具身智能领域正迎来一场关键变革，蚂蚁集团旗下专注于具身智能的公司“蚂蚁灵波”宣布启动首轮独立融资，计划募集15亿元人民币，目标在年底前完成第二轮融资。这一动作被视为蚂蚁集团在具身智能赛道上的重要布局，若融资顺利完成，其投后估值有望达到独角兽级别，成为国内“大脑层”赛道的重量级选手。
蚂蚁灵波成立于2024年12月，由蚂蚁集团全资控股。与传统机器人企业不同，蚂蚁灵波不涉足硬件制造，而是专注于开发通用机器人大脑，目标是打造能够适配各类机器人的“大脑”系统。这一战略使蚂蚁灵波成为蚂蚁集团业务版图中唯一一家面向物理世界的公司，标志着蚂蚁从数字世界向物理世界拓展的重要一步。
当前，具身智能行业正经历从“身体竞赛”到“大脑竞赛”的转型。机器人系统被划分为三个层次：上层“大脑”负责感知、理解和任务规划；中层“小脑”管理运动控制；底层“本体”执行动作。随着硬件本体领域的竞争日益激烈，价格战频发，例如宇树科技将双足人形机器人价格降至3万元以内，硬件的稀缺性逐渐降低。资本开始转向“大脑”领域，认为这是决定机器人性能的核心变量。
数据显示，2026年上半年，国内具身智能赛道融资约438亿元，其中“大脑派”公司吸纳了222.53亿元，占比超过50%，而“本体派”公司融资占比仅为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轮阶段，尚未有公司融到C轮，但融资规模已达到其他领域C、D轮的水平。资本将这类玩家类比为“机器人领域的OpenAI”，对其未来充满期待。
蚂蚁灵波是“大脑派”的典型代表，其技术路线备受关注。行业目前主要有两条技术路线：端到端VLA和世界模型。VLA路线让机器人直接根据视觉输入生成动作，而世界模型则先在“大脑”中构建物理世界的表征，预演动作后果后再执行。蚂蚁灵波同时押注两条路线，成为少数同时布局两者的公司之一。其VLA路线已发布LingBot-VLA 2.0模型，使用了6万小时高质量物理数据，其中5万小时为真机数据，1万小时来自人类操作视频。世界模型路线则推出了LingBot-VA 2.0，将推理时间压缩至6.7毫秒，接近真实世界节奏。
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军表示，未来技术路线将走向融合，而非单一路线的胜利。因此，公司同时布局两条路线，是为了在融合发生时占据主动权。蚂蚁灵波还布局了Vision、Depth、Map等模型，以支持机器人在真实物理世界中的可靠运行。
对于“大脑层”企业而言，如何获取适配的机器人本体是一个现实问题。蚂蚁灵波通过自研机器人进行技术验证，但主要落地重心放在第三方合作上。目前，LingBot-VLA 2.0已适配宇树、智元、银河通用、乐聚等17个品牌的20多种机器人构型，覆盖单臂、双臂、双足和轮式机器人。其中，乐聚机器人是蚂蚁灵波的核心合作伙伴，提供了近万小时高质量真机数据，并共同探索“大脑”与本体的协同方式。
在国大药房上海门店，蚂蚁灵波的技术已实现商业化应用。三台不同品牌、不同构型的机器人在同一套系统驱动下，自主完成接单、取货和交付任务，能够识别超过150种药品，单次任务平均耗时不到3分钟。蚂蚁灵波还在推进零售分拣、物流分拣和工业柔性作业等场景的测试，以扩大数据回流规模，提升模型性能。
尽管前景广阔，但具身智能行业仍面临多重挑战。从“能干活”到“规模化商用”，需要跨越真实数据稀缺、跨本体接口不统一、后训练成本高等门槛。例如，实验室环境中的稳定算法，在真实场景中可能因地面凹凸或油污而失效。客户也会权衡改造环境的成本与让机器人适应现有环境的成本，通用机器人的寿命和维护成本仍是大规模替代人工的障碍。
蚂蚁灵波的商业化依赖第三方本体，但头部本体厂商正在自研大脑，灵波需在技术上保持不可替代性。硬件协同的工程打磨和双线并进的高成本也是其需要克服的短板。不过，蚂蚁灵波也拥有独特优势：零售、物流和本地生活等蚂蚁已有卡位的领域，为其提供了现成的落地通道；融资信用背书也吸引了多家投资机构主动接触。
蚂蚁集团选择将具身业务独立融资，既有补充外部资金的需求，也希望通过市场化定价检验其价值。目前，蚂蚁灵波的泛化能力主要基于仿真基准测试，真实场景中的表现仍需大规模真机数据验证。模型开源虽能提升声量，但数据积累仍需依赖规模化部署。此次独立融资是蚂蚁灵波从“具身项目”成长为行业平台的第一关考试，其能否用市场化标准证明自己，而非仅作为蚂蚁战略版图的一枚棋子，将成为未来发展的关键。
