近日，清华系具身智能企业「灵御智能」宣布完成千万元级种子+轮融资，本轮由华映资本领投，老股东英诺天使基金、水木清华校友种子基金、远镜创投跟投。本轮融资资金将用于公司核心产品TeleAvatar量产版本的定型和样机的初步试产。

灵御智能成立于2025年2月，由清华+卡内基梅隆背景团队打造。公司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，以“打造具身智能实用化标杆，让具备可靠灵活操作能力的机器人走进千家万户”为使命，致力于推动机器人快速落地服务业与工商业，通过“卖本体-卖数据-卖能力”三步走策略，最终推动全自主机器人的打造。

“顶尖科研+产业落地”团队背景，从遥操作方向切入具身智能行业

灵御智能是又一清华系具身智能企业，创始团队具备“顶尖科研+产业落地”特点。

创始人&首席科学家莫一林现任清华大学自动化系长聘副教授，曾任新加坡南洋理工大学EEE系助理教授，其教育背景是清华自动化系学士、卡内基梅隆大学计算机工程系博士、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；CEO金戈同样毕业于清华大学自动化系，兼具高科技领域创业投资与企业管理双重经验，曾担任远镜创投管理合伙人、奥量光子副总裁，擅长推动技术从实验室走向商业化落地。

在过去近二十年的时间中，莫一林一直致力于控制领域的研究。尽管现代控制理论日趋复杂，工业界至今仍广泛采用上世纪已趋于完善的PID控制方法。针对控制理论在应用中面临的落地难题，美国工程院院士、哈佛大学何毓琦教授甚至曾发出“Control is dead?”这一深刻追问。为了突破这一困境，莫一林开始将目光投向与控制理论紧密相关且应用更为广泛的领域，机器人技术由此进入其视野。然而，具体应从哪个方向切入，在当时仍是一个尚未明晰的问题。

直到2024年3月，斯坦福大学等机构正式发布ALOHA 2，让莫一林将目光聚焦到了遥操作上。ALOHA 2为ALOHA的升级版本，ALOHA是低成本开源硬件系统，它的出现引领了远程操作技术的新纪元，ALOHA 2在性能、人体工程学设计及稳健性上相较于ALOHA 均有显著提升，而成本却仅为19万左右。

在莫一林看来，人形机器人的发展路径可以类比至自动驾驶，需要经过从L0到L2再到L4的历程，而遥操作正像是辅助驾驶阶段，是全自主机器人的必经之路。“我觉得具身智能很长时间会停留在一个L2（对标自动驾驶）的阶段，也就是一个人机共驾的阶段。”

所以在创立灵御智能之初，创始团队便决定专注于遥操作方向。

半年内打造完成一款，“好驾驭、易使用”的机器人，创行业最低售价

当前，遥操作落地面临两个关键制约——“延迟”与“成本”，灵御智能团队借助多年的技术积累，在这两个层面均实现了重要突破。

关于低延迟，目前公司可以做到接近“无感知”的操作体验。经实测，其遥操作系统的图像延迟低至100毫秒，操作延迟仅50毫秒，这一指标已达到“人类实操无明显延迟感知”的水平，可满足精密装配、远程操控等对实时性要求高的场景。

关于低成本，灵御智能做了从硬件到采集的全链路降本。

硬件端，公司TA lite（TeleAvatar Lite）机型将价格控制在10万元以内，远低于行业同类遥操作设备。成立仅三个月，灵御智能便推出“灵巧操作末端 + 双七轴机械臂 + 轮式底盘”的机器人原型机；7月，公司更是推出售价7.99万元起的TA lite，创造了目前量产零售轮式人形机器人最低价格。灵御TA lite集成了灵御智能在机器人运动控制、人工智能算法等核心领域的前沿科研成果，除售价较低外，还具备高可靠性、高通用性、高实用性、高价值数据、易用性等特点。

而之所以能做到如此低的售价，主要是因为团队从实用性的任务目标角度出发，结合自身在运动控制领域的技术优势，在保障工作能力的同时减去了一些“类人”和“美观”的需求，一切以实用为核心目标做了机器人本体的重新设计与定义。

数据采集端，灵御智能采用VR设备方案，低至千元级，既避免了动作捕捉设备“百万级成本+空间限制”的痛点，又解决了纯视觉方案“遮挡多、范围小”的问题，实现低成本和高精度的采集平衡。

莫一林认为VR设备将成数据采集的“主流方向”，“行业正在向VR采集方向收敛，特斯拉、英伟达在内的头部企业都在布局这一路线。VR方案既能平衡成本与精度，又符合人类操作习惯，将成为未来机器人数据采集的核心方式。”

而不管是降低延迟还是降低成本，灵御智能核心想打造的都是一款“好驾驭、易使用”的机器人，因为只有降低摇操作的操作门槛，才能快速积累规模化、一致性的真机数据，而这正是机器人自主能力迭代的核心壁垒。

目前数据仍是具身智能行业卡点。全球机器人领域的数据量比自动驾驶、大语言模型低3-5个数量级，且面临质量差、效率低、成本高的三重问题。具身智能的突破离不开数据，但数据采集需满足两个核心条件：一是场景要贴近真实，二是遥操作动作要接近人类习惯。

在“真机数据与仿真数据”的争议上，莫一林表示：仿真数据是真机数据的放大器，没有真机数据这个“1”，再多仿真数据的“0”也没有意义。他认为，真机数据的核心优势在于“准确性”，而仿真数据可帮助真机数据实现低成本泛化（如通过光学、物理模拟生成多场景数据）。

在厘清硬件、数据、自主能力三者之间层层递进的关系后，灵御智能设计了一条清晰的商业化路径，通过“硬件铺量-数据积累-能力输出”的三步走策略，逐步构建长期竞争壁垒。

拆解下来，公司第一步将先通过“卖本体”快速占领市场。以“高易用性、高性价比”的机器人硬件为切入点，快速覆盖服务业（如远程巡检、无人零售）、工商业（如车间装配、物流分拣）等场景，通过规模化落地积累初始用户与场景基础。

当机器人市占率达到一定规模后，各场景产生的“差异化真机数据”将成为核心资产，公司将会开启“卖数据”阶段——这些数据不仅能反哺智能模型迭代，还能形成行业稀缺的数据壁垒，避免同质化竞争。

随着数据积累与模型优化，灵御智能将开始输出解决方案，进入“卖能力”阶段，从“硬件厂商”升级为“智能能力提供商”，向行业输出标准化的遥操作控制能力、场景化的自主作业算法，最终实现“数据-能力-商业”的飞轮效应。

当前灵御智能正在“卖本体”阶段积极拓展，第一批实用性测试场景包括特种行业、商业和含物流分拣在内的工业领域，相关客户均已进入等待样机测试的阶段。

对于本轮融资，灵御智能CEO金戈表示：“本轮融资为刚刚加入具身智能赛道的灵御智能又添了一把重要的冷启动燃油，帮助我们进一步夯实我们的技术优势。在未来一年内，我们将完成我们高品质机器人的量产，结合我们自研的自主操作模型，将TeleAvatar投入到具体的生产生活场景中，为机器人数据和智能的下一个里程碑添砖加瓦。”

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