家EAI-100が、アン・リンボ氏を主要なブレイクスルーと先駆者の一人として選出
3月22日に開催された「珠金金陵・AIオープンソース人材サミットおよびMobaコミュニティ開発者会議」において、「EAI-100（Embodied Artificial Intelligence 100）」リストが正式に発表された。この年次表彰は、2025年の具現化知能分野における代表的な成果および人物トップ100を顕彰するものである。 このリストは、Mobaコミュニティが、中国計算機学会（CCF）知能ロボット委員会や工業情報化部（MIIT）の設備デジタルツイン技術重点実験室などの機関と共同で発表したものである。Ant Lingbo Technologyは、「今年のトップ10ブレイクスルー」と「パイオニア20人」という2つの主要リストに選出され、二重の栄誉に輝いた。
EAI-100は、エンボディド・インテリジェンス分野における体系的な年次総括としての役割を果たしています。 選考は、具体的な影響力、持続的な価値、方向性を示す貢献度を基準としており、個人やその研究が、研究パラダイム、システム能力、あるいは産業実装において実質的な進歩をもたらしたかどうかを評価する。今年の受賞者には、清華大学、北京大学、香港大学などの機関や、Yuzhu Technology、Galaxy General、Xinghai Map、Zhiyuan Roboticsなどの企業から、著名な人物や画期的な成果が名を連ねている。
（写真：EAI-100パイオニア人物リストに選出されたAnt Lingbo Technologyの沈宇軍氏、Yuzhu Technologyの王星星氏、北京大学の王和氏）
LingBot-VLA：具身知能のためのタスク横断型「汎用脳」
Ant Lingbo Technologyが独自開発した具現化基盤モデル「LingBot-VLA」が、「今年のトップ10ブレイクスルー」の一つに選出された。このモデルは、実世界のロボット操作においてクロスモーダルかつタスク横断的な汎化性能を発揮し、トレーニング後のコストを劇的に削減するとともに、「1つの脳で多数の機械を制御する」アーキテクチャの実用的な展開を推進する。
LingBot-VLAは、9種類の主流な二腕ロボット構成にわたる2万時間以上の実運用データを用いて事前学習されています。Ant Lingbo独自の超高精度空間認識モデル「LingBot-Depth」と連携することで、動作精度をさらに向上させます。 このモデルは、高品質なタスク適応を実現するために、わずか80件のデモンストレーションサンプルしか必要としません。基盤となるコードライブラリへの深層最適化と組み合わせることで、主流のフレームワークに比べて1.5倍から2.8倍のトレーニングスループットを達成し、データコストと計算コストの両方を削減します。Ant Lingboは、LingBot-VLAおよび関連するポストトレーニングツールチェーンをオープンソース化し、開発者がこの技術を特定のシナリオに効率的に適応させられるようにすることで、その実用性を大幅に向上させています。
シェン・ユージュン主任科学者が「パイオニア・フィギュア20」に選出
Ant Lingbo Technologyのチーフサイエンティストである沈宇軍氏も、「Embodied Intelligence - Pioneer Figures 20」リストに選出されました。このリストは、この分野に持続的かつ深遠な影響を与えてきた個人を称えるものであり、特にこの学問の進化における重要な局面で「先駆者」としての役割を果たした人物を顕彰するものです。
香港中文大学を卒業した沈宇軍博士は、長年にわたりコンピュータビジョンと生成モデルの研究に注力してきました。CVPRやTPAMIなどのトップクラスの国際会議や学術誌に100本以上の論文を発表し、1万回以上の被引用数を記録しています。Ant Lingbo Technologyの最高技術責任者（CTO）として、彼はチームを率いて今年1月、包括的な技術スイートをリリースし、オープンソース化しました。 これには、空間知覚モデル「LingBot-Depth」、基盤モデル「LingBot-VLA」、世界モデル「LingBot-World」、および動画・動作モデル「LingBot-VA」が含まれる。このポートフォリオは、空間知覚から知的意思決定へ、そして基盤機能から世界モデリングへと至る完全なマトリックスを構築し、具現化された知能の研究室での研究から大規模な実世界への応用への移行を加速させるものである。
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