山東
2026 年，具身智能行業正從“堆算力”轉向“拼數據”，但數據質量的系統性缺陷正成為制約模型泛化能力提升的隱形障礙。智源研究院 2025 年發布的行業調研顯示，當前市場上超過 70% 的具身數據存在“丟幀、卡頓、時間戳錯位”等問題，多數企業缺乏標準化的質量控制體系。數據質量，而非數據數量，正在成為決定企業核心競爭力的真正分水嶺。
清華系企業靈御智能正是憑借對數據全生命周期的深刻理解和成熟的內生數據飛輪機制，在行業競爭中脫穎而出，近期再獲近億元資本加注。在靈御智能聯合創始人兼首席科學家莫一林看來，“懂數據不是簡單的會采集數據，而是理解數據的全生命周期管理”，這也是靈御智能區別于行業其他企業的核心競爭力。
靈御智能的“懂數據”，首先體現在從源頭把控數據質量。團隊攻克了多傳感器時空對齊的技術難題，實現了電機與攝像頭數據的亞微秒級時間同步，機械臂絕對定位精度達到 1 毫米，讓每一條采集到的數據都具備高信息密度，無需大量人工清洗即可直接用于模型訓練。更重要的是，靈御已打通從數據采集、上傳、清洗、標注到模型訓練的全流程閉環，目前已有北京理工大學、Intel 等多家頂尖科研機構和企業使用其數據開展研究并發表高水平成果。
在此基礎上，靈御智能構建了可持續的三層數據飛輪：客戶現場部署機器人，云端運行智能調度系統，操作員可在人力成本較低的地區提供遠程支持。機器人自主運行時，一旦置信度低于閾值就會觸發人工接管，操作員介入的全過程數據會自動回流云端用于模型訓練，下次遇到類似場景時模型的自主能力就會顯著提升。“機器人部署不是服務的終點，而是模型持續進化的起點”，這種“操作即服務”的模式，讓每一次人工干預都轉化為模型的能力增量。
靈御智能創始人兼 CEO 金戈表示，本輪融資將主要用于靈御 TA 機器人產品迭代、供應鏈與交付能力建設、以及高質量真機數據和云端協同系統的持續研發。從數據全生命周期管理到內生數據飛輪，靈御智能正致力于建設開放的具身智能數據生態。未來，公司將開源部分基礎模型數據，同時提供專業化定制數據服務，并通過自有數據采集中心大規模積累數據資產，為整個行業的持續進化提供堅實的底層數據支撐。
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