定型的阶段，开源是建立生态影响力的最快方式。灵波的模型支持多种机器人构型，不同本体和场景均可接入同一套“大脑”。
（文章来源：财联社）。
目前，已有十几家机器人厂商与灵波建立合作。
除了蚂蚁直接参与投资的宇树科技、星海图，今年6月，乐聚机器人官宣旗下KUAVO 4 Pro（夸父）已完成LingBot-VLA的后训练适配，并围绕GM-100评测体系里的95个真实操作场景做了系统性测评。
LingBot‑VLA 2.0训练
但灵波并非只做“大脑”。
十九 | 2025年9月，它推出了首款服务机器人Robbyant R1，定位家庭、养老、医疗健康等服务场景。不过，根据多家媒体的报道，R1目前的出货量有限，更接近“验证模型的载体”，距离大规模走量尚有距离。 这是一个现实的处境。
| 在硬件本体环节，宇树、智元、银河通用、星动纪元等公司在硬件工程、供应链和量产上已经积累了数年，灵波的机器人产品力和量产能力还无法与它们直接竞争。 大厂具身地图上的“唯一” 把灵波放在中国大厂具身智能的地图上，它的位置有些特殊。 阿里在通义体系下推出了Qwen-Robot，但产品定位更偏平台工具，给机器人厂商提供多模态基础模型，本身不做本体，也不深入到具身大脑的操作层；腾讯的Robotics X研究院走“云+投资”路线，把大脑和算力卖给机器人公司；华为CloudRobo同样以云端能力为主。京东和美团采取重投资、轻自研的策略，聚焦物流和配送场景。
| 灵波是唯一一家同时押注大脑基座、世界模型和本体落地的大厂子公司。
| 蚂蚁灵波官网截图 但这个“唯一”也带来了问题。 灵波在蚂蚁集团内部需要与百灵大模型团队、支付宝AI团队争夺资源；在蚂蚁集团外部，仅阿里系内部就有多个具身智能条线“各自为战”，包括千问Qwen-Robot、高德世界模型，尚未形成统一的战略协同。 数据困局与开源的悖论 如果技术路线的不确定性是第一层困顿，那么数据瓶颈是更现实的第二层。 具身智能行业有一个被反复提及的残酷数字：真实世界数据与语言数据有几万到几百万倍的差距。大语言模型可以调用万亿级的人类语言数据进行训练，但机器人需要的物理交互数据，比如“怎么抓杯子不碎”“在湿滑地面上怎么保持平衡”，只能靠真机一点点积累。 灵波的数据从哪里来？ 根据AIX财经报道，灵波的真机数据主要依赖生态伙伴供给，包括宇树、乐聚、星海图等合作厂商的真机测试数据。 这是一种“借鸡生蛋”的模式：灵波自己不造大量本体，靠合作伙伴的数据来训练模型。
| 但这个模式的脆弱性是显而易见的。
| 宇树科技刚刚推出了宇树UnifoLM-OminiA-0.3具身大模型，智元机器人有自己的世界模型和AgiBot World数据平台。
| 一旦这些本体厂商认真自研大脑，数据供给随时可能收紧，灵波将失去最重要的训练燃料。 微博截图 全栈开源是灵波应对这个困局的策略：权重、代码、工具链、评测集全部放出，吸引全球开发者基于其标准开发，试图把自己变成“公共底座”。 但是，别忘记了具身智能头部玩家们自己也都在有意识布局“大脑”，如果它们自己的大脑做得比灵波更好，为啥选择灵波？ 开源在标准未定型的阶段是建立生态的最快方式，但它本身不构成护城河。模型能力能否持续领先，才是灵波能不能守住“公共底座”位置的关键。 为什么要做这件事？ 蚂蚁做具身智能，最直接的背景是战略重心发生了变化。 “具身智能”在2025年首次被写入政府工作报告，随后，上海、深圳等地相继出台支持政策。但政策红利之外，蚂蚁有一个更具体的业务逻辑。 蚂蚁的主业，支付、金融、健康，增长已见顶。但很多人忽略了一点：蚂蚁从来就不是一家纯线上的公司。 支付宝的二维码遍布全国数千万商户，蚂蚁的医疗业务（好大夫在线、阿福）直接连接医院和患者，芝麻信用渗透进租房、出行、政务等线下场景。 蚂蚁的触角早已延伸到线下，只是过去用软件和二维码作为入口。 在老龄化社会里，AI助手不仅要解决问诊这一个问题，最终还要有实体：陪伴、送药、康复、看护，纯软件解不了这些问题。 沈宇军在今年7月的一次技术分享中表示，“未来要更好地服务用户，肯定会进入到物理世界，这是业务的自然延伸。” 从这个角度看，灵波对蚂蚁而言，不是一次跨界冒险，而是主业的自然延伸。 对一家科技公司来说，做具身智能、做物理AI，是进入线下最深场景最合理的路径之一。
| 蚂蚁必须走这一步，因为线下的刚需场景终究需要实体来承接。 但这条路的长度可能超出预期。
| 高盛团队在研报中认为，人形机器人技术拐点仍不明朗，能力尚不足以处理多种通用任务。高盛预计，到2027年全球人形机器人出货量约7.6万台，到2032年约50.2万台，步伐慢于市场预期。 灵波的200余人团队正在和时间赛跑。他们在一周内开源了六款模型，但把模型变成能在老人家里安全运行的机器人，还需要更长的周期。 CEO朱兴在公司成立之初说过一句话：“让人形机器人早日走进寻常百姓家。” 这句话的实现时间，目前还没有人能给出一个确切的数字。 *参考文章： AIX财经《蚂蚁，为何狂卷具身智能？》 亿邦动力《一周开源六款模型蚂蚁灵波卡位“具身原生”》 科创板日报《WAIC观察：具身智能“深圳军团”，补齐人形机器人落地关键中间层》 本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 [email protected]。
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Published on:20:58:37
