8月28日，高德正式发布首个无长程依赖的万帧级流式3D重建模型ABot-Recon。该模型摒弃传统长程记忆，仅凭连续12帧画面即可实现边拍边建，实时重建上万帧3D场景。凭借局部位姿预测与残差优化的创新路径，其在多项权威评测中斩获SOTA：平均轨迹误差降低40.6%，速度达24.45FPS，峰值显存仅约6.71GB，消费级显卡即可流畅运行。此外，仅需单目RGB视频输入，无需额外传感器，广泛适用于自动驾驶、具身智能等领域。目前代码及权重已在GitHub和魔搭开源。

2026年4月，蚂蚁灵波开源全新模型LingBot-Map，实现‘∞帧画面边看边3D重建’，突破实时性、记忆性与显存消耗的‘不可能三角’。该模型采用纯自回归技术，通过几何上下文注意力（GCA）机制模拟人类选择性记忆，分层管理历史帧信息，显著降低显存需求至13.28GB，推理速度达20FPS。在多项基准测试中，LingBot-Map表现优于现有流式3D重建模型，稳定处理超长视频序列（10000+帧），轨迹误差降低77%。这一技术为机器人、自动驾驶、AR/VR等领域提供低成本、高精度解决方案，补齐蚂蚁灵波‘感知-建模-模拟-控制’全链路具身智能技术栈的关键拼图。项目已开源，代码与论文可从Hugging Face、GitHub等平台获取。