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，目标在今年年底完成二轮融资。据晚点LatePost报道，若如期完成，其投后估值可能迈入独角兽门槛。蚂蚁灵波回应称，确实在跟投资人接触，作为蚂蚁在具身领域的核心布局，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，加速产业落地。
蚂蚁灵波成立于2024年12月，由蚂蚁集团全资控股。它不生产任何机器人硬件，而是打造能适配全品类机器人的通用大脑，是蚂蚁业务版图中唯一面向物理世界的公司。此次独立融资，相当于蚂蚁将“从数字世界跃迁到物理世界”的船票拿到市场公开询价。
具身智能行业正从“身体竞赛”转向“大脑竞赛”。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）。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打到3万元以内，身体不再稀缺后，核心变量转向大脑。资本流向也印证了这一趋势：据量子位统计，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，占比高达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家仍停在种子轮到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。
海外市场已给出高估值参照：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，距离上一轮仅7个月估值翻了三倍。资本开始将大脑层玩家类比为“机器人领域的OpenAI”。
蚂蚁灵波是大脑派的典型代表，技术路线上同时押注端到端VLA（视觉-语言-动作）与世界模型两条主线。据不完整统计，同时押注两条路线的公司仅7家，蚂蚁灵波是其中之一。其LingBot-VLA 2.0于今年7月发布并全面开源，预训练使用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”的时间压到6.7毫秒，作为参照，LingBot-VLA 2.0在RTX 4090上的单次推理延迟约130毫秒。不过目前这些数据基于仿真环境基准测试，尚无大规模验证数据。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军曾表示，未来不是VLA或者VA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握有筹码。
大脑层企业绕不开“身体从哪来”的问题。蚂蚁灵波用自研机器人做过技术验证（如2025年9月的R-1、今年WAIC上的R-2），但落地重心放在第三方本体上，核心是证明大脑可跨平台适配。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高质量多模态真机数据，其KUAVO人形机器人搭载灵波的模型。双方已在国大药房上海门店落地真实商业场景：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，完成接单、取货、交付，能在超过150种药品中识别目标药盒，单次任务平均不到3分钟，且门店未重做货架或封闭作业区。零售分拣、物流分拣、工业柔性作业等场景测试也在推进。
然而，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，且客户会算环境改造与机器人适配的经济账。按行业节奏，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。其自身短板包括：商业化依赖第三方本体，但头部本体厂商都在自研大脑；硬件非蚂蚁强项，软硬件协同工程打磨量大；双线并进意味着双倍烧钱。
但蚂蚁灵波也有优势：一是场景，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；二是融资信用背书，据媒体报道，融资正式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业务已吃掉巨大算力，集团预算承压，将具身业务独立融资可补充外部弹药，并让市场为其定价。
市场买的其实是一张期权——赌“通用大脑”这门生意能跑通，也赌蚂蚁灵波能成为跑通的那一个。目前适配17个品牌证明其解决了“接得上”的问题，但泛化成绩主要来自仿真基准，换陌生身体、进未训练场景的表现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，否则6万小时的数据领先会被时间抹平。这次独立融资，是它从“背靠蚂蚁的具身项目”成长为行业公认平台的第一关考试。