允中 發(fā)自 凹非寺
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具身智能的勝負(fù)手，可能并不在機(jī)器人本身。

這種認(rèn)知差，正在被最敏銳的資本迅速兌現(xiàn)為籌碼。

近日，靈初智能宣布完成總額約20億元天使輪及Pre-A輪融資

• 天使輪由國(guó)開金融、國(guó)中資本、央視融媒體產(chǎn)業(yè)投資基金等國(guó)家級(jí)“國(guó)家隊(duì)”資本，某數(shù)千億上市公司旗下戰(zhàn)投、長(zhǎng)飛光纖旗下基金，兩大核心產(chǎn)業(yè)龍頭資本，沃德爾等知名產(chǎn)業(yè)資本，及元生創(chuàng)投、珠�？萍籍a(chǎn)業(yè)集團(tuán)、鈞山投資、燕緣創(chuàng)投、大米資本、沃賦資本、彬復(fù)資本、泰合資本等多家知名基金共同投資；
• Pre-A輪由上海國(guó)資徐匯資本等基金領(lǐng)投，梁溪科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)二期母基金（博華資本管理）、錫創(chuàng)投等地方國(guó)資，及普豐資本、鈦銘資本等市場(chǎng)化基金跟投，多家老股東實(shí)現(xiàn)超額跟投。華興資本擔(dān)任長(zhǎng)期財(cái)務(wù)顧問。

這筆20億元的資金，將加速靈初智能在物流場(chǎng)景的規(guī)模化落地與數(shù)據(jù)采集體系建設(shè)

值得注意的是，這是靈初智能首次系統(tǒng)披露公司的融資進(jìn)展。

過去很長(zhǎng)一段時(shí)間，這家公司幾乎沒有在資本層面發(fā)聲，而是把大部分精力放在技術(shù)路線與數(shù)據(jù)體系的打磨上

而之所以能吸引國(guó)家級(jí)資本與地方國(guó)資的大規(guī)模重倉，也與團(tuán)隊(duì)極其互補(bǔ)的底色分不開：

創(chuàng)始人兼CEO王啟斌在手機(jī)、智能音箱及機(jī)器人領(lǐng)域擁有20年產(chǎn)品操盤經(jīng)驗(yàn)，曾擔(dān)任黑莓、Sonos及云跡科技高管；

聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培是00后，在北大人工智能研究院讀研時(shí)師從強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）代表人物楊耀東，在斯坦福曾與李飛飛有過深入交流，曾拒絕了華為“天才少年”的高薪offer。

在具身智能公司紛紛卷Demo、卷參數(shù)的當(dāng)下，靈初智能的突圍邏輯清晰且冷峻：放棄昂貴且低效的機(jī)器人遙操，All in人類原生數(shù)據(jù)

從Robot-Centric到Human-Centric，重構(gòu)數(shù)據(jù)基建

長(zhǎng)期以來，具身智能被三座數(shù)據(jù)大山死死壓�。�

仿真環(huán)境數(shù)采存在無法逾越的Sim-to-Real差距，尤其在處理布料等柔性物體時(shí)捉襟見肘；

機(jī)器人遙操數(shù)采則像是一場(chǎng)昂貴的人力外包，碎片化的試點(diǎn)導(dǎo)致成本居高不下，且無法窮盡物理世界的復(fù)雜分布；

而硬件本體與數(shù)據(jù)的深度耦合則成為了“房間里的大象”。數(shù)據(jù)與硬件強(qiáng)綁定，采集于哪種本體，便服務(wù)于哪家體系。這種封閉結(jié)構(gòu)使數(shù)據(jù)難以跨平臺(tái)流通，整個(gè)生態(tài)將逐漸演變?yōu)楸舜烁盍训墓聧u。

風(fēng)頭正盛的UMI設(shè)備數(shù)采，在靈初智能看來更像是一個(gè)“美麗的陷阱”，同樣存在結(jié)構(gòu)性問題。

在靈初智能看來，這并非一場(chǎng)工具之爭(zhēng)，而是一場(chǎng)數(shù)據(jù)范式之爭(zhēng)。

UMI本質(zhì)上是讓人拿著機(jī)器人的器官去模擬機(jī)器，是一種“Robot-Centric”的邏輯。短期內(nèi)可以降低門檻，長(zhǎng)期卻可能鎖死上限。

如果數(shù)據(jù)從一開始就圍繞機(jī)器人本體采集，那么模型的能力邊界也會(huì)被提前鎖定；而如果數(shù)據(jù)源頭來自人類本身，那么模型學(xué)習(xí)的將是“任務(wù)本質(zhì)”而非“機(jī)器結(jié)構(gòu)”。兩種路徑，決定的是具身智能未來的天花板。

“UMI采集的是機(jī)器人夾爪的數(shù)據(jù)。它無法泛化，今天用UMI采的數(shù)據(jù)，根本無法直接用到五指靈巧手上�！标愒磁嘀赋�，這種方案強(qiáng)行將人類擁有20多個(gè)自由度的五指靈巧手，降維成了一個(gè)只能“開合”的簡(jiǎn)易夾爪。

為了破解這一冷啟動(dòng)難題，靈初智能全棧自研并發(fā)布了全球首個(gè)具身原生人類數(shù)據(jù)采集方案——Psi-SynEngine

其核心邏輯只有四個(gè)字：以人為本

便攜式外骨骼觸覺手套可精準(zhǔn)捕捉人手21個(gè)關(guān)節(jié)自由度及全手觸覺信息，并不影響工人正常作業(yè)；系統(tǒng)同步記錄頭戴與手部視角的視覺、觸覺、動(dòng)作及語言數(shù)據(jù)，為預(yù)訓(xùn)練階段的多模態(tài)對(duì)齊提供真值支撐。

更關(guān)鍵的是成本結(jié)構(gòu)

據(jù)王啟斌透露，通過手套采集數(shù)據(jù)的綜合成本，僅為真機(jī)遙操方案的10%

真正的護(hù)城河，則來自跨本體遷移能力

“機(jī)器人會(huì)迭代，夾爪會(huì)更換，但人手是不變的�！标愒磁啾硎�。

通過基于世界模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的遷移算法，靈初能夠?qū)⑷祟悇?dòng)作高質(zhì)量映射到不同構(gòu)型的靈巧手上，彌合Embodiment Gap。

當(dāng)數(shù)據(jù)源頭脫離硬件本體，模型的能力上限也會(huì)隨之被重新打開。

不賣鏟子，賣“會(huì)干活的腦”

數(shù)據(jù)基建解決的是“礦從哪來”，即“有沒有數(shù)據(jù)”的問題，而真正拉開公司之間差距的，是“礦煉成什么”，也就是把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型能力的效率。

靈初發(fā)布數(shù)采體系，外人看可能覺得就是個(gè)“賣鏟子”的生意。但在創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的邏輯里，這只是飛輪的起點(diǎn)

陳源培直言：

• 我們不會(huì)停留在數(shù)據(jù)供應(yīng)商這個(gè)角色。

數(shù)據(jù)是用來訓(xùn)練具身大腦的燃料，而非終點(diǎn)。真正具備長(zhǎng)期價(jià)值的，是由數(shù)據(jù)喂養(yǎng)出來的、可遷移的通用操作能力

靈初智能不賣礦石，也不賣鏟子，賣的是“會(huì)干活的腦”

在靈初的邏輯里，單純靠人力做數(shù)采沒什么門檻，本質(zhì)上賺的是勞動(dòng)力的錢。而模型對(duì)數(shù)據(jù)的消化、泛化與遷移水平，才直接劃定了這些數(shù)據(jù)價(jià)值的天花板。

因此，靈初走出了一條在行業(yè)中相對(duì)少見的路徑：

• 先通過模型驗(yàn)證能力邊界，再反過來定義數(shù)據(jù)體系；
• 先通過模型訓(xùn)練與任務(wù)實(shí)驗(yàn)，判斷哪些數(shù)據(jù)真正有價(jià)值，再圍繞這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)構(gòu)建規(guī)�；杉芰Α�

這種“模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)”的閉環(huán)，讓靈初在持續(xù)推進(jìn)模型落地的過程中，能不斷修正數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、標(biāo)注體系與采集方式。

這就把原本死板堆積的“原材料”給帶活了，讓它們變成了一種緊貼模型目標(biāo)、不斷進(jìn)化的結(jié)構(gòu)化資產(chǎn)。

相比行業(yè)里還在兜售“大物流”“全場(chǎng)景泛化”這類宏大敘事，靈初表現(xiàn)得有些反直覺的克制。

王啟斌透露，2025年下半年靈初內(nèi)部曾有過一次關(guān)鍵掉頭：停止資源投入純展示型Demo，全面轉(zhuǎn)向真實(shí)數(shù)據(jù)采集與細(xì)分場(chǎng)景交付

為什么？

這種轉(zhuǎn)變背后的邏輯其實(shí)很務(wù)實(shí)，因?yàn)槟Ｐ瓦M(jìn)化需要養(yǎng)料，而最硬核的養(yǎng)料，只有在真實(shí)交付中碰撞出的“高密度問題”里才能淘出來。

靈初切入的口子極細(xì)，甚至有些“挑剔”，比如專門盯著“衣服供包”或“入箱檢”這種高復(fù)雜度、強(qiáng)柔性的活兒。

以衣服供包為例，目前靈初已實(shí)現(xiàn)對(duì)上千件衣物的泛化抓取，節(jié)拍提升至800 UPH（即Unit Per Hour，指每小時(shí)產(chǎn)出數(shù)量），形成從場(chǎng)景部署、數(shù)據(jù)采集到模型優(yōu)化的閉環(huán)。

這套方法在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部被沉淀為一種“能力飛輪”：每一個(gè)新場(chǎng)景的落地都在喂養(yǎng)模型，而變強(qiáng)了的模型，又成了他們敲開下一個(gè)復(fù)雜場(chǎng)景的敲門磚

飛輪由此啟動(dòng)。

全棧有邊界，進(jìn)化能力才是護(hù)城河

在具身智能這個(gè)“軟硬耦合”的賽道上，全棧幾乎是必選題。

算法離不開硬件，硬件又反過來塑造數(shù)據(jù)分布，兩者缺了誰都跑不通系統(tǒng)閉環(huán)。

但靈初的“全�！北毁x予了某種分寸感，他們通過戰(zhàn)略篩選，將精力高度克制地集中在核心鏈路，走的是一條精準(zhǔn)布局、有的放矢的路子。

在王啟斌看來，市場(chǎng)上能買到且夠用的，靈初絕不碰；但凡是卡住核心能力的環(huán)節(jié)，必須緊緊攥在自己手里。

之所以費(fèi)力氣自研數(shù)據(jù)手套和靈巧手，是因?yàn)槭忻嫔犀F(xiàn)有的方案在規(guī)模化數(shù)采和底層電流環(huán)控制算法上，根本達(dá)不到高精度操作的要求。

假如將這些環(huán)節(jié)外包出去，無異于把數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型演進(jìn)節(jié)奏的“命門”交給了別人。

而對(duì)于像輪式底盤這樣已經(jīng)高度成熟的賽道，他們則選擇通過定制合作來解決，因?yàn)槟且呀?jīng)不構(gòu)成技術(shù)瓶頸，強(qiáng)行投入只會(huì)分散自身精力。

如此取舍背后，其實(shí)是在重新厘清靈初這家公司的能力邊界：自研是為了守住核心能力，整合是為了調(diào)用通用資源。

這也讓靈初的定位變得愈發(fā)清晰——他們本質(zhì)上是一家通用靈巧操作能力的“大腦驅(qū)動(dòng)公司”，核心算法與數(shù)據(jù)鏈路自控，硬件形態(tài)保持開放，能夠根據(jù)不同場(chǎng)景靈活適配。

對(duì)于具身智能公司來說，眼下跟時(shí)間賽跑很重要。

因?yàn)檎鎸?shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)反饋是有復(fù)利效應(yīng)的，那些進(jìn)場(chǎng)早、碰到的復(fù)雜任務(wù)多的人，才能搶先一步觸達(dá)那些決定勝負(fù)的長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)。

這種由規(guī)模和密度堆疊出來的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，是后來者很難用資本直接抹平的。

所以靈初的方法論重心在于模型能力的沉淀。隨著數(shù)據(jù)飛輪的啟動(dòng)，數(shù)據(jù)成本在降，模型能力在升，這種此消彼長(zhǎng)會(huì)帶他們步入一個(gè)更高階的戰(zhàn)場(chǎng)——

去解決那些更復(fù)雜、更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。

值得注意的是，靈初智能此次披露的融資信息也釋放出一個(gè)信號(hào)：具身智能正在進(jìn)入資本與產(chǎn)業(yè)共振階段。

據(jù)行業(yè)人士估算，在過去一年中，靈初估值已提升約6–7倍，正在向具身智能領(lǐng)域的獨(dú)角獸邁進(jìn)。

從國(guó)家級(jí)產(chǎn)業(yè)基金、地方國(guó)資平臺(tái)，再到通信與光通信產(chǎn)業(yè)鏈龍頭，這種資本結(jié)構(gòu)背后，其實(shí)是產(chǎn)業(yè)界對(duì)“具身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”的提前押注。

在這個(gè)賽道里，大家爭(zhēng)奪的籌碼早已超出了資金本身，時(shí)間才是最稀缺的通貨。

隨著數(shù)據(jù)飛輪轉(zhuǎn)速加快，比拼的本質(zhì)也從聚焦于誰賬面上錢多，轉(zhuǎn)變成了誰跑在了時(shí)間的最前面。

而這種領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)極具排他性，一旦時(shí)間差形成，差距就會(huì)以一種極快的速度被放大，留給后來者的空間只會(huì)越來越窄。