灵御智能获得新一轮资本支持，推进具身智能商业化进程

具身智能正以惊人的 pace 在全球科技领域快速兴起，成为重要的竞争方向。然而，算力瓶颈仍然制约其商业化扩展。目前，多个行业巨头正通过芯片整合与硬件简化等路径寻求突破，但高成本与能力不足仍是实际应用的障碍。

在此背景下，国内企业持续探索解决方案。近日，关于灵御智能的新进展引发资本市场关注：公司提出“云端大脑”的理念，意在通过云端 AI、任务调度、专家模型与物理本体的协同，为机器人在真实环境中的任务执行提供支持，并开辟数据采集与模型建立的新模式。凭借技术优势，灵御在短时间内再度获得接近亿元的投资。

云端大脑与“同一物理本体，多脑协同”

在众多具身智能企业追求高算力之际，灵御采取了高效而逆势的思路：将机器人的“大脑”部署在云端，而本体仅承担实时控制的任务。这一做法源于对物理局限的深刻理解——通过低延迟、确定性强的通信，将云端专家模型接入到不同任务的能力调度中，形成“一身多脑”的核心理念，从而显著提升跨场景的适用性，解决了传统机器人在场景切换中的适配难题。

依托该技术方案，灵御构建了“部署-数据-训练-进化”的闭环循环。机器人在实际作业中不断产生高密度、低成本且高一致性的真实数据，实时反馈给云端模型，经过优化后再下发给机器人，提升作业能力，使系统不断趋于智能化。

灵御智能创始人兼首席科学家、清华大学自动化系的莫一林指出，机器人在体积、功耗、散热和电池容量等方面存在天然局限，无法像数据中心那样堆叠算力。因此，选择用同一套高性能的物理本体，通过云端模型进行能力分工与协作，形成更高效的能耗与成本结构。

“一身多脑”的路径通过云端专家模型池实现任务驱动的能力调度，极大提升跨场景的灵活性与适配性，逐步解决机器人在不同应用中的通用性与扩展性问题。

今年4月，与英特尔的合作进一步验证了这一架构的可行性：从真实数据采集到云端模型训练，再到在机器人上的任务执行，形成完整闭环，证明云端智能与物理本体协同的落地能力。这也标志着灵御的数据链与产品已经能够嵌入行业领先的研发流程之中。

云端大脑的架构为具身智能突破算力与成本两大瓶颈提供了新的范式，“一身多脑”的技术路线不仅拓展了机器人能力边界，也为行业的规模化落地提供了清晰路径。

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