又一家清華系具身智能企業(yè)浮出水面。

「甲子光年」獨(dú)家獲悉，清華系具身智能企業(yè)靈御智能已完成數(shù)千萬(wàn)元天使輪融資。本輪融資由銀河創(chuàng)新資本領(lǐng)投，國(guó)海創(chuàng)新資本、天鷹資本、廈門思明科創(chuàng)基金跟投，老股東英諾天使基金、華映資本、遠(yuǎn)鏡創(chuàng)投持續(xù)加注。Maple Pledge楓承資本長(zhǎng)期出任私募股權(quán)融資顧問。截至目前，靈御智能累計(jì)融資近億元。

靈御智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家莫一林是清華大學(xué)自動(dòng)化系長(zhǎng)聘副教授。莫一林師從美國(guó)工程院院士、機(jī)器人操作領(lǐng)域先驅(qū)Richard. M. Murray教授，谷歌學(xué)術(shù)引用超1萬(wàn)次，2021-2025連續(xù)五年獲得Elsevier中國(guó)高被引用學(xué)者，在優(yōu)化、控制、機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)表高水平論文100余篇。

靈御智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO金戈是清華大學(xué)自動(dòng)化系學(xué)士、清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院MBA，曾任遠(yuǎn)鏡創(chuàng)投管理合伙人、奧量光子副總裁，在高科技領(lǐng)域有著多年的創(chuàng)業(yè)投資和企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)。

莫一林（圖左）與金戈（圖右），圖片來(lái)源：受訪者

在具身智能領(lǐng)域，已有多家清華系企業(yè)嶄露頭角，包括星動(dòng)紀(jì)元、星海圖、千訣科技、自變量、松延動(dòng)力、加速進(jìn)化、流形空間、極佳視界等，業(yè)務(wù)和研究涵蓋了機(jī)器人本體、具身智能模型、世界模型等。

靈御智能從清華走出，立足海淀開始創(chuàng)業(yè)，他們把業(yè)務(wù)和研究重點(diǎn)放在了數(shù)據(jù)上。在他們看來(lái)，具身智能卡在“數(shù)據(jù)荒”上，尤其是“高質(zhì)量、長(zhǎng)序列”的復(fù)雜操作數(shù)據(jù)十分缺乏。盡管這條路看起來(lái)有些“樸實(shí)”，但莫一林的觀點(diǎn)是，具身智能能領(lǐng)域真正決定勝負(fù)的變量是——數(shù)據(jù)。

「甲子光年」認(rèn)為，決定機(jī)器人能力的不只是本體、模型和算力，更重要的是一套新的基礎(chǔ)設(shè)施——具身數(shù)據(jù) Infra，這是一套用于規(guī)?；a(chǎn)、管理和利用真實(shí)世界機(jī)器人交互數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施體系。誰(shuí)能更高效地生產(chǎn)真實(shí)世界數(shù)據(jù)，誰(shuí)就更有可能推動(dòng)機(jī)器人智能的躍遷。

而靈御智能要打造的就是具身數(shù)據(jù)Infra。

1.大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？

如果說AI Infra是計(jì)算工廠，那么具身數(shù)據(jù)Infra就是數(shù)據(jù)工廠。

具身數(shù)據(jù) Infra離不開數(shù)據(jù)采集母機(jī)，這指的是專門用于規(guī)?；杉鎸?shí)機(jī)器人操作數(shù)據(jù)的“生產(chǎn)設(shè)備”或“數(shù)據(jù)工廠機(jī)器”。

它可以理解為一套能夠持續(xù)、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率地產(chǎn)生機(jī)器人操作數(shù)據(jù)的機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)，其核心使命就是為具身智能模型提供大規(guī)模、高質(zhì)量的真實(shí)世界數(shù)據(jù)。

在大模型時(shí)代，人們習(xí)慣把“算力、算法、數(shù)據(jù)”視為AI的三大要素。但當(dāng)AI進(jìn)入物理世界，這個(gè)公式發(fā)生了微妙變化。對(duì)于具身智能而言，數(shù)據(jù)不再只是訓(xùn)練材料，而正在演變?yōu)橐环N新的基礎(chǔ)設(shè)施。

原因很簡(jiǎn)單，大語(yǔ)言模型可以從互聯(lián)網(wǎng)獲得海量文本，而機(jī)器人需要學(xué)習(xí)的，是現(xiàn)實(shí)世界中人與物體交互的細(xì)節(jié)——抓取的角度、力的大小、物體的重量、失敗后的調(diào)整路徑。這些信息無(wú)法從網(wǎng)絡(luò)抓取，只能通過真實(shí)機(jī)器人反復(fù)執(zhí)行任務(wù)產(chǎn)生。

這也意味著，具身智能的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式與互聯(lián)網(wǎng)AI完全不同。它不再依賴“數(shù)據(jù)爬蟲”，而依賴數(shù)據(jù)采集母機(jī)。

靈御智能構(gòu)建具身數(shù)據(jù)Infra的思路是研發(fā)TeleAvatar（本體）和TeleDroid（系統(tǒng)）。

TeleAvatar，圖片來(lái)源：靈御智能

TeleAvatar專為遙操設(shè)計(jì)，具備多樣化操作模式，可以應(yīng)對(duì)不同復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)需求，同時(shí)還支持與多種外部設(shè)備進(jìn)行交互。在端側(cè)，實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制內(nèi)核可以保證毫秒級(jí)響應(yīng)與安全力控。

TeleDroid是一套軟硬云一體化系統(tǒng)，其具備智能數(shù)據(jù)分析能力，可為用戶提供深入的洞察和決策，同時(shí)確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全。這套系統(tǒng)部署在云側(cè)，用戶通過完整的數(shù)據(jù)采集、清晰、自動(dòng)化標(biāo)注平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的閉環(huán)管理。

兩者合在一起，用戶就可以持續(xù)沉淀真機(jī)數(shù)據(jù)，再用數(shù)據(jù)反哺模型、逐步提升自主能力，形成“部署即采集、采集即訓(xùn)練”的數(shù)據(jù)飛輪。

靈御智能的判斷是，真正能驅(qū)動(dòng)模型涌現(xiàn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，還是要從真實(shí)物理世界中磨出來(lái)。

“這也是過去特斯拉、‘蔚小理’、華為走過的道路。只有通過這種方式，才能采集到足夠量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)才能把AI真正‘喂養(yǎng)’出來(lái)。”金戈告訴「甲子光年」。

靈御智能參加第二屆中關(guān)村具身智能機(jī)器人應(yīng)用大賽，圖片來(lái)源：靈御智能

雖然具身智能數(shù)據(jù)采集和自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集存在一定的相似性，但是莫一林認(rèn)為，兩者之間是數(shù)量級(jí)的鴻溝。

自動(dòng)駕駛本質(zhì)上是一個(gè)二維空間、2自由度的問題，數(shù)據(jù)能被動(dòng)采集，目前已積累超過百億小時(shí)。但具身智能面對(duì)的是三維空間、20+自由度的操作問題，對(duì)重量、形狀、摩擦、軟硬等物理屬性高度敏感，仿真難度大，現(xiàn)有開源數(shù)據(jù)集質(zhì)量參差不齊，總量?jī)H在十萬(wàn)小時(shí)級(jí)。

“如果我們認(rèn)定機(jī)器人需要的數(shù)據(jù)量也在百億到千億小時(shí)級(jí)，今天業(yè)內(nèi)處于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)稀缺的情況下。尤其是機(jī)器人上肢操作的數(shù)據(jù)最為缺失，還不能依賴自建數(shù)采中心來(lái)填補(bǔ)，因?yàn)榱考?jí)差太遠(yuǎn)了?！蹦涣指嬖V「甲子光年」。

當(dāng)前具身智能行業(yè)獲取數(shù)據(jù)，主要有四種方式。

第一種是仿真數(shù)據(jù)，即在模擬環(huán)境中生成機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，優(yōu)點(diǎn)是成本低、規(guī)模幾乎無(wú)限，可以快速訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)能力，但最大問題是“虛實(shí)鴻溝”：仿真環(huán)境很難準(zhǔn)確還原現(xiàn)實(shí)世界的物理細(xì)節(jié)，例如摩擦、柔性物體、傳感器噪聲等，導(dǎo)致模型在仿真中表現(xiàn)良好，到了真實(shí)機(jī)器人上卻容易失效。