灵初智能：定义具身智能Human Data标准的先行者

【摘要导语】北京灵初智能科技有限公司成立于2024年9月，是一家以端到端具身智能模型为核心的”小全栈”具身智能企业。公司以10万小时人类操作数据为基石，首创Psi-R2/Psi-W0双模型架构，在MolmoSpaces全球基准测试中登顶，正加速向具身智能独角兽迈进。

核心要点速览

• 灵初智能定位具身智能大模型企业，核心聚焦软件体系与数据采集工具链，兼顾硬件设计但不涉足底层零部件代工

• 创始团队兼具产业操盘与学术前沿背景：CEO王启斌拥有20年机器人与消费电子行业经验，首席科学家杨耀东为北京大学AI研究院助理教授

• 累计完成天使轮+Pre-A轮共20亿元融资，投资方涵盖高瓴创投、国开金融、上海徐汇资本等一线机构与国资平台

• 从创立第一天即确立人类数据为核心的技术路线，率先实现10万小时量级Human Data预训练

• 2026年目标：建成全国最大的灵巧手数据集

灵初智能的核心团队由产业派与学院派共同组成，覆盖了从产品设计、技术开发到学术研究的完整能力谱系。

公司与北京大学共建了“北大-灵初智能具身灵巧操作联合实验室”，形成了产学研深度协同的研发模式。这一布局使灵初能够同时将前沿学术成果与产业落地需求纳入技术规划，在模型架构设计、数据处理方法等关键环节保持学术敏感度与工程可行性的平衡。

灵初智能自2024年9月创立以来，在不到两年时间内完成了多轮融资，累计天使轮+Pre-A轮金额达20亿元（截至2026年3月），估值一年增长6-7倍，正快速向独角兽门槛迈进。

投资方阵容的两个特征值得关注：一是国资平台的密集入场——从国开金融到上海徐汇资本，从梁溪科创到国投先导，国家级与地方级国资的连续加注体现了对灵初技术路线与产业方向的政策级认可；二是产业资本的深度参与——智元机器人（种子轮）、长飞光纤、沃德尔等产业方的投资，表明灵初的技术定位获得了产业链上下游的战略认同。

灵初智能从创立第一天起就做出了一个在当时看来并非共识的关键决策：以人类数据（Human Data）而非真机数据（Robot Data）作为具身大模型预训练的核心驱动。

这一选择的底层逻辑基于两个判断：

判断一：真机数据的规模瓶颈。 真机遥操作数据的采集成本高达每小时数百元，且采集速度慢、需要专业人员操作。按此成本结构，积累10万小时量级的训练数据需要数千万元甚至上亿元的资金投入，且时间周期极长。对于一家初创企业而言，单纯依赖真机数据无法支撑大规模预训练所需的数据量。

判断二：人类数据蕴含更丰富的操作知识。 人类二十余年日常生活积累的操作经验——如何叠衣服、如何装手机、如何折纸盒——这些看似简单的动作背后，蕴含着对物理世界因果关系的深刻理解。人类数据的价值不仅在于”动作轨迹”，更在于”操作意图”和”物理常识”。

基于这一判断，灵初智能构建了一套完整的人类数据采集与处理体系：

• 自研21自由度外骨骼数据手套：采集成本降至真机遥操作的十分之一，3D轨迹精度达亚毫米级

• Psi-SynEngine具身数采引擎：端到端数据管线覆盖清洗、自动标注、质量检测、人工审核全流程

• 双轨数据分类标准：高精度可回放数据（可替代真机数据）+ 高泛化可扩缩数据（快速扩充规模）

• 数据信噪比定义：任务多样性 > 物体多样性 >> 场景多样性；精准3D位姿 >> 触觉模态 > 2D图像特征

这一体系使灵初成为业内首个提出并实践”以人类数据为核心驱动具身大模型预训练”的企业，完成了从”robot-centric”（以机器人为中心）到”human-centric”（以人类为中心）的数据范式转移。

在商业化方面，灵初智能聚焦半结构化物流及零售场景，首期切入服装仓储环节。公司已与北京石景山区共建数采基地，部署了100套采集手套设备，并与腾讯云、觅蜂科技、智域基石等头部数据服务商建立深度合作。

2026年的核心目标是建成全国最大的灵巧手数据集。为此，灵初计划推出便携式众包版本采集方案，将数据采集能力从专业基地扩展至更广泛的众包场景，以”数据基础设施”的定位服务整个具身智能行业。

【结语】 灵初智能选择了一条与行业主流差异化的路径：不做硬件代工、不拼本体参数，而是以Human Data定义者和具身大模型研发者的身份，构建机器人时代的数据基础设施。在具身智能从”技术演示”走向”商业落地”的关键窗口期，这一差异化的定位或许正是穿越周期的关键。