定位具身智能“基礎設施”，靈禦智能獲近億元融資加注

　　具身智能正成為全球科技競争的核心賽道，但産業生态的分布并不均衡。當前大量公司集中在模型算法層，而在更底層的機器人本體、數據采集和通訊架構環節，布局者寥寥。正如AI大模型催生了Scale AI這樣的專業數據服務商，具身智能領域同樣需要專注于基礎設施的建設者。

　　近日，清華系企業靈禦智能宣布完成近億元天使+輪融資，由福田資本領投，力合創投、金沙江聯合資本等跟投，老股東英諾基金、天鷹資本持續加注。這家成立僅一年多的公司，從一開始就把自己定位為“具身智能領域的基礎設施提供商”，不盲目跟風追逐“全自動”夢想，而是踏踏實實地為行業造本體、采數據。

　　這一定位的形成，源于創始團隊對行業痛點的冷靜判斷。聯合創始人兼首席科學家莫一林指出，具身智能真正決定勝負的變量是數據——尤其是高質量、長序列的複雜操作數據。然而，與自動駕駛已積累百億小時級數據相比，當前具身智能可用的開源數據集僅在十萬小時級，差距懸殊。“很多模型公司擅長做算法，不擅長做數據，也不擅長做本體。就像OpenAI不會自己養人做數據标注，才催生了Scale AI。”在他看來，靈禦智能要扮演的正是這一角色。

　　“具身智能生态大緻分為幾個層級，最底層是機器人本體，中間層是雲邊協同和數據層，再往上是模型算法層，最上層是應用層。”靈禦智能創始人兼CEO金戈表示，目前大量公司從模型算法層切入，但本體、數據、通訊這些基礎層才是行業發展的根基，“把這些基礎設施做好，才能更好地服務上層生态夥伴”。

　　基于這一定位，靈禦智能劃定了清晰的業務邊界：做機器人和數據的提供方。莫一林用英偉達做類比：“英偉達為大家提供算力，但不會下場做大模型，因為做了大模型之後GPU怎麼賣給别人呢?應該讓大家都加入到一個良好的生态裡，我們為大家提供良好的服務和平台。”

　　在多數同行追逐“全自動”時，靈禦智能選擇了更為務實的路徑。莫一林判斷，具身智能将長時間停留在L2階段，即“人機共駕”。當前靈禦智能聚焦于以高性能本體采集高質量真機數據，正是為全行業邁向更高自主性築牢底座。

　　從錨定“具身數據Infra”到近億元融資落地，靈禦智能正在具身智能的基礎設施層紮下根基。當越來越多具身智能機器人公司需要高質量數據喂養算法時，這家清華系企業扮演的“數據采集母機”角色，或将成為生态中不可或缺的關鍵拼圖。