蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波已确认启动首轮独立融资，拟募资15亿元人民币，并计划在今年年底完成二轮融资。据晚点LatePost报道，这一消息已获蚂蚁灵波方面回应，称公司确实在与投资人接触，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。若首轮融资如期完成，蚂蚁灵波的投后估值可能迈入独角兽门槛。
蚂蚁灵波成立于2024年12月，由蚂蚁集团全资控股，定位为“具身大脑”公司——不生产机器人硬件，而是打造能适配全品类机器人的通用大脑。在蚂蚁的业务版图中，这是唯一面向物理世界的公司，其独立融资意味着蚂蚁将“从数字世界跃迁到物理世界”的战略布局推向市场公开定价。
当前，具身智能行业正经历从硬件竞赛到“大脑”竞赛的转向。业界将机器人系统划分为“大脑”（感知理解与任务规划）、“小脑”（运动控制）和“本体”（动作执行）三层。前两年硬件本体竞争激烈，宇树科技已将双足人形机器人价格压至3万元以内，硬件不再稀缺后，核心变量转向“大脑”。资本流向印证了这一趋势：量子位统计，2026年上半年国内具身智能赛道融资约438亿元，其中“大脑派”公司吸纳222.53亿元，占比50.8%，而“本体派”同期融资仅占12.8%。值得注意的是，35家大脑派公司中20家仍处于种子轮到Pre-A轮，但融资量级已越级——Pre-A轮平均7亿元、B轮平均22.5亿元，堪比其他领域的C、D轮水平。
海外市场也为“大脑”公司给出了高估值参照：Physical Intelligence今年3月传出洽谈新一轮融资，估值目标超110亿美元；Skild AI今年1月完成约14亿美元融资，估值超140亿美元，距上一轮仅7个月估值翻了三倍。资本将这类玩家类比为“机器人领域的OpenAI”来支撑定价。
蚂蚁灵波在技术路线上采取双线并进策略：同时押注端到端VLA（视觉-语言-动作）与世界模型两条主线。其发布的LingBot-VLA 2.0于今年7月全面开源，预训练使用了6万小时高质量物理数据，其中5万小时真机数据从9万小时原始数据中清洗而来，另1万小时从2万小时第一视角人类操作视频提炼。世界模型方面，LingBot-VA 2.0将“想一步”的时间压缩至6.7毫秒，而LingBot-VLA 2.0在RTX 4090上的单次推理延迟约为130毫秒，不过这些数据基于仿真环境基准测试，尚无大规模验证。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军曾表示，未来不是VA或VLA的天下，一定会出现“1+1>2”的新模型，因此双线押注是为融合时两边都握有筹码。
“大脑”公司面临的关键问题是“身体从哪里来”。蚂蚁灵波选择与第三方本体厂商合作，用自研机器人做技术验证（如2025年9月的R-1、今年WAIC上的R-2），但落地重心在跨平台适配。目前LingBot-VLA 2.0已适配宇树、智元、银河通用、乐聚等17个机器人品牌的20多种构型，覆盖单臂、双臂、双足、轮式。与乐聚机器人合作最深，乐聚作为核心数据伙伴提供了近万小时真机数据，其KUAVO人形机器人搭载灵波模型，双方已在真实商业场景落地——在国大药房上海门店，三台不同品牌、不同构型的机器人在同一套LingBot-VLA 2.0驱动下自主分工，能在150多种药品中识别目标药盒并完成取货交付，单次任务平均不到3分钟，且门店无需改造货架或轨道。
尽管前景诱人，这仍是早期生意。从“能干活”到“规模化商用”存在多重门槛：真实数据稀缺、跨本体接口不统一、后训练成本高；客户需权衡环境改造成本与机器人适应能力，通用机器人的寿命、维护成本和停线损失也尚未达到大规模替代人工的程度。行业节奏上，蚂蚁灵波至少需陪行业走完“定义标准-验证场景-规模复制”的周期，保守估计3到5年。
蚂蚁灵波自身也有短板：商业化依赖第三方本体，但头部本体厂商都在自研大脑，灵波必须技术上强到不可替代；硬件非蚂蚁强项，软硬件协同工程打磨难度大；双线并进意味着双倍烧钱。不过其优势在于场景——零售、物流、本地生活等蚂蚁已有卡位的领域是现成落地通道；融资信用背书强——据媒体报道，融资启动前已有投资机构主动上门，WAIC期间甚至有投资人直接到展台表达意向。独立融资也有现实考量：蚂蚁集团内部百灵大模型、AI支付等核心AI业务已消耗巨大算力，集团预算承压，将具身业务独立融资既能补充外部弹药，也能让市场定价。
这只“独角兽”值不值，市场买的其实是一张期权——赌“通用大脑”生意能跑通，也赌蚂蚁灵波能成为跑通的那一个。目前灵波解决了“接得上”的问题，但泛化成绩主要来自仿真基准，换陌生身体、进未训练过的真实场景能否表现稳定，尚无大规模真机数据验证。模型开源能换来声量却换不回数据，灵波必须把场景试点做成规模化部署，让每次真实作业积累经验，否则6万小时的数据领先会被时间抹平。这次独立融资，是灵波从“背靠蚂蚁的具身项目”成长为行业公认平台的第一关考试。