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打造能上手即用的遥操作机器人, 「灵御智能」完成种子+轮融资丨涌现新项目

打造能上手即用的遥操作机器人, 「灵御智能」完成种子+轮融资丨涌现新项目

更新时间: 浏览次数: 258

文|邱晓芬

编辑|苏建勋

一句话介绍

「灵御智能」由清华+卡内基梅隆背景团队打造,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,通过“卖本体-卖数据-卖能力”三步走策略,试图解决具身智能数据卡点,推动机器人快速落地服务业与工商业。

团队介绍

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。

融资进展

「灵御智能」近期正式完成千万元级种子+轮融资,本轮由华映资本领投,老股东英诺天使基金、清华水木投资、远镜创投跟投。

产品及业务

为解决“机器人难操作、数据难采集”的行业痛点,「灵御智能」构建了一套完整的遥操作具身智能系统,覆盖“机侧-人侧-控制平台”三大核心模块:

机侧硬件:遥操作机器人TeleAvatar,主打轻量化与实用性,可适配多场景作业需求;

人侧硬件:CyberBraceletVR设备,降低操作员使用门槛。该公司未来还计划推出更高性价比的手环产品,替代传统VR手柄。据介绍,新设备价格或仅为外骨骼、动作捕捉设备的1/10甚至更低,进一步拉低行业操作成本;

控制平台:TeleDroid具身智能控制平台,作为系统核心,支撑低延迟数据传输与高精度动作控制。

在产品定价上,「灵御智能」精准定位不同需求:轮式双臂遥操作机器人本体售价约7万元,兼顾工商业场景的实用性与成本控制,可快速渗透中小场景或试点项目,实现上手即用。据测试,操作员仅需20分钟即可熟练操作,大幅降低行业应用门槛。

商业模式

「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。

1.第一步: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。

2.第二步:卖数据,形成数据壁垒

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——这些数据不仅能反哺智能模型迭代,还可形成行业稀缺的数据壁垒,避免同质化竞争。

3.第三步:卖能力,输出智能解决方案

随着数据积累与模型优化,「灵御智能」将从“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。

核心壁垒

在具身智能赛道,“延迟” 与 “成本” 是制约遥操作落地的关键瓶颈,「灵御智能」通过技术突破实现了双重突破:

低延迟: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。

高性价比:从硬件到采集的全链路降本

硬件端,TA 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。在数据采集端,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。

Founder思考

1、遥操作是全自主机器人的“必经之路”

莫一林认为,就像自动驾驶从辅助驾驶走向全自主,具身智能机器人也需要以遥操作为起点。而一台“好驾驭、易使用”的机器人,正是获取高质量数据的前提。

他表示,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。

2、数据是具身智能的卡点,真机数据不可替代

莫一林指出,目前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,他表示: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)。

3、VR设备将成数据采集的“主流方向”

目前行业主流的真机数据采集方式各有优劣,莫一林通过对比分析,并指出了未来趋势:

主从臂/外骨骼:虽易上手,但操作复杂、易产生延迟数据,影响模型训练;

动作捕捉:数据维度高,但成本昂贵、对空间要求高(需搭建专用摄像头房间);

纯视觉方案(如Apple Vision Pro):设备门槛低,但拍摄范围小、易遮挡,运动局限性大;

VR设备:人侧设备仅千元级、易用性高,且采集精度高,唯一难点在于算法突破。

莫一林认为,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。

end

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本溪市:平山区、明山区、🤛溪湖区、南芬区。




乐山市(市中、🆚沙湾、五通桥、日照口河)




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九江市(莲溪、✴️浔阳)




牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、😑西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




东莞市(莞城、🌴南城、🦟万江、东城,石碣、♍️石龙、🌧‍茶山、💮石排、😋企石、横沥、桥头、谢岗、😳东坑、🥝常平、☪️寮步、💓大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、🧑长安、🥔惠东、🥔厚街、☣️沙田、道窖、洪梅、🍥麻涌、😃中堂、🤠高步、☸️樟木头、✊大岭山、🏺望牛墩)




通辽市(科尔沁区、☣️扎鲁特旗、🌐开鲁县、霍林郭勒市、市辖区、🍢科尔沁左翼中旗、🥜库伦旗、科尔沁左翼后旗、🍲奈曼旗)




桂林市(秀峰区、🥤️象山区、七星区、雁山区、😛临桂区、🌮阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、🌥荔浦市、灵川县、全州县、🌪永福县、🆘龙胜各族自治县、🐓恭城瑶族自治县):♏️




嘉兴市(海宁市、📴市辖区、🔱秀洲区、🐇平湖市、😤桐乡市、南湖区、❕嘉善县、海盐县)




常熟市(方塔管理区、🕜虹桥管理区、琴湖管理区、💢兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、✊宿城区、✝️湖滨新区、洋河新区。)




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雅安市(汉源县、市辖区、⛸名山区、🌗石棉县、🍑荥经县、宝兴县、天全县、😠芦山县、🕕雨城区)




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常州市(天宁、😬钟楼、新北、武进、日照坛)




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中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县、🦉市辖区)




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