螞蟻集團旗下具身智慧公司螞蟻靈波已確認啟動首輪獨立融資，擬募資15億元人民幣，並計劃在今年年底完成二輪融資。據晚點LatePost報道，這一訊息已獲螞蟻靈波方面回應，稱公司確實在與投資人接觸，將持續聚焦通用機器人大腦，加大對具身原生技術路線的投入。若首輪融資如期完成，螞蟻靈波的投後估值可能邁入獨角獸門檻。
螞蟻靈波成立於2024年12月，由螞蟻集團全資控股，定位為“具身大腦”公司——不生產機器人硬體，而是打造能適配全品類機器人的通用大腦。在螞蟻的業務版圖中，這是唯一面向物理世界的公司，其獨立融資意味著螞蟻將“從數字世界躍遷到物理世界”的戰略佈局推向市場公開定價。
當前，具身智慧行業正經歷從硬體競賽到“大腦”競賽的轉向。業界將機器人系統劃分為“大腦”（感知理解與任務規劃）、“小腦”（運動控制）和“本體”（動作執行）三層。前兩年硬體本體競爭激烈，宇樹科技已將雙足人形機器人價格壓至3萬元以內，硬體不再稀缺後，核心變數轉向“大腦”。資本流向印證了這一趨勢：量子位統計，2026年上半年國內具身智慧賽道融資約438億元，其中“大腦派”公司吸納222.53億元，佔比50.8%，而“本體派”同期融資僅佔12.8%。值得注意的是，35家大腦派公司中20家仍處於種子輪到Pre-A輪，但融資量級已越級——Pre-A輪平均7億元、B輪平均22.5億元，堪比其他領域的C、D輪水平。
海外市場也為“大腦”公司給出了高估值參照：Physical Intelligence今年3月傳出洽談新一輪融資，估值目標超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，距上一輪僅7個月估值翻了三倍。資本將這類玩家類比為“機器人領域的OpenAI”來支撐定價。
螞蟻靈波在技術路線上採取雙線並進策略：同時押注端到端VLA（視覺-語言-動作）與世界模型兩條主線。其釋出的LingBot-VLA 2.0於今年7月全面開源，預訓練使用了6萬小時高質量物理資料，其中5萬小時真機資料從9萬小時原始資料中清洗而來，另1萬小時從2萬小時第一視角人類操作影片提煉。世界模型方面，LingBot-VA 2.0將“想一步”的時間壓縮至6.7毫秒，而LingBot-VLA 2.0在RTX 4090上的單次推理延遲約為130毫秒，不過這些資料基於模擬環境基準測試，尚無大規模驗證。螞蟻靈波首席科學家沈宇軍曾表示，未來不是VA或VLA的天下，一定會出現“1+1>2”的新模型，因此雙線押注是為融合時兩邊都握有籌碼。
“大腦”公司面臨的關鍵問題是“身體從哪裡來”。螞蟻靈波選擇與第三方本體廠商合作，用自研機器人做技術驗證（如2025年9月的R-1、今年WAIC上的R-2），但落地重心在跨平台適配。目前LingBot-VLA 2.0已適配宇樹、智元、銀河通用、樂聚等17個機器人品牌的20多種構型，覆蓋單臂、雙臂、雙足、輪式。與樂聚機器人合作最深，樂聚作為核心資料夥伴提供了近萬小時真機資料，其KUAVO人形機器人搭載靈波模型，雙方已在真實商業場景落地——在國大藥房上海門店，三台不同品牌、不同構型的機器人在同一套LingBot-VLA 2.0驅動下自主分工，能在150多種藥品中識別目標藥盒並完成取貨交付，單次任務平均不到3分鐘，且門店無需改造貨架或軌道。
儘管前景誘人，這仍是早期生意。從“能幹活”到“規模化商用”存在多重門檻：真實資料稀缺、跨本體介面不統一、後訓練成本高；客戶需權衡環境改造成本與機器人適應能力，通用機器人的壽命、維護成本和停線損失也尚未達到大規模替代人工的程度。行業節奏上，螞蟻靈波至少需陪行業走完“定義標準-驗證場景-規模複製”的週期，保守估計3到5年。
螞蟻靈波自身也有短板：商業化依賴第三方本體，但頭部本體廠商都在自研大腦，靈波必須技術上強到不可替代；硬體非螞蟻強項，軟硬體協同工程打磨難度大；雙線並進意味著雙倍燒錢。不過其優勢在於場景——零售、物流、本地生活等螞蟻已有卡位的領域是現成落地通道；融資信用背書強——據媒體報道，融資啟動前已有投資機構主動上門，WAIC期間甚至有投資人直接到展台表達意向。獨立融資也有現實考量：螞蟻集團內部百靈大模型、AI支付等核心AI業務已消耗巨大算力，集團預算承壓，將具身業務獨立融資既能補充外部彈藥，也能讓市場定價。
這隻“獨角獸”值不值，市場買的其實是一張期權——賭“通用大腦”生意能跑通，也賭螞蟻靈波能成為跑通的那一個。目前靈波解決了“接得上”的問題，但泛化成績主要來自模擬基準，換陌生身體、進未訓練過的真實場景能否表現穩定，尚無大規模真機資料驗證。模型開源能換來聲量卻換不回資料，靈波必須把場景試點做成規模化部署，讓每次真實作業積累經驗，否則6萬小時的資料領先會被時間抹平。這次獨立融資，是靈波從“背靠螞蟻的具身專案”成長為行業公認平台的第一關考試。