蚂蚁灵波拟募资15亿,押注机器人大脑

钛度号
投资人主动找上门,加速产业落地。

文 | 不慌实验室,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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