点击关注
已关注公众号
2026年，具身智能行业走到了一个极其现实的岔路口。一边是实验室里不断迭代的算法、越来越精致的机器人样机，以及资本市场曾经狂热的追捧；另一边是制造业真实产线上的严苛要求、稳定运行的硬性指标、投入产出必须算得清的商业底线。能在实验室走出漂亮步态的公司不少，能在工厂里连续稳定作业、真正帮企业降本增效的，屈指可数。
就在这样的行业节点上，安徽聆动通用机器人科技有限公司，用一笔数亿元Pre-A轮融资，和一台正式面向工业量产的具身智能机器人LDB01，给出了一份完全偏向产业落地的答卷。
这笔融资不仅是讯飞生态在具身智能赛道的又一重注，更刷新了安徽省内具身智能领域单笔融资的最高纪录。领投方为华义创投，讯飞创投持续战略加码，泰达科投、博众精工产投等机构共同跟投，构成了典型的 “财务资本+产业资本” 双重支撑结构。
在人形机器人融资整体趋于理性、甚至收缩的大环境下，聆动通用能拿到数亿元资金，并且快速推进产品工业化落地，绝不是靠概念包装，而是靠一条从模型、数据到硬件、场景的全链路闭环能力。这也是当前具身智能行业，最稀缺、也最值钱的核心竞争力。
资本为何重仓？
过去两三年，具身智能与人形机器人赛道，经历了一轮典型的从热炒到冷静的周期。早期资本更看重团队背景、技术演示效果、未来想象空间，只要能做出流畅的动作展示，就能获得较高估值。但进入2025年之后，行业逻辑彻底转变：投资人不再为Demo买单，只为可量产、可交付、可规模化、可产生现金流的真实能力付费。
聆动通用本轮融资，恰恰踩中了这个转变的核心。从资金用途就能清晰看出，这家公司从一开始就没有把资源放在品牌宣传、概念造势上，而是全部投向技术纵深与产业落地：一是继续完善多模态具身智能数据采集管线，推进面向物理世界的具身世界模型研发；二是持续迭代产品，搭建真正满足工业要求的量产交付体系；三是补强供应链，推进全球化生态布局。简单说，所有钱都花在 “让机器人能稳定进厂、批量干活” 这件事上。
更深一层看，这笔融资的价值，不止于金额本身，而在于它验证了一个区域赛道的崛起。以合肥为核心的皖江城市带，正在依托智能制造产业链、高校科研资源以及讯飞的AI生态，成为国内具身智能不可忽视的一极。聆动通用作为本土成长起来的全栈式玩家，承担的不仅是自身的商业化目标，更是地方在硬科技、新质生产力领域的标杆意义。
对聆动而言，这轮融资不是阶段性胜利，而是从技术验证走向规模化扩张的起点。目前公司已经在京津冀、长三角、珠三角三大制造业核心区域启动落地，与多家行业头部企业建立深度合作。
资本注入之后，它要做的不再是单点试点的突破，而是把已经跑通的场景能力，复制成标准化、可快速交付的解决方案，真正把具身智能从 “试点项目” 变成 “工业标配”。
创始人为何会选择这个赛道？
一家硬科技公司的技术路线与长期定力，往往由创始人的背景与认知决定。聆动通用能走出一条极度务实的产业落地路径，核心源于创始人 季超 的技术积累与产业判断。
季超 拥有中科大机器人方向博士学位，长期深耕机器人本体设计、运动控制与具身智能系统研发，同时兼具科大讯飞机器人首席科学家、全国机器人标准化技术委员会人形机器人工作组副组长等多重身份。
他的履历没有停留在学术研究层面，而是始终贯穿 “算法-硬件-场景” 的完整链条：既主导过足式机器人核心控制器的国产化研发，实现过万台级别的量产落地，也带队推动大模型与机器人本体的深度融合，是国内少数真正打通 “大脑-小脑-本体” 全链路的技术带头人。
与很多追求机器人外观炫酷、动作流畅的团队不同，季超从创业之初就明确：聆动通用不做实验室展品，不做只能在展厅里表演的机器人，而是要做能进入真实产线、应对粉尘、震动、温差等严苛环境、满足MTBF与寿命要求的工业级产品。他内部反复强调，具身智能的终极价值，不是实现多么拟人化的行为，而是解决制造业日益严峻的用工短缺、成本高企、柔性不足的痛点。
这种 “务实创新、长期主义、做难而正确的事” 的理念，也直接体现在公司的技术选择与资源投入上。聆动没有跟风追逐短期热点，而是沉下心搭建数据闭环、打磨模型架构、优化本体可靠性，把大量时间花在别人看不见、但工业场景最刚需的细节上。也正是这种不投机、不浮躁的风格，让聆动在接触资本市场时，快速获得了长期主义投资机构的认可，甚至出现了沟通仅 50 分钟便确定投资的案例。
技术壁垒在哪？
当前具身智能行业，有一个几乎所有人都绕不开的痛点：模型与本体脱节、算法与场景脱节。大量公司要么擅长大模型研发，但缺乏硬件工程能力，机器人跑不起来、跑不稳定；要么擅长本体结构设计，但智能层薄弱，只能完成预设的固定动作，不具备泛化能力。最终呈现出来的结果，就是 “模型很聪明，机器人很笨拙”，或者 “机器人很灵活，却只会做简单重复任务”。
聆动通用从成立第一天，就瞄准这个行业核心痛点，走全栈自研路线，把 “大脑-小脑-本体-数据-应用” 彻底捏合成一个不可拆分的整体。这种技术路线，短期投入更大、研发周期更长，但一旦跑通，就会形成难以复制的壁垒。
在智能层，聆动构建了一套完整的双层模型体系。底层是iFlyBot-VLM具身基础模型，负责高维环境感知、空间理解与任务规划，相当于机器人的 “通用认知大脑”，能够把复杂的视觉、物理空间信息，转化为机器人可执行、可迁移的语义指令，在多项行业权威评测中达到SOTA水平。
在此之上，是iFlyBot-VLA技能操作模型，专注于机器人实际动作的生成与控制，采用显式与隐式结合的双重规划框架，兼顾动作精度、执行效率与跨场景泛化能力，在抓取、分拣、装配等典型工业任务上表现突出，并计划在2026年第四季度完成重大版本升级。
比模型更核心的，是聆动搭建的全链路数据体系。具身智能的迭代，本质是数据的迭代。行业普遍面临真实场景数据稀缺、标注成本高、泛化性差的问题，而聆动通过接入讯飞生态的数据团队，自主构建了覆盖互联网数据、仿真合成数据、真机实测数据、高精度遥操作数据的完整采集管线，形成了 “机器人在场景中作业→产生真实数据→反哺模型训练→提升机器人能力” 的数据飞轮。这意味着，聆动的机器人不是一次性交付的硬件，而是会随着使用时间不断进化、越干越聪明的智能体。这种闭环能力，是单纯的算法公司或硬件公司都无法企及的。
在本体层，聆动推出的LDB01工规级具身智能机器人，完全围绕工业场景设计。它没有追求过度拟人化，而是把算力、感知、功能安全模块全部针对工业环境优化，配合车规级多模态感知系统与高性能算力平台，保证在复杂工况下的稳定运行。同时采用柔性化设计，依托自研WAM框架，能够快速学习新任务、快速部署，低成本对接客户现有产线系统，大幅缩短落地周期、降低客户改造投入。
这套全栈技术体系的本质，是把具身智能从 “技术堆叠” 变成 “工程化系统”，从 “实验室产物” 变成 “工业化工具”，真正解决了行业长期存在的智能与执行脱节、技术与需求脱节的问题。
落地价值何在？
判断一家具身智能公司的成色，最有说服力的不是技术参数，而是它在真实工业场景里，到底能不能稳定干活、能不能帮企业创造价值。聆动通用从没有把落地停留在发布会演示、小范围试点的层面，而是直接切入汽车、3C、物流、装备制造等泛制造业刚需场景，推进LDT与LDB系列机器人的实际应用。
在汽车零部件产线，机器人承担上下料、分拣、装配等重复性高、劳动强度大的岗位，稳定替代人工，降低产线人员流动带来的效率波动；在3C电子车间，面对多品种、小批量、频繁换线的生产特点，机器人依托模型泛化能力，快速适配新任务，满足制造业柔性生产需求；在物流仓储场景，机器人完成搬运、码垛、分拣等全流程自主作业，提升仓储周转效率，减少人工失误。
这些落地场景有一个共同特征：不追求噱头，只追求可用、好用、用得起。聆动没有陷入高度定制化的项目陷阱，而是以通用模型为核心，配合柔性本体，实现标准化交付，让企业的投入产出周期保持在合理区间。对制造企业而言，聆动的机器人不是锦上添花的智能化展示，而是实实在在应对用工紧张、提升生产稳定性、降低长期成本的刚需装备。
目前聆动已经与多家行业龙头达成战略合作，标杆案例持续落地，并且从单点合作走向生态共建，联动产业链上下游在核心零部件、场景方案、标准制定等方面协同推进，同时与中科大、清华、北大、哈工大等高校开展深度产学研合作，参与多项国家与省级重大科技专项，推动技术从实验室快速走向产业应用。
行业拐点到了吗？
聆动通用的融资与产品落地，释放了一个强烈的行业信号：具身智能已经走过技术验证期，正式进入商业化落地的关键阶段。创始人季超提出的 “具身智能的ChatGPT时刻即将到来”，并不是一句口号，而是基于技术成熟度、产业需求强度做出的理性判断。
过去，行业把大量精力放在机器人的拟人化形态、行走能力上，陷入硬件参数的内卷；未来，行业的核心竞争，将转向智能水平、泛化能力、场景适配能力与量产交付能力。没有强智能支撑的机器人，终究只是自动化设备；无法在产业场景创造价值的技术，终究无法走得长远。
聆动通用的路径，为行业提供了一个清晰的参照：具身智能的发展，必须扎根实体产业，以解决真实问题为目标，以全栈技术为支撑，以数据闭环为动力，放弃短期投机心态，坚持长期主义。当制造业智能化升级成为必然趋势，当机器人换人从 “可选项” 变成 “必选项”，真正具备工业级能力、商业化能力的公司，将占据行业主导地位。
从更大视角看，聆动通用的崛起，也是中国具身智能产业走向成熟的缩影。我们不再盲目跟随海外的技术路线，不再只追求概念创新，而是立足中国强大的制造业基础，走出一条属于自己的、以产业落地为核心的发展道路。具身智能不再是遥远的未来科技，而是正在重塑制造业、重构生产力的现实力量。
数亿元融资只是起点，LDB01的发布也只是一个阶段性成果。对于聆动通用而言，接下来的核心命题，是把技术壁垒转化为规模优势，把单点场景复制成行业生态，把具身智能真正变成推动制造业高质量发展的新质生产力。而对于整个行业而言，聆动所验证的 “全栈自研+产业落地+数据闭环” 模式，或将成为接下来具身智能公司的主流发展方向。
当越来越多的具身智能机器人走进车间、稳定作业、创造价值，我们会清晰地看到：这场由AI与机器人融合驱动的生产力革命，已经真正到来。
往期推荐
融资10亿!上海国资重仓AMD前员工
吴夏青是谁？为什么离职英伟达创业？
点赞鼓励一下
图片来源：网络
本文不作为投资建议