智東西
作者 程茜
編輯 漠影

智東西5月19日?qǐng)?bào)道，近日，清華系具身智能創(chuàng)企靈御智能宣布完成近億元天使+輪融資，這是其2個(gè)月連續(xù)獲得的第2輪融資，金沙江聯(lián)合資本、英諾基金、水木清華校友種子基金、銀河創(chuàng)新資本等知名投資機(jī)構(gòu)均曾參投。

資本端的持續(xù)加持，印證了靈御智能的技術(shù)實(shí)力與商業(yè)潛力。靈御智能披露，目前其意向訂單約3億元，在手訂單約1億元，今年預(yù)計(jì)出貨約1000臺(tái)左右。

具身智能的萬億藍(lán)海賽道已然開啟。國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國(guó)發(fā)展報(bào)告2025》預(yù)測(cè)，中國(guó)具身智能市場(chǎng)規(guī)模2035年將突破萬億元。但高速擴(kuò)張的產(chǎn)業(yè)表象之下，一個(gè)串聯(lián)多個(gè)落地痛點(diǎn)的核心癥結(jié)顯現(xiàn)：高質(zhì)量真機(jī)數(shù)據(jù)稀缺。

這使得行業(yè)內(nèi)部矛盾凸顯：一方面是仿真數(shù)據(jù)脫離物理現(xiàn)實(shí)、泛化能力不足，無法支撐商用級(jí)迭代；另一方面是真機(jī)數(shù)據(jù)采集門檻高、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)稀缺，高昂成本制約企業(yè)數(shù)據(jù)積累，這種仿真虛測(cè)與真機(jī)實(shí)采的矛盾，成為制約行業(yè)算法迭代與量產(chǎn)落地的核心瓶頸。

▲靈御智能機(jī)器人在真實(shí)的超市場(chǎng)景擺放藍(lán)莓

劍指這一核心矛盾，憑借清晰的差異化發(fā)展路線，靈御智能已在技術(shù)、資本、商業(yè)化層面完成多重驗(yàn)證，打通低成本、可量產(chǎn)、可規(guī)模化的真機(jī)數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用，在白熱化的具身智能賽道中實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)突圍。

一、從“Demo秀”走向萬億級(jí)產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)定義具身智能新基建

具身智能賽道進(jìn)入技術(shù)底座日趨成熟、商業(yè)化路徑逐漸清晰的關(guān)鍵期。

近幾年來，這一賽道已跳出分散研發(fā)、小范圍單點(diǎn)測(cè)試的階段，完成技術(shù)底層研發(fā)、生態(tài)共建到商業(yè)落地的完整生態(tài)閉環(huán)。

而在技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)落地的背后，數(shù)據(jù)亦是貫穿具身智能產(chǎn)業(yè)始終的核心命脈，其不僅定義機(jī)器人的智能上限，更直接決定具身智能的場(chǎng)景適配與規(guī)模化落地能力。

但放眼整個(gè)行業(yè)，優(yōu)質(zhì)具身智能數(shù)據(jù)仍面臨獲取難、標(biāo)注貴、場(chǎng)景碎片化、合規(guī)門檻高的痛點(diǎn)，讓數(shù)據(jù)紅利看似觸手可及，實(shí)際卻成為制約行業(yè)突破的最大痛點(diǎn)之一。

那具身智能到底需要什么樣的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)？答案無疑是深度貼合真實(shí)物理規(guī)律、適配線下實(shí)際作業(yè)場(chǎng)景的真機(jī)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)能全面還原現(xiàn)實(shí)環(huán)境變數(shù)與實(shí)體交互細(xì)節(jié)。

然而，當(dāng)前真機(jī)數(shù)據(jù)發(fā)展深陷不可能三角，高昂采集成本、偏低產(chǎn)出效率、規(guī)模化供給壁壘相互掣肘，難以兼顧三者平衡。行業(yè)便普遍借助仿真合成數(shù)據(jù)補(bǔ)齊體量缺口。但仿真數(shù)據(jù)難以復(fù)刻真實(shí)世界復(fù)雜的物理邏輯與環(huán)境差異，存在天然的真實(shí)度偏差，始終無法替代真機(jī)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，因此并不是行業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的最優(yōu)解法。

因此在具身智能規(guī)模化落地前夜，行業(yè)當(dāng)下最迫切的訴求之一，便是打通低成本、高效率、高品質(zhì)的真機(jī)數(shù)據(jù)獲取通路。今年4月，美國(guó)斯坦福大學(xué)以人為本AI研究院（HAI）發(fā)布長(zhǎng)達(dá)423頁的《AI指數(shù)報(bào)告2026》提到，機(jī)器人在仿真環(huán)境中的操控成功率為89.4%，但進(jìn)入真實(shí)家庭場(chǎng)景后，這一數(shù)據(jù)暴跌至12%。這之中的落差，直指真機(jī)數(shù)據(jù)的稀缺與不可替代性。

但現(xiàn)實(shí)情況是，盡管當(dāng)下有不少具身智能企業(yè)在開源相關(guān)數(shù)據(jù)集，但目前行業(yè)可使用的開源數(shù)據(jù)集整體體量?jī)H為十萬小時(shí)級(jí)，高純度、高適配性的海量?jī)?yōu)質(zhì)真機(jī)數(shù)據(jù)依舊緊缺。

從產(chǎn)業(yè)落地來看，真機(jī)數(shù)據(jù)對(duì)具身智能從Demo走向成熟產(chǎn)品、加速產(chǎn)品優(yōu)化迭代都至關(guān)重要。一邊是仿真落地商用，離不開真機(jī)數(shù)據(jù)完成原型到產(chǎn)品的蛻變；一邊是產(chǎn)品升級(jí)，需實(shí)現(xiàn)真機(jī)數(shù)據(jù)閉環(huán)，加快算法優(yōu)化周期，進(jìn)一步降低設(shè)備故障率、提升良品率。

種種行業(yè)現(xiàn)狀已然形成業(yè)內(nèi)共識(shí)：高質(zhì)量、長(zhǎng)時(shí)序、高復(fù)雜度的機(jī)器人實(shí)景操作與環(huán)境交互真機(jī)數(shù)據(jù)，是驅(qū)動(dòng)具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素。

二、真機(jī)數(shù)據(jù)成行業(yè)稀缺硬通貨，靈御智能打破不可能三角

作為具身智能產(chǎn)業(yè)的稀缺硬通貨，業(yè)內(nèi)正試圖找到破解真機(jī)數(shù)據(jù)不可能三角的全新解法。

而這一困境，也催生了具身智能賽道中的獨(dú)特定位玩家——具身智能Infra，靈御智能就是其中的典型代表。透過其成熟的布局思路與落地解法，我們便能窺見真機(jī)數(shù)據(jù)困局的破局答案。

首先是獲取真機(jī)數(shù)據(jù)的效率，更快的采集速度執(zhí)行速度，讓靈御智能的方案擁有更高的作業(yè)上限。

硬核實(shí)操能力是直觀印證。在去年11月的第二屆中關(guān)村具身智能機(jī)器人應(yīng)用大賽上，靈御智能TeleAvatar機(jī)器人報(bào)名的家庭、工業(yè)、安全三大場(chǎng)景的7個(gè)細(xì)分賽道均拿下一等獎(jiǎng)。其在工作場(chǎng)景物料搬運(yùn)任務(wù)43秒、零件裝配1分22秒完成，家庭服務(wù)的桌面清潔45秒、衣物晾曬55秒搞定，均遠(yuǎn)勝同類選手。

▲靈御智能機(jī)器人垃圾分揀

與此同時(shí)，其還實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化數(shù)據(jù)產(chǎn)能，根據(jù)靈御智能的數(shù)據(jù)，其單日有效采集時(shí)間可達(dá)10小時(shí)以上，單日任務(wù)完成條數(shù)超800條。

其次是成本要低，相比業(yè)界主流3～5元的單條任務(wù)采集成本，靈御智能直接把成本大幅下探，降幅達(dá)83.33%～90%，將單條數(shù)據(jù)采集成本壓至0.6元。

3～5元的單條任務(wù)數(shù)據(jù)采集成本，是以當(dāng)下市面上主流的真機(jī)遙操機(jī)器人為例，按其常規(guī)一年使用再疊加人力、運(yùn)維等周期綜合開支折算。而具身智能落地場(chǎng)景繁雜、真實(shí)作業(yè)環(huán)境變數(shù)極多，模型訓(xùn)練與能力迭代，本身就需要源源不斷的海量真機(jī)數(shù)據(jù)作為支撐，因此成本大幅下探是這一賽道規(guī)模化發(fā)展的必要條件。

靈御智能TA機(jī)器人的售價(jià)為10萬～20萬，疊加其人工以及各種雜項(xiàng)成本，全年綜合總成本可控制在30萬元以內(nèi)，折算每小時(shí)使用成本僅100元～150元，最終單條任務(wù)數(shù)據(jù)采集成本低至0.6元左右。

這一成本水準(zhǔn)已貼近UMI通用操控界面輕量化采集方案的費(fèi)用水平，UMI本就是行業(yè)里低成本數(shù)據(jù)采集的方案，足見靈御智能已經(jīng)在成本優(yōu)勢(shì)實(shí)打?qū)嵚涞亍?/p>

最后是數(shù)據(jù)質(zhì)量，具身智能落地最終落腳于數(shù)據(jù)品質(zhì)，而靈御智能的方案憑借時(shí)序同步能力、全場(chǎng)景多元數(shù)據(jù)覆蓋與超高作業(yè)定位精度，最終實(shí)現(xiàn)真機(jī)數(shù)據(jù)采集保質(zhì)保量的更優(yōu)狀態(tài)。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提是實(shí)現(xiàn)高精度時(shí)序協(xié)同，讓機(jī)器人學(xué)的數(shù)據(jù)具備真實(shí)參考條件。TA機(jī)器人基于S100、x86、激光雷達(dá)、相機(jī)等全套硬件能實(shí)現(xiàn)亞微秒級(jí)同步。并且其從相機(jī)曝光到數(shù)據(jù)進(jìn)入內(nèi)存的整體延遲最低可控制在40ms，能從源頭規(guī)避數(shù)據(jù)錯(cuò)位、信息脫節(jié)等問題。

充足且齊全的數(shù)據(jù)品類，可充分適配算法不同階段的訓(xùn)練需求，因此真機(jī)數(shù)據(jù)往往需要全面覆蓋多類核心數(shù)據(jù)來復(fù)刻真實(shí)物理場(chǎng)景的行為邏輯。基于此，TA機(jī)器人覆蓋了力控?cái)?shù)據(jù)、頭部4k雙目視覺數(shù)據(jù)、腕部2k雙目視覺數(shù)據(jù)和遙操作眼動(dòng)數(shù)據(jù)等。

高精度定位是保障真機(jī)數(shù)據(jù)具備復(fù)用價(jià)值與通用價(jià)值的前提，若定位精度不足，機(jī)器人每次執(zhí)行動(dòng)作都會(huì)出現(xiàn)細(xì)微偏差。TA可以實(shí)現(xiàn)重復(fù)定位精度0.1mm、絕對(duì)精度1mm，確保數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。

真機(jī)數(shù)據(jù)采集的效率、成本、質(zhì)量三者環(huán)環(huán)相扣，追求高效采集不能犧牲數(shù)據(jù)品質(zhì)，嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量亦不能盲目推高投入成本，唯有三者協(xié)同平衡，才能跳出不可能三角的行業(yè)困境。靈御智能的整套方案正是打破這一困局的優(yōu)質(zhì)解法。

三、從單點(diǎn)能力到全體系閉環(huán)競(jìng)爭(zhēng)，清華系創(chuàng)企搞定數(shù)據(jù)全生命周期管理

在具身智能賽道，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略價(jià)值不言而喻。這也注定了未來行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心格局：手握自主硬件本體，且具備低成本規(guī)模化量產(chǎn)真機(jī)數(shù)據(jù)實(shí)力的企業(yè)，能夠不斷沉淀優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，順勢(shì)構(gòu)筑起技術(shù)與商業(yè)壁壘。

這一背景下，靈御智能已經(jīng)確定了差異化的發(fā)展路徑：做具身智能的基礎(chǔ)設(shè)施提供商，為行業(yè)提供高質(zhì)量的本體和數(shù)據(jù)服務(wù)，成為連接硬件與上層應(yīng)用的中間層。

靈御智能創(chuàng)始人兼CEO金戈曾提到，具身智能生態(tài)可以大致分為最底層的機(jī)器人本體，中間層的云邊協(xié)同架構(gòu)和數(shù)據(jù)層，再往上的模型算法層，最上層的應(yīng)用層。目前大量公司從模型算法層切入，靈御智能則認(rèn)為本體、數(shù)據(jù)、通訊這些基礎(chǔ)層才是行業(yè)發(fā)展的根基，把這些基礎(chǔ)設(shè)施做好，才能更好地服務(wù)上層生態(tài)伙伴。

這背后其還在打破一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)，數(shù)據(jù)采集不是簡(jiǎn)單的收集信息，在靈御智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家莫一林看來，“懂?dāng)?shù)據(jù)”需要理解數(shù)據(jù)的全生命周期管理，例如真機(jī)遙操作數(shù)據(jù)采集時(shí)，如果沒有做好時(shí)間同步和空間標(biāo)定，采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量和普通第一視角視頻沒有本質(zhì)差異。

因此，基于自主研發(fā)的靈御TA機(jī)器人，靈御智能已構(gòu)建起一套兼具高密度、低成本、高精度與高穩(wěn)定性的真機(jī)數(shù)據(jù)生產(chǎn)范式。

正是依托深厚的技術(shù)積淀與專業(yè)團(tuán)隊(duì)，靈御智能得以從源頭搭建科學(xué)規(guī)范的真機(jī)數(shù)據(jù)生產(chǎn)體系。

成立1年有余的清華系創(chuàng)企，其創(chuàng)始人兼CEO金戈為清華大學(xué)自動(dòng)化系學(xué)士、清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院MBA，聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家莫一林為清華大學(xué)自動(dòng)化系長(zhǎng)聘副教授。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)不僅有深耕控制與機(jī)器人研究的近二十年經(jīng)驗(yàn)，還擅長(zhǎng)推動(dòng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化落地。

▲靈御智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家莫一林（左）、創(chuàng)始人兼CEO金戈（右）

目前，靈御智能已形成從設(shè)備、部署到數(shù)據(jù)交付的完整閉環(huán)，服務(wù)于科研機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)采集中心及復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景客戶，推動(dòng)機(jī)器人數(shù)據(jù)從實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證走向標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化生產(chǎn)。其意向訂單約3億元，在手訂單約1億元，今年預(yù)計(jì)出貨約1000臺(tái)左右。

在穩(wěn)固真機(jī)數(shù)據(jù)核心業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，靈御智能找準(zhǔn)難而正確的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，其還提出云端大腦、云端協(xié)同具身智能系統(tǒng)架構(gòu)，讓同一套高性能物理本體，通過低延遲、高確定性的通訊架構(gòu)接入云端專家模型池，根據(jù)不同任務(wù)調(diào)用不同能力。

具身智能行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)正從單點(diǎn)硬件、單點(diǎn)模型走向系統(tǒng)架構(gòu)能力競(jìng)爭(zhēng)。靈御的核心壁壘并非單一機(jī)器人本體，而是形成“高精度本體+低延遲通信+真機(jī)數(shù)據(jù)飛輪+云端智能調(diào)度”的完整閉環(huán)體系。

結(jié)語：真機(jī)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，決勝萬億具身智能時(shí)代

站在具身智能產(chǎn)業(yè)元年的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，萬億市場(chǎng)藍(lán)圖已然清晰，但行業(yè)仍處于大浪淘沙的早期階段，技術(shù)落地、商業(yè)化落地仍面臨多重現(xiàn)實(shí)阻礙。

以靈御智能為代表的頭部企業(yè)，從數(shù)據(jù)底層打破真機(jī)采集不可能三角，為全行業(yè)打造出可落地、可復(fù)制、可規(guī)模化復(fù)用的成熟商業(yè)化解決方案，加速推動(dòng)具身智能產(chǎn)業(yè)從技術(shù)探索邁向商業(yè)化新階段。