螞蟻靈波擬募資15億，“具身大腦”的吸引力在提升？

文 | 一刻商業(yè)，作者 | 麥卡 ，編輯 | 以安

具身智能的牌桌上，螞蟻決定把關(guān)鍵的一張牌拿出來單獨(dú)定價(jià)。

據(jù)晚點(diǎn)LatePost報(bào)道，螞蟻集團(tuán)旗下具身智能公司“螞蟻靈波”已確認(rèn)啟動(dòng)首輪獨(dú)立融資，擬募資15億元人民幣，目標(biāo)在今年年底完成二輪融資。

15億元的首輪體量，放在國內(nèi)具身智能“大腦層”賽道是重量級起步，若如期完成，投后估值可能邁入獨(dú)角獸門檻。

對此，螞蟻靈波回應(yīng)，確實(shí)在跟投資人接觸，螞蟻靈波作為螞蟻在具身領(lǐng)域的核心布局，將持續(xù)聚焦通用機(jī)器人大腦，加大對具身原生技術(shù)路線的投入，加速產(chǎn)業(yè)落地。

外界對螞蟻靈波或許還比較陌生。這家公司2024年12月才成立，由螞蟻集團(tuán)全資控股。它講的故事也很“新”：做一家“具身大腦”公司，不生產(chǎn)任何機(jī)器人硬件，而是打造能適配全品類機(jī)器人的通用大腦。

在螞蟻的業(yè)務(wù)版圖里，這是唯一一家面向物理世界的公司——支付、信貸、AI應(yīng)用，螞蟻過去的所有生意都發(fā)生在數(shù)字世界，而靈波是它伸向物理世界的第一只手。

讓這樣一家公司獨(dú)立融資，等于螞蟻把“從數(shù)字世界躍遷到物理世界”這張船票，拿到市場上公開詢價(jià)。

它值不值一個(gè)獨(dú)角獸，要回答這個(gè)問題，得先看清三件事：機(jī)器人“大腦”這門生意為什么突然被資本瘋搶，螞蟻靈波的身體和場景從哪里來，以及，這門早期生意面前還橫著哪些坎。

1、造“具身大腦”，故事夠性感嗎？

從“身體競賽”到“大腦競賽，具身智能行業(yè)正在發(fā)生一次重要轉(zhuǎn)向。

現(xiàn)在業(yè)界對機(jī)器人系統(tǒng)的劃分已經(jīng)很清晰：最上層的“大腦”負(fù)責(zé)感知理解和任務(wù)規(guī)劃，中間的“小腦”管運(yùn)動(dòng)控制，最底層的“本體”負(fù)責(zé)動(dòng)作執(zhí)行。

前兩年的爆發(fā)式發(fā)展，把硬件本體卷成了紅海。最典型的例子，是宇樹科技把雙足人形機(jī)器人的價(jià)格打到了3萬元以內(nèi)，還開放現(xiàn)貨銷售。

“身體”不再稀缺后，決定機(jī)器人能做什么、能做多好的核心變量，從機(jī)械結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向了“大腦”。

資本的投票更直接。量子位統(tǒng)計(jì)，2026年上半年，國內(nèi)具身智能賽道融資約438億元，但錢的流向出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)性變化。“大腦派”公司吸納222.53億元，占比高達(dá)50.8%；而以機(jī)器人本體為核心的“本體派”公司同期融資僅占12.8%。

更值得驚訝的是，35家大腦派公司里，20家還停在種子輪到Pre-A輪，沒有一家融到C輪。但融資量級早就越級了：Pre-A輪平均7億元、B輪平均22.5億元——放在其他領(lǐng)域，這是C、D輪的水平。

大腦層的生意更像軟件行業(yè)——高毛利、可規(guī)模復(fù)制、邊際成本遞減。雖然行業(yè)還在早期，但資本已經(jīng)開始將這類玩家類比為“機(jī)器人領(lǐng)域的OpenAI”，來支撐定價(jià)。

海外的價(jià)簽已經(jīng)掛出來了。Physical Intelligence今年3月傳出洽談新一輪融資，估值目標(biāo)超110億美元；Skild AI今年1月完成約14億美元融資，估值超140億美元，距離上一輪僅7個(gè)月，估值翻了三倍。

螞蟻靈波正是國內(nèi)“大腦派”的典型代表。不過，做大腦先要回答一個(gè)技術(shù)問題：走哪條路線？

行業(yè)當(dāng)前有兩條主線在爭。一條是端到端VLA，機(jī)器人看到什么，直接輸出動(dòng)作，中間不做世界推演；另一條是世界模型，先在“腦子里”構(gòu)建物理世界的表征，預(yù)演動(dòng)作后果，再挑最優(yōu)動(dòng)作執(zhí)行。

據(jù)不完整統(tǒng)計(jì)，兩條路線同時(shí)押注的，只有7家，螞蟻靈波是其中之一。

先看VLA這條線。LingBot-VLA 2.0今年7月發(fā)布并全面開源，最大的看點(diǎn)在數(shù)據(jù)：預(yù)訓(xùn)練用了6萬小時(shí)高質(zhì)量物理數(shù)據(jù)，其中5萬小時(shí)真機(jī)數(shù)據(jù)是從9萬小時(shí)原始數(shù)據(jù)里清洗出來的，另外1萬小時(shí)從2萬小時(shí)第一視角人類操作視頻中提煉。

具身智能和大語言模型不同，在互聯(lián)網(wǎng)上沒有現(xiàn)成的“物理經(jīng)驗(yàn)”可爬，需要依賴真機(jī)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定模型的天花板。靈波能拿出這個(gè)量級的真機(jī)數(shù)據(jù)，無疑是一筆重投入。

LingBot-VLA 2.0適配的機(jī)器人，圖/螞蟻靈波公眾號

再看世界模型這條線。這一賽道普遍“慢”是行業(yè)共識，推演一次要幾十毫秒甚至上百毫秒，跟不上真實(shí)世界的節(jié)奏。據(jù)靈波公布的數(shù)據(jù)，LingBot-VA 2.0把“想一步”的時(shí)間壓到了6.7毫秒。

作為參照，LingBot-VLA 2.0在RTX 4090上的單次推理延遲約為130毫秒。不過目前的這些數(shù)據(jù)是基于仿真環(huán)境基準(zhǔn)測試，目前還沒有大規(guī)模驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

值得注意的是，雙線并行解決的是“決策”問題，但機(jī)器人要在真實(shí)物理世界里可靠地工作，還需要感知輸入、環(huán)境推演和空間記憶這些前置與支撐能力，所以靈波還相應(yīng)地布局了Vision、Depth、Map、Video、World等模型。

當(dāng)然，雙線并行最終還是要收攏的。螞蟻靈波首席科學(xué)家沈宇軍曾明確表示，不必過于糾結(jié)技術(shù)路線之爭，“未來不是VA或者VLA的天下，一定會(huì)出現(xiàn)1+1>2的新模型”。所以，靈波今天押兩條線，賭的不是哪條線贏，而是融合發(fā)生時(shí)自己在兩邊都握有籌碼。

2、身體從哪來，場景有多少？

大腦層的企業(yè)，繞不開一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：身體從哪里來？

這類公司如果不跟本體廠商合作，模型就永遠(yuǎn)停在仿真環(huán)境里“紙上談兵”。

騰訊首席科學(xué)家張正友曾表示，“中國機(jī)器人硬件供應(yīng)鏈已具備較強(qiáng)制造能力，騰訊更適合發(fā)揮AI、云計(jì)算和軟件平臺(tái)優(yōu)勢”，因此騰訊選擇不造本體、只做大腦。千訣科技創(chuàng)始人肖海默則提到，“與本體廠商形成專業(yè)分工”，是更快到達(dá)未來的方式。

螞蟻靈波的路子一樣，它用自研機(jī)器人做過技術(shù)驗(yàn)證，如2025年9月的R-1，今年WAIC上的R-2，但落地重心還是放在第三方身上，核心是要證明：自己研發(fā)出來的“大腦”可以跨平臺(tái)適配。

這件事的難度被低估了。不同廠商的機(jī)器人，通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式、控制接口完全沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，每接一家都要重做底層適配。螞蟻靈波為此投入了大量工程資源，目前的成績單是：LingBot-VLA 2.0已適配宇樹、智元、銀河通用、樂聚等17個(gè)機(jī)器人品牌的20多種構(gòu)型，覆蓋單臂、雙臂、雙足、輪式。

合作最深的是樂聚機(jī)器人。樂聚作為核心數(shù)據(jù)伙伴，為LingBot-VLA提供了近萬小時(shí)高質(zhì)量多模態(tài)真機(jī)數(shù)據(jù)；樂聚的KUAVO人形機(jī)器人則搭載靈波的模型，共同探索“大腦”與本體的協(xié)同方式。數(shù)據(jù)閉環(huán)跑通后，雙方已經(jīng)把合作推進(jìn)到了真實(shí)商業(yè)場景。

在國大藥房上海門店，用戶在線上下單后，三臺(tái)不同品牌、不同構(gòu)型的機(jī)器人在同一套LingBot-VLA 2.0驅(qū)動(dòng)下自主分工，連續(xù)完成接單、取貨、交付。

圖/螞蟻靈波公眾號

據(jù)公開信息，機(jī)器人能在超過150種藥品中識別目標(biāo)藥盒、抓取并送回，單次任務(wù)平均不到3分鐘。關(guān)鍵是，門店沒有為機(jī)器人重做貨架、軌道或封閉作業(yè)區(qū)。

與此同時(shí)，零售分揀、物流分揀、工業(yè)柔性作業(yè)等場景的測試，靈波也在推進(jìn)。

機(jī)器人大腦的競賽，歸根到底是數(shù)據(jù)規(guī)模的較量。行業(yè)對具身數(shù)據(jù)量的認(rèn)知，正在不斷往上提升，誰掌握了最大規(guī)模的高質(zhì)量物理世界數(shù)據(jù)，誰就掌握了具身智能時(shí)代的入場券。

對螞蟻靈波來說，場景和伙伴的密度，最終決定數(shù)據(jù)回流的規(guī)模。這是它最不能松勁的一環(huán)。

3、螞蟻的這張牌，好打嗎？

熱鬧歸熱鬧，這仍是一門早期生意。

從“能干活”到“規(guī)?；逃谩?，中間還橫著多重門檻。

機(jī)器人前空翻、720度回旋踢的視頻滿天飛，但拿起一個(gè)杯子、擰開一個(gè)瓶蓋，需要視覺、力覺、觸覺的毫秒級協(xié)同，難度遠(yuǎn)超翻跟頭；實(shí)驗(yàn)室平地上的動(dòng)作，到了有凹凸、有油污的工廠地面，算法穩(wěn)定性就會(huì)斷崖式下跌。

真實(shí)數(shù)據(jù)稀缺、跨本體接口不統(tǒng)一、后訓(xùn)練成本高，每一項(xiàng)都沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

客戶那邊還有一本經(jīng)濟(jì)賬。企業(yè)會(huì)算兩筆賬：把環(huán)境改造成機(jī)器人看得懂的樣子，要多少錢；讓機(jī)器人看懂沒改造過的環(huán)境，又要多少錢。此外，通用機(jī)器人的壽命、維護(hù)成本和停線損失，還沒到能大規(guī)模替代人工的程度。

按行業(yè)節(jié)奏算，螞蟻靈波至少要陪行業(yè)走完一輪“定義標(biāo)準(zhǔn)-驗(yàn)證場景-規(guī)模復(fù)制”的周期，保守估計(jì)3到5年。

螞蟻靈波自己也有短板要補(bǔ)。它的商業(yè)化依賴第三方本體，但頭部本體廠商都在自研大腦，靈波必須在技術(shù)上強(qiáng)到不可替代；硬件從來不是螞蟻的強(qiáng)項(xiàng)，大量軟硬件協(xié)同的工程打磨躲不掉；雙線并進(jìn)還意味著雙倍燒錢——技術(shù)上有道理，財(cái)務(wù)上很“肉疼”。

但它手里的牌，也確實(shí)比大多數(shù)玩家好。

一是場景。零售、物流、本地生活，這些螞蟻已有卡位的領(lǐng)域，就是現(xiàn)成的落地通道。

二是融資信用背書。據(jù)媒體報(bào)道，融資正式啟動(dòng)前，已有投資機(jī)構(gòu)主動(dòng)上門，WAIC期間甚至有投資人直接跑到靈波展臺(tái)表達(dá)意向。

至于為什么獨(dú)立融資，也有現(xiàn)實(shí)考量。螞蟻集團(tuán)內(nèi)部，百靈大模型、AI支付、螞蟻阿福等核心AI業(yè)務(wù)已經(jīng)吃掉巨大算力，集團(tuán)預(yù)算承壓。把具身業(yè)務(wù)推出去獨(dú)立融資，一來能補(bǔ)充外部彈藥，二來也是把它放到市場上進(jìn)行定價(jià)。

那么，這只獨(dú)角獸到底值不值？

拆開看，15億元和獨(dú)角獸估值，市場買的其實(shí)是一張期權(quán)——賭“通用大腦”這門生意能跑通，也賭螞蟻靈波能成為跑通的那一個(gè)。

而這張期權(quán)要兌現(xiàn)，考驗(yàn)比看起來更具體。

適配17個(gè)品牌、20多種構(gòu)型，證明靈波解決了“接得上”的問題；但目前的泛化成績主要來自仿真基準(zhǔn)，換一副陌生身體、進(jìn)一個(gè)沒訓(xùn)練過的真實(shí)場景還能不能打，還沒有大規(guī)模真機(jī)數(shù)據(jù)來回答。

與此同時(shí)，模型開源能換來聲量，卻換不回?cái)?shù)據(jù)，靈波必須把場景試點(diǎn)做成規(guī)?；渴?，讓每次真實(shí)作業(yè)都給模型“攢經(jīng)驗(yàn)”，否則6萬小時(shí)的數(shù)據(jù)領(lǐng)先會(huì)被時(shí)間抹平。

靈波終究要從“背靠螞蟻的一個(gè)具身項(xiàng)目”長成行業(yè)公認(rèn)的平臺(tái)，這次獨(dú)立融資本身就是第一關(guān)考試。

它需要用市場化的標(biāo)準(zhǔn)證明自己，而不只是做螞蟻戰(zhàn)略版圖上的一枚棋子。