灵御智能：以遥操作技术破解具身智能数据难题，推动机器人商业化落地

撰文｜邱晓芬

编辑｜苏建勋

核心概述

灵御智能公司由一支拥有清华大学和卡内基梅隆大学顶尖背景的团队创立，专注于高质量遥操作技术，推出了价格亲民、低延迟、高精度且易于使用的遥操作机器人系统。该公司通过“销售硬件本体-积累数据-输出智能能力”的三阶段战略，旨在解决具身智能领域的数据瓶颈，加速机器人在服务业和工商业的广泛应用。

团队背景

创始人兼首席科学家莫一林，目前担任清华大学自动化系的长聘副教授，此前曾在新加坡南洋理工大学EEE系担任助理教授。他的学术履历包括清华大学自动化系学士学位、卡内基梅隆大学计算机工程系博士学位，以及在加州理工学院的博士后研究，师从美国工程院院士、机器人操作领域的先驱R. M. Murray教授。

首席执行官金戈同样毕业于清华大学自动化系，具备高科技领域的创业投资和企业管理双重经验：他曾任远镜创投管理合伙人、奥量光子副总裁，擅长将实验室技术转化为商业化产品。

融资情况

灵御智能近日成功完成了千万元级别的种子+轮融资，此轮融资由华映资本主导投资，原有股东英诺天使基金、清华水木投资、远镜创投也参与了跟投。

产品与服务

针对“机器人操作复杂、数据收集困难”的行业挑战，灵御智能开发了一套完整的遥操作具身智能系统，涵盖“机器人侧-人员侧-控制平台”三大关键组件：

机器人侧硬件：遥操作机器人TeleAvatar，注重轻便设计和实用功能，能够适应多种作业场景；

人员侧硬件：CyberBraceletVR设备，简化操作员的使用流程。公司未来还计划推出更具成本效益的手环产品，以取代传统VR手柄。据悉，新设备的价格可能仅为外骨骼或动作捕捉设备的十分之一甚至更低，从而显著降低行业操作成本；

控制平台：TeleDroid具身智能控制平台，作为系统的中枢，支持低延迟数据传输和高精度动作控制。

在产品定价方面，灵御智能精确瞄准不同市场需求：轮式双臂遥操作机器人本体售价约为7万元，平衡了工商业场景的实用性和成本效益，可快速进入中小型场景或试点项目，实现即插即用。根据测试，操作员仅需20分钟就能熟练掌握操作，极大降低了行业应用门槛。

《智能涌现》制图

商业模式

灵御智能规划了一条明确的商业化路线，通过“硬件规模化-数据积累-能力输出”的三步走策略，逐步建立长期竞争优势。

  1.第一步：销售硬件本体，迅速拓展市场

以“高易用性、高性价比”的机器人硬件作为入口，快速覆盖服务业（例如远程巡检、无人零售）和工商业（如车间装配、物流分拣）等场景，通过大规模部署积累初始用户和场景基础。

  2.第二步：销售数据，构建数据护城河

当机器人市场份额达到一定规模后，各场景产生的“差异化真实机器人数据”将成为核心资产——这些数据不仅能优化智能模型迭代，还能形成行业稀缺的数据壁垒，避免同质化竞争。

  3.第三步：输出能力，提供智能解决方案

随着数据积累和模型改进，灵御智能将从“硬件制造商”转型为“智能能力供应商”，向行业提供标准化的遥操作控制能力和场景化的自主作业算法，最终实现“数据-能力-商业”的良性循环。

核心优势

在具身智能领域，“延迟”和“成本”是制约遥操作应用的关键障碍，灵御智能通过技术创新实现了双重突破：

低延迟：实现近乎“无感”的操作体验

实际测试显示，其遥操作系统的图像延迟低至100毫秒，操作延迟仅为50毫秒——这一水平已达到“人类操作时无明显延迟感”的标准，可满足精密装配、远程控制等对实时性要求严苛的场景。

高性价比：实现从硬件到数据采集的全链条成本降低

硬件方面，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，成本低至千元级别，既避免了动作捕捉设备“成本高昂、空间受限”的弊端，又解决了纯视觉方案“易遮挡、范围有限”的问题，实现了低成本和高精度采集的平衡。

《智能涌现》制图

创始人洞察

1、遥操作是全自主机器人发展的“必然路径”

莫一林指出，正如自动驾驶从辅助驾驶演进到全自动驾驶，具身智能机器人也需要以遥操作为起点。而一台“易于驾驭、操作简便”的机器人，正是获取高质量数据的基础。

他强调，只有降低遥操作的技术门槛，才能快速积累规模化、一致性的真实机器人数据，而这正是提升机器人自主能力的核心障碍。

2、数据是具身智能的关键瓶颈，真实数据无可替代

莫一林表示，当前全球机器人领域的数据规模，相比自动驾驶和大语言模型低3-5个数量级，且存在“质量不佳、效率低下、成本过高”三重挑战。具身智能的进展依赖于数据，但数据采集必须满足两个核心条件：一是场景需贴近现实，二是遥操作动作应接近人类自然习惯。

在“真实数据与仿真数据”的讨论中，他阐明：仿真数据是真实数据的增强器，但如果没有真实数据这个“基础”，再多的仿真数据也缺乏意义。他认为，真实数据的核心价值在于“精确性”，而仿真数据可辅助真实数据实现低成本扩展（例如通过光学和物理模拟生成多场景数据）。

3、VR设备将成为数据采集的“主导趋势”

目前行业主流的真实数据采集方法各有利弊，莫一林通过比较分析，指出了未来发展方向：

主从臂/外骨骼：虽然容易上手，但操作繁琐、易产生延迟数据，影响模型训练效果；

动作捕捉：数据维度丰富，但成本昂贵、对空间要求高（需要搭建专用摄像头房间）；

纯视觉方案（如Apple Vision Pro）：设备门槛低，但拍摄范围有限、易受遮挡，运动限制较大；

VR设备：人员侧设备仅需千元级别、易用性高，且采集精度优秀，唯一挑战在于算法优化。

莫一林相信，行业正朝着VR采集方向集中，特斯拉、英伟达等领先企业均已布局这一路线。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主要方式。

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