国内具身赛道迎来密集融资潮，光是8月3日这一天，就有三家赛道企业官宣融资动态。
求之科技宣布拿到1亿美元天使+轮，破壳机器人完成亿美元级Pre-A轮，蚂蚁集团旗下的灵波科技启动首轮15亿元募资。
庚辛资本作为求之科技本轮核心财务顾问，其合伙创始人张家康向我们梳理了公司目前的投资思路——ppt的“空气项目”不碰，押注“全能大脑派”和“数据矿工派”两端。
所谓全能大脑派，就是给机器人造一个“通用大脑”。不管这个机器人是用来送餐、扫地还是搬货，只要装上这个大脑，就能干活。“数据矿工派”则只给各大AI公司提供高质量训练数据，自己不造机器人，相当于“卖水给淘金客”。求之科技便是在“大脑派”和“数据派”之上的进一步整合。
青睐“通用大脑”可以说是当下投资人的共识。IT桔子统计，今年上半年国内具身智能赛道融资约935亿元，远超2025年。其中，超一半资金流向“大脑派”，资金重心从本体转向大脑。宇树科技招股书中提到，此次核心募投方向是具身智能模型(机器人大脑)研发 。
如此看来，蚂蚁灵波算是buff叠满，不仅背靠蚂蚁集团，定位“通用具身大脑”，踩的是风口上的风口。晚点LatePost引援知情人士透露，在刚结束不久的世界人工智能大会(WAIC)上，就有投资人直接去到灵波展台，探访技术和产品发展情况，表达投资意向。
蚂蚁灵波的目标是在今年底完成二轮融资，如果能如期完成，它将打破具身领域创业公司的融资速度。
但融资速度本身并不是故事的全部。
蚂蚁灵波首轮15亿元的募资，标志着一家从集团内部孵化出来的子公司，开始经历三个阶段的考验：
断奶——从蚂蚁集团全资供养走向外部市场募资；
社会化——面对资本对其估值合理性和造血能力的审视；
长大——证明自己的"大脑"技术能真正在真实环境里干活，而不只是在展会上做饭。
这三个词，恰好也是整个具身智能行业此刻所处阶段的缩影。
01、从数字世界到真实物理世界
外界对蚂蚁集团的认知多停留在金融领域，但蚂蚁集团战略早已倾斜。
支付作为蚂蚁集团的基石和流量入口，国内增长逐渐放缓。华泰证券今年8月发布的一份研报称，当前我国数字钱包渗透率约90%，处于较高水平，支付行业规模增长有所放缓。
更关键的是，曾为蚂蚁贡献近七成利润的信贷业务，增长正受到监管和风险的双重压制。
主营业务见顶的情况下，具身智能成为蚂蚁必须抢占的下一代超级流量入口和全新业务增长点。
2023年时，蚂蚁集团提出“AI FIRST”战略，把具身智能纳入集团AI叙事。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军曾解释这个逻辑：“蚂蚁过去做的是生活相关的服务，过去在数字世界积累，未来要更好地服务用户，必然要进入物理世界。”
而蚂蚁集团布局具身智能的手段也十分简单粗暴——砸钱。
2024年到2025年，蚂蚁先后投资了星海图、宇树科技、灵心巧手等公司，完成从“大脑”、机器人本体到核心零部件的全产业链布局。其中2024年4月砸数亿元投资的视频生成大模型公司爱诗科技，可以算蚂蚁在具身智能“大脑”方向的第一次落子。
这也十分吻合当下的投资逻辑。产业资本逐渐取代纯财务投资，单纯依靠资金加持的财务投资溢价能力正在减弱，具备场景资源、产业生态、数据供给、硬件配套能力的产业资本，成为推动行业迭代的核心力量。
但对于当时的蚂蚁集团来说，光砸钱还不够，2024年末集团成立了全资子公司“蚂蚁灵波”，作为具身智能业务的核心运营主体。
不同于多数厂商扎堆机器人本体赛道的打法，蚂蚁灵波从成立之初就确定，不做单一硬件设备厂商，专注研发通用机器人大脑，赋予机器人可迁移、可泛化、可持续自主学习的物理世界智能能力。
2025年9月，蚂蚁灵波推出了首款服务机器人产品Robbyant R1，定位是家庭服务。当年外滩大会上，Robbyant R1现场烹饪四道菜品，从取菜、炒菜到清洁，全流程一气呵成，不需要人工干预。
当时，机器人本体市场其实已经十分拥挤了，蚂蚁集团依然选择进入，关键目的在于用Robbyant R1来验证公司自研的“机器人大脑”。
Robbyant R1展现烹饪、药品分拣等任务便是检验其“大脑”能力最直观、最有说服力的方式。一旦通过Robbyant R1证明了技术的可行性，便能吸引其他机器人厂商采买公司“大脑”，实现商业化。
目前蚂蚁灵波覆盖了17家
主流机器人品牌的20种机器人构型
张家康对行业商业模式拆解分析道，机器人行业能跑通的商业模式有三种。一种是特斯拉式“整机+RaaS订阅”模式，依托硬件终端叠加持续服务盈利；或是垂类场景机器人模式，聚焦物流、焊接等单一赛道实现快速盈利；以及选择底层数据与工具服务模式，为全行业提供核心技术底座。
蚂蚁灵波做的“通用具身大脑”属于最后一种，向所有机器人厂商输出智能，想做行业的基础设施和标准能力层。
02、灵波不拧螺丝，只训练脑子
随着行业迭代加速，产业共识愈发清晰，硬件本体、底层控制等“小脑技术”已日趋成熟，机器人早已实现唱歌、跳舞等基础交互，但无法适配复杂真实场景作业，通用大脑能力成为制约具身智能行业规模化落地的核心瓶颈。蚂蚁灵波CEO朱兴直言，行业过往硬件技术持续迭代，但机器人始终难以落地真实作业场景，核心短板就在大脑的理解、决策与泛化能力。
今年开始，蚂蚁灵波明显加快“大脑”布局。1月，公司开源了四款具身大模型：具身世界模型LingBot-VA、高精度空间感知模型LingBot-Depth、具身大模型LingBot-VLA、世界模型LingBot-World。
在技术路线选择上，蚂蚁灵波采用行业少有的“VLA+世界模型”双线并行策略。LingBot-VLA深耕视觉、指令、动作融合的VLA主流赛道，LingBot-VA则布局前沿世界模型赛道，两套体系实现训练数据完全共享、技术基座差异化互补。
对于双线布局逻辑，沈宇军解释称，广义VLA并非局限于传统视觉语言模型训练，本质覆盖多模态交互全链路，世界模型可视为VLA的高阶实现形式，二者并非对立关系，融合两类技术优势，才能突破单一模型的能力边界，适配复杂物理世界的作业需求。
在开源四款模型的半年后，蚂蚁灵波又发布了升级版的六款模型。相比1月份的四款，7月这一波先对此前的四款模型做了2.0的升级版，新推出的两款模型LingBot-Vision和LingBot-Video，都是从零预训练的基座模型，代表蚂蚁开始搭建自己的视觉和视频底座。
至此，蚂蚁灵波构建起覆盖感知、理解、决策、动作生成、世界预测的全栈模型体系，成为国内大厂中唯一同时覆盖大脑基座、世界模型研发、机器人本体落地的核心玩家。
依托灵波的物理智能能力，叠加蚂蚁集团百灵大模型、AI支付宝、蚂蚁阿福等数字智能布局，蚂蚁集团也正式完成“数字智能+物理智能”的双轮驱动格局。
技术落地目前已初见成效。在2026世界人工智能大会上，依托LingBot-VLA 2.0模型驱动，乐聚、星海图、蚂蚁灵波自研R-2三台机器人，在国大药房场景中实现随机订单自主分工，独立完成接单、取货、交付全流程作业，落地成熟的智慧药房解决方案，获评大会“十大镇馆之宝”。
WAIC现场演示
但高壁垒路线也意味着高昂的研发成本与漫长的商业化周期。蚂蚁集团副总裁周俊曾公开坦言，万亿参数具身大模型的算力消耗极为惊人，每运行15分钟的算力成本，相当于一辆特斯拉的购置费用。
持续的算力消耗、高额的研发投入仅靠集团内部预算难以长期支撑，这也是蚂蚁灵波启动独立融资的核心原因，即通过引入外部资金与算力资源，缓解内部预算压力，同时借助市场化资源加速技术迭代与落地。
本轮融资后，蚂蚁灵波仍将是蚂蚁在具身和物理 AI 领域最核心载体，蚂蚁将在 AI Infra、数据资产和应用场景等资源上持续给予灵波最大支持。
03、算力、数据、生态，三重拷问的成人礼
蚂蚁灵波为获取更多资源，选择独立融资，也意味着正式走向外部市场，要面临“估值泡沫”和“造血能力”的双重审视。
目前来看，资本市场给高毛利的“大脑”业务高估值，但实际挣钱的还是低毛利的“身体”业务。已经上市的机器人大脑第一股仙工智能可以说是一个典型。
张家康也承认，赛道存在泡沫但不是全行业虚热，“200亿估值俱乐部里有出货量支撑的和纯靠故事的，本质是两类资产。”他判断，当前行业处于“GPT-2 级”向 “GPT-3 级”过渡的关键期，技术已经摸到了那扇门，但门还没完全推开。
放到具身智能领域，就是现在机器人能干点活，但无法实现高效、稳定、规模化落地。朱兴也曾表示，蚂蚁灵波目前仍处早期，只能做“环境简单、任务单一”场景的小规模试点。如何在真实复杂的工作环境里维持稳定性能，这也是全行业的共性难题。
与此同时，数据短板也是制约行业进阶的核心瓶颈。相较于自动驾驶每日可产生上亿条数据，具身智能领域能采集到的最大数据集规模还停留在百万条级别。一位长期跟踪具身智能行业的投资人告诉“AIX财经”，近期入场的具身大脑创业公司预训练数据量普遍都是10万小时起步，对比之下，蚂蚁灵波LingBot-VLA 2.0的预训练数据总量仅为6万小时，没有明显优势。
不过张家康认为，灵波的LingBot-VA 2.0提出的自回归视频-动作世界建模框架，本质上是在解决仿真到真实迁移的核心痛点。“如果世界模型足够准，就能绕开真机数据的万倍缺口。”
此外，像是蚂蚁灵波这种销售“通用大脑”还面临“供给随时收紧”的风险。蚂蚁灵波获取真实世界数据的核心方式高度依赖生态伙伴，比如乐聚机器人为其提供了近万小时的高质量多模态真机数据；星海图、松灵、宇树等在模型预训练和适配阶段提供了硬件平台与数据支持。一旦这些本体厂商自研“大脑”，数据供给就可能收紧，形成连锁反应。
为了防患于未然，蚂蚁集团一方面投资宇树、星海图等本体厂商，从股权层面绑定利益，另外，推出自研机器人R-2，搭建自主真机数据采集平台，摆脱对外单一依赖，构建自主可控的数据闭环。
站在产业跃迁的关键节点，蚂蚁灵波正凭借技术底座、产业生态、资本加持的三重优势，抢占具身智能产业的核心话语权，但是否能成长为其对标的“具身大脑平台” Physical Intelligence，还需要验证。
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