具身智能正成為全球科技競爭的核心賽道，但產(chǎn)業(yè)生態(tài)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(shù)據(jù)采集和通訊架構(gòu)環(huán)節(jié)，布局者寥寥。正如AI大模型催生了Scale AI這樣的專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)商，具身智能領(lǐng)域同樣需要專注于基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)者。

近日，清華系企業(yè)靈御智能宣布完成近億元天使+輪融資，由福田資本領(lǐng)投，力合創(chuàng)投、金沙江聯(lián)合資本等跟投，老股東英諾基金、天鷹資本持續(xù)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(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)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(yè)造本體、采數(shù)據(jù)。

這一定位的形成，源于創(chuàng)始團隊對行業(yè)痛點的冷靜判斷。聯(lián)合創(chuàng)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(shù)據(jù)——尤其是高質(zhì)量、長序列的復雜操作數(shù)據(jù)。然而，與自動駕駛已積累百億小時級數(shù)據(jù)相比，當前具身智能可用的開源數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，也不擅長做本體。就像OpenAI不會自己養(yǎng)人做數(shù)據(jù)標注，才催生了Scale AI。”在他看來，靈御智能要扮演的正是這一角色。

“具身智能生態(tài)大致分為幾個層級，最底層是機器人本體，中間層是云邊協(xié)同和數(shù)據(jù)層，再往上是模型算法層，最上層是應(yīng)用層。”靈御智能創(chuàng)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(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”。

基于這一定位，靈御智能劃定了清晰的業(yè)務(wù)邊界：做機器人和數(shù)據(jù)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，因為做了大模型之后GPU怎么賣給別人呢？應(yīng)該讓大家都加入到一個良好的生態(tài)里，我們?yōu)榇蠹姨峁┝己玫姆?wù)和平臺。”

在多數(shù)同行追逐“全自動”時，靈御智能選擇了更為務(wù)實的路徑。莫一林判斷，具身智能將長時間停留在L2階段，即“人機共駕”。當前靈御智能聚焦于以高性能本體采集高質(zhì)量真機數(shù)據(jù)，正是為全行業(yè)邁向更高自主性筑牢底座。

從錨定“具身數(shù)據(jù)Infra”到近億元融資落地，靈御智能正在具身智能的基礎(chǔ)設(shè)施層扎下根基。近期，國家發(fā)改委明確要求“提升具身智能在不同場景中的通用能力，讓機器人不僅能上賽場，還能‘進工廠、進商場、進家庭’”，靈御的基礎(chǔ)設(shè)施布局正為這一目標提供核心支撐。當越來越多具身智能機器人公司需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)算法時，這家清華系企業(yè)扮演的“數(shù)據(jù)采集母機”角色，或?qū)⒊蔀樯鷳B(tài)中不可或缺的關(guān)鍵拼圖。

來源：中國經(jīng)濟新聞網(wǎng)