蚂蚁灵波拟募资15亿，押注机器人大脑

作者｜章启明

编辑｜王以沫

8月3日消息，蚂蚁集团旗下具身智能公司上海蚂蚁灵波科技有限公司（简称：蚂蚁灵波）已启动首轮融资，拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。

一家几乎不造机器人的公司，凭什么让投资人主动找上门？答案不复杂：资本眼里，机器人最值钱的，是大脑。

资本先动手了

该融资若如期完成，将刷新具身智能领域创业公司的融资速度。蚂蚁灵波随后回应，确实在跟投资人接触，公司将持续聚焦通用机器人大脑，加大对具身原生技术路线的投入，加速产业落地。

值得注意的是，资本动身比官宣更早。据知情人士透露，融资启动之前，已有投资机构主动接触蚂蚁灵波；在刚结束的世界人工智能大会（WAIC）上，甚至有投资人直接走到蚂蚁灵波展台，看完技术和产品，当场表达投资意向。

资本愿意提前抢筹入局，核心源于蚂蚁灵波扎实的双重底气。

背靠蚂蚁集团的硬核基因，蚂蚁灵波于2024年12月正式成立，注册资本1亿元，由蚂蚁集团全资控股。依托集团强力孵化，灵波前期获得的累计资金投入，早已远超行业一线创业公司的整体融资规模，开局资源优势拉满。

技术产品层面更是亮点十足，今年7月，蚂蚁灵波重磅发布LingBot系列2.0完整模型矩阵，构建完整全栈模型体系，覆盖机器人大脑所需感知、理解、决策、动作生成、世界预测等核心能力。其中包含适配20余种机器人构型、主打一脑多机的具身基座模型，可无限时长实时交互的世界模型，全球首创的空间原生视觉基座模型，以及专业级世界动作模型。

这套完备的技术体系，也清晰印证了蚂蚁灵波的核心定位，即不深耕单一机器人硬件产品，而是打造能够适配全品类机器人的通用大脑。

大脑比身体贵

蚂蚁灵波押注的路线，和美国公司Physical Intelligence几乎一模一样：不做本体，只做大脑，并非教会机器人完成某一个固定动作，而是赋予它可迁移、可泛化、可持续学习的物理世界智能。

这套逻辑已经得到资本市场定价。Physical Intelligence几乎不产出实体机器人产品，市场消息称其正在洽谈新一轮约10亿美元融资，市场给出估值超110亿美元；同样主打“通用机器人大脑”的Skild AI，今年1月完成约14亿美元C轮融资，估值突破140亿美元，7个月时间，估值翻三倍。

主流投资机构达成共识，毕竟机器人硬件本体未来可以对外采购、逐步走向标准化，但世界模型、动作模型、训练数据属于核心能力，无法直接购买获取。

国内市场也显现相同趋势。据晚点报道，当前投向具身智能赛道的资金，一半流向本体企业，另一半流向具身大脑，且流向大脑层的资金占比还在持续抬升。

宇树科技就是极具代表性的样本，其科创板IPO拟募资42.02亿元，其中20.22亿元拟用于智能机器人模型研发，占总募资比例达48%。一家以机器人硬件出圈的企业，将近半数募资押注机器人大脑。

银河通用于今年3月完成25亿元融资，投后估值突破200亿元，登顶国内未上市具身智能企业估值第一梯队。

这正是蚂蚁灵波所处的机会窗口，市场上本体厂商越多、硬件标准化程度越高，行业对通用大脑的需求就越刚性。

未来，能够适配更多机器人构型、跨场景完成能力迁移的玩家，有望成为具身智能赛道里的“卖脑人”。

热闹背后三道坎

不过，市场仍需保持理性。业内分析人士提到，决定蚂蚁灵波长期估值水平的核心不只停留在模型理论性能层面，多重核心考验等待企业逐一落地。

LingBot系列模型需要持续验证自身顶尖的泛化实力。具身模型在标准化演示场景取得亮眼表现门槛不高，更大挑战在于进入纷繁复杂的真实工况环境后维持稳定性能。

这道关卡，划分出具备实际生产力的技术方案，与仅适用于展厅展示的试验产品。

企业还需要推进规模化落地，搭建可持续运转的数据闭环。具身模型的迭代根基来源于机器人和物理环境产生的交互数据，更广的部署规模能够源源不断补充样本，持续反哺模型进化，持续拓展市场空间。

一旦这套正向循环难以维系，当下积累的技术优势将会被竞品不断拉近。

蚂蚁灵波同时面临定位转型难题，需要挣脱内部具身智能团队标签，成长为面向全行业的全球物理AI基础模型平台。这意味着企业需要建立面向外部硬件厂商的服务体系，构筑独立的商业变现路径，摆脱对集团内部业务资源的依赖。

蚂蚁承诺持续输出AI基础设施、数据、场景资源作为发展支撑，这份资源托底是发展优势，却也容易催生难以摆脱的路径依赖。

赛道潜藏的挑战不容忽视，全球可供训练的机器人物理交互高质量数据十分紧缺，行业整体尚未形成成熟商业模式，能够复制的大规模商业化案例依旧稀缺。

赛道参与者持续增多，互联网大厂持续加码，初创企业奋力冲刺，宇树科技等硬件厂商也选择自研具身模型，行业竞争持续加剧。

如果上述发展目标顺利达成，蚂蚁灵波有望复刻Physical Intelligence这类头部具身大脑平台的估值逻辑；倘若各项目标难以落地，企业或将承受高估值带来的经营压力。

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