九融配资端
作者丨巴里
编辑丨关雎
图源丨灵御智能
2024 年冬，清华大学自动化系实验室里，莫一林教授向他相识二十多年的老友、当时在远镜创投任管理合伙人的金戈，展示了一套遥操作机器人系统。
这已是他们多年来的多次"创意探讨"之一，但这一次，金戈眼前一亮。
"就是它了。"这位在硬科技领域深耕多年的投资人，看到了期待已久的技术与商业的完美交汇点。
当多数人形机器人公司还在追逐"全自动"梦想时，这家名为"灵御智能"的清华系初创企业选择了一条更为务实的路径：
以高质量遥操作技术为核心，推出万元级、低延迟、高精度、高易用性的遥操作机器人系统，打造机器人界的" Model 3 "，同时破解具身智能的数据瓶颈，推动机器人快速落地服务业与工商业。
01 教授 + 投资人组团，80 后清华校友联手创业
这是一对相识二十余年的 80 后清华校友的创业故事。
灵御智能创始人 & 首席科学家莫一林的履历堪称完美：从北京四中保送清华、卡内基梅隆大学博士、加州理工学院博士后，师从美国工程院院士、机器人操作领域先驱 R. M. Murray 教授。
灵御智能创始人 & 首席科学家莫一林
灵御智能 CEO 金戈同样出身清华自动化系，曾担任远镜创投管理合伙人、奥量光子副总裁，兼具高科技创业投资与企业管理双重经验，不仅投资孵化过码隆科技、硕橙科技、创客贴人工智能、星环聚能、奥量光子、驰光铭图等硬科技企业，还曾带领奥量光子实现 2000 万销售额。
灵御智能 CEO 金戈
作为清华自动化系长聘副教授，莫一林的学术之路深受导师影响。
"我导师从机器人到网络控制，还参加过自动驾驶挑战赛，再到如今的合成生物学，始终在跨越学科边界。"莫一林表示，"这让我意识到，顶尖研究最终要走向实际应用。"
在新加坡南洋理工大学任教及回国初期，莫一林专注于自动驾驶领域，与滴滴、美团等企业展开合作。
但在校园环境中做小车模型的局限，让他开始思考更具挑战性的方向——打造一个完全自主可控的机器人系统。
2024 年，莫一林带领清华团队与浙江灵巧手公司合作时发现，虽然灵巧手硬件技术精湛，但商业化落地仍有距离。而"人控机械臂 + 灵巧手或夹爪"的遥操作模式，却展现出巨大的应用潜力。
到了 11 月，莫一林下定决心创业，第一个想到的就是相识二十多年的校友金戈。
两人的友谊始于水木清华 BBS 的"龙与地下城"游戏圈。同为 80 后清华学子，莫一林是"三字班"（2003 年入学），金戈是"一字班"（2001 年入学），每周的桌游聚会成为他们持续二十多年的默契。即便莫一林远赴美国、新加坡，线上游戏仍将他们紧密相连。
近两年，莫一林在清华实验室的创新成果，总会第一时间找金戈探讨商业化可能。前几次交流，金戈都觉得时机尚未成熟，但这次不同。
"莫老师决心很大，方向也特别准。"金戈说。
金戈最初计划以顾问和投资人身份参与，并帮助寻找 CEO 人选。但在共同面试四五位候选人后，他却逐渐被这个项目本身"说服"。
"我越深入了解，越觉得这是一个难得的机会。"金戈发现，自己的能力与莫一林高度互补——莫一林专注技术突破，而他擅长企业管理、团队建设和资本运作。
两人最终决定联手创业，融资进程快得超乎他们想象。
今年 2 月，灵御智能正式成立。但公司的首笔融资，早在公司注册前就已敲定。
英诺天使基金合伙人王晟在参加学术活动时，偶然看到莫一林博士生的一篇论文，敏锐地察觉到技术价值。通过这名博士生，他联系上了莫一林。
随后，英诺天使基金管理合伙人团队与两位创始人会面。当时，团队连 BP（商业计划书）都尚未完善。但技术演示和团队背景让英诺天使基金的合伙人们当即决定：春节后立即推进投资。
节后第三天早晨，英诺天使基金的合伙人团队到访灵御智能，观看演示后当场表态："下午就来签字。"当天下午，Term Sheet（投资条款协议）顺利签署。
从首次技术演示到签署 Term Sheet九融配资端，可谓神速。
今年 5 月，灵御智能宣布完成千万元级种子轮融资，英诺天使基金领投，水木校友种子基金、远镜创投跟投；三个月后再获千万元元级种子 + 轮融资，华映资本领投，老股东英诺天使基金、清华水木投资、远镜创投跟投。
02 攻坚数据难题，做机器人界的 Model3
在机器人行业饱受 " 数据荒 " 困扰的当下，灵御智能给出了自己的答案。
灵御智能构建了一套完整的遥操作具身智能系统，直指行业两大痛点——机器人难操作、数据难采集。该系统创新性地构建了 " 机侧 - 人侧 - 控制平台 " 三大核心模块。
在硬件配置上，机侧的 TeleAvatar 遥操作机器人主打轻量化与实用性，能够适配多场景作业需求；人侧的 CyberBraceletVR 设备则大幅降低了操作门槛，其价格据称仅为外骨骼和动作捕捉设备的 1/10 甚至更低，有望显著拉低行业操作成本。
作为系统大脑的 TeleDroid 具身智能控制平台，承载着低延迟数据传输与高精度动作控制的核心功能。
实测数据显示，该系统操作延迟仅 30 毫秒，达到了 " 人类实操无明显延迟感知 " 的水平，足以胜任精密装配、远程操控等对实时性要求严苛的场景。
在定价策略上，轮式双臂遥操作机器人本体售价不到 10 万元人民币，这个价格区间既保证了产品在工商业场景的实用性，又兼顾了中小场景或试点项目的成本考量，真正实现了 " 上手即用 " 的产品理念。
可以说，在机器人创业热潮中，灵御智能选择了一条务实的商业化路径——不做昂贵的"劳斯莱斯"，而要打造机器人界的" Model 3 "。
"从公司创立第一天起，我们的使命就是从实用角度出发，打造一款高性价比、具备优秀遥操作能力的轮式双臂机器人。"金戈谈到。
在他看来，"实用"的首要前提是可负担性。"正如劳斯莱斯很难被认为是实用的，真正实用的机器人必须能够快速投入生产和生活场景。"
技术路径上，灵御智能选择渐进式发展：从遥操作切入，通过数据飞轮迭代，逐步实现从 L0 到 L2 级人机混驾，最终走向 AGI 通用人工智能机器人的未来。
莫一林强调了产品的减法逻辑：采用轮式底盘、省略灵巧手与腰颈自由度，以适度精度（毫米级）换取成本与可靠性的平衡。" 我们通过软件能力弥补硬件精度，确保操作效果。"
面对数据稀缺的行业难题，灵御智能选择正面攻坚。
" 跨本体，数据必然有损，" 莫一林指出，" 我们通过易用系统和低成本方案，让数据采集从投入变为可持续闭环。" 金戈形象地比喻：" 真机数据是通往 AGI 的大山，我们要做的是推平它，而非绕行。"
一方面，遥操作系统极致易用，新手一两分钟即可上手，熟练操作员半小时就能完成叠衣服等复杂任务。另一方面，机器人本体成本大幅降低，进一步拉低采集门槛。
更重要的是，灵御智能在真实场景中实现"数据飞轮"运转。
"机器人在端盘子、送物品的同时就在采集数据，这个过程本身创造商业价值，使数据采集从纯投入转变为可持续闭环。"
对于异构数据的性能损失，金戈做了一个生动的比喻："如果把泰森的拳击经验直接输入我的大脑，我确实会更强，但绝达不到他的水平。因为我们身体结构不同，数据迁移必然有损耗。"
在机器人创业的热潮中，灵御智能展现出难得的冷静与务实。
不做亦步亦趋的仿生追随者，而是定义属于自己的实用路径；不做数据稀缺的绕行者，而是做难题的正面攻坚者。
03 让机器人真正投入危险、繁重的体力劳动
借鉴电动汽车新势力的迭代逻辑，灵御智能选择聚焦现有型号的持续优化，而非频繁推出新品。"数据有效性是我们的核心考量，型号过多会严重影响数据复用效率。"
在技术路径上，公司参考自动驾驶分级标准，将具身智能划分为 L0 到 L4 五个阶段。
" L2 级别现在就能实现，"金戈举例说明，"比如夜间药店场景，一人可同时操控 5 台机器人，平时自主巡逻，有顾客时人工接管。"
类似的酒店场景中，加装机械臂的机器人能完成送物到门、按电梯等复杂操作，90% 的移动任务已实现自主。
从遥操作到 L2 自主，金戈估计仅需三个月数据积累，但要实现完全无人的 L4，仍需攻克诸多"边缘情况"。
商业化推进上，团队制定了清晰的五级金字塔策略：科研与数据采集场景作为基石，特种行业紧随其后，非流水线工商业场景构成第三梯队，流水线工业作为进阶目标，家庭场景则是终极挑战。
"这个排序基于落地可行性，"金戈解释，"家庭环境需要近乎通用的智能水平，目前仍是探索阶段。"
莫一林则从技术层面阐释了产品定义："我们专注‘上肢’能力，因此上半身结构不会有大的改动，但移动平台可能会做一些适配。在农业场景，机器人可直接搭载现有拖拉机平台；针对复杂地形，我们也在探索四足移动方案。"
这种务实理念同样体现在对应用场景的赋能，具体可划分为两大类。
第一类并非单纯提升效率，而是着重于改善工作环境、降低安全风险。
例如，灵御智能曾接到一个需求，涉及在隧道爆破作业中填装炸药。目前这项工作完全由人工完成，作业环境恶劣且危险——工人常需借助机械臂升至高处，而设备本身并不稳定。使用机器人后，可显著降低人员在施工中受伤甚至死亡的风险，同时大幅改善工人的工作条件。
第二类则是真正意义上的效率提升。
比如依托机器人构建的夜间零售解决方案，原先 5 家门店需要 5 名员工，现在只需 1 人即可管理，人力成本降低约 80%。再如，公司正与一家美国物流客户探讨，能否由墨西哥工人远程操控机器人进行分拣作业。若实现，其成本预计下降超过 80%。
目前，公司已开始向科研院所和数据采集中心发货，潜在需求达一两百台，已签约近 10 台。
生产方面，灵御智能采取代加工与自建产线并行的策略。"现阶段由第三方工厂按要求代加工，我们负责总装，预计明年年初将建设自主产线。"
金戈透露，今年目标产出 100 台，明年计划提升至 1000 台，"这个激进目标源于市场供不应求的现状。"
可以说，从技术分级到商业落地，从产品定义到产能规划，灵御智能展现出一条清晰的渐进式发展路径。
04 "从没见过如今这样的热度，痛并快乐着"
当莫一林从清华实验室走向创业一线，当金戈从投资人转型为企业掌舵人，他们在具身智能浪潮中完成了双重蜕变。
"从科研转向创业，最大的变化在于对‘完成度’的要求完全不同。"莫一林深有感触地说。
在学术界，机器人只要能动起来、能拍演示视频，就足以发表论文——这对应的是技术成熟度（TRL）0-2 级。
但在创业中，"能动"只是起点。"我们要确保机器人能连续稳定运行上百小时，解决线路磨损、接头松动等科研中无需过多考虑的问题。"
他举了一个生动例子：最初那台样机，每次投资人参观都需要提前半小时启动，整个过程繁琐缓慢。而现在，商业化产品必须做到即开即用、稳定可靠。"我们正在向 TRL 6-8 级迈进，这是从科研到产品化必须跨越的台阶。"
金戈则体验了从投资人到创业者的身份转变。
"毫无疑问，创业比做投资人更累、更辛苦。公司高速发展，半年招的团队人数就超过我过去十年投资机构的规模。"
但这份工作让他痛并快乐着。
"能亲眼看到设计从纸面变成可交付的实体，这种成就感是做投资人感受不到的。"作为曾经的早期风险投资人，他习惯了 5-7 年的回报周期，而现在，" 15-20 天就能看到反馈，这种短周期的工作更让人着迷。"
成立 7 个月，正在进行第三轮融资，每周见十几位投资人——金戈用"前所未有"形容当下的融资节奏："我干了十几年投资，从没见过像今天具身智能市场这样的热度。"
作为具身智能领域的先行者，两位创始人也给后来者提出了务实建议。
金戈认为，这是一个充满机遇的赛道。"市场规模足够大，容得下众多参与者。在中国做具身智能创业正处在最佳时机，我们完全有机会打造全球领先优势。"
但他同时提醒，要对困难有充分预期。"无论是从大厂还是科研机构出来，都会面临大量琐碎而棘手的问题。"
莫一林则聚焦两个关键点：真实需求和团队构建。
"首先要找到真实的需求痛点，如果还停留在‘做会跳舞的机器人’，可能已经晚了。其次，具身智能需要软硬件多元技术栈，团队能力必须均衡互补。"
金戈从投资人角度补充："我看项目最关注团队的综合能力。这是个高度复合的领域，任何明显的短板都会让创业之路更加艰难。"
从实验室到产业化，从投资到创业，莫一林和金戈的蜕变之路，正是中国具身智能产业发展的一个缩影。
在这个足够大的赛道上，既有无限的想象空间，也需要脚踏实地的务实精神——这或许是给所有入场者的最好启示。
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