吃惊！00后清华博士当CTO，不造机器人却敢称"通用底座"，拿到了今年具身赛道最贵的一张“门票”

年度产业观察特辑

具身智能的底座之争

资本押注 · 技术拆解 · 关键判断

一笔亿元级融资背后，是一条不造机器人、只做通用底座的路线选择。

2026年10月8日，具身智能基础设施服务商灵生科技官宣完成亿元级A轮融资，由华方资本、道禾长期旗下道禾元启、苏文电能（300982.SZ）以及某具身智能领域头部产业战略投资方联合投资。这家成立三年、总部位于北京的清华系公司，此前已在2025年12月完成Pre-A、Pre-A+两轮亿元级融资，投资方包括宁波方正、鸿瑞达投资、万物为创投。

一轮又一轮资金进场，押的却几乎不是一个“会翻跟头的机器人”。灵生科技不做本体、不造整机，它的产品是一套叫RUDA的自进化具身模型统一架构——听起来像软件，却在光模块插拔这个行业公认的高精密工业场景里，做到了近100%的测试成功率。

具身智能赛道正从“谁能做出Demo”滑向“谁能批量落地”，当表演型玩家估值开始分化，这笔钱为什么流向一个“做底座”的团队？

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专题 · 团队

01　三个清华人，和一个“不想造机器人”的选择

灵生科技的底色，从名字里就看得出来——清华。这份底色不是挂在墙上的标签，而是实打实落在了团队结构上。

创始人兼CEO杨洪兵，清华大学毕业，职业生涯横跨大模型与机器人两段：曾任腾讯云副总、商业大模型中台产品线负责人，带过大规模AI中台技术团队；后出任某头部人形机器人独角兽公司CTO。互联网大模型的研发经验和机器人产业落地的现实难题，在这一个人身上同时发生。

真正的故事张力，来自联合创始人兼CTO蒋玉骅——一位实打实的00后。本科就读于清华钱学森班，博士就读于自动化系，拿过全校仅十人获评的清华大学特等奖学金，还斩获IEEE WCNC 2024最佳论文奖。他主导公司的核心技术战略与全栈研发体系搭建，主攻物理AI基础设施、机器人数据与模型自进化闭环。一个00后站到CTO的位置设计世界模型路线，单这一点，就足够让投资人多看两眼。

科学技术顾问由清华大学自动化系长聘正教授高飞飞担任。他是国家杰出青年科学基金获得者、IEEE Fellow，国内通感一体化与具身智能领域的权威学者，曾获中国自动化学会自然科学一等奖，学术成果被引用近3万次。

三位清华背景的核心人物，加上覆盖算法、模型、系统与工程落地的人才梯队，灵生科技把研发重心压在一个很多人觉得“不够性感”的方向——不造机器人，给所有机器人做那个能共用、能沉淀的底座。

专题 · 架构

02　RUDA：把“换一个机器人”从重做一遍，变成直接调用

具身智能行业有个公认的痛点，说出来很朴素：一换机器人，之前的功夫常常全白费。每换一种本体，就要重新采数、重新训练、重新部署，成本高、周期长、难以复制。这正是硬件异构壁垒高、大模型与物理机器人脱节、定制化成本高昂的真实写照。

灵生科技要解决的，就是这个问题。它自研的RUDA（Robotics Unified Device Architecture）具身模型统一架构，直白讲，是一套面向具身机器人的跨本体通用底座——向上承接模型与应用，向下统一接入不同品牌、不同形态的机器人本体。

RUDA不是一句口号，内部是“一个底座+两个引擎”的完整闭环：RUDA负责把能力和数据沉淀为可复用的资产；PhiAgent是数据与能力生产引擎，核心能力是把人类操作视频转化为机器人可复用的数据与技能——打通普通手部视频、机器人视频、仿真轨迹之间的链路，还能适配不同本体生成对应数据；RoboAgent则是面向真实场景的执行智能体，理解任务目标、调用技能、控制机器人完成操作并根据反馈动态调整。二者协同，构成“数据采集—模型训练—机器人执行—反馈回流”的自进化闭环。

最硬的验证在产线。据公司介绍，光模块插拔——这个对精度、稳定性和环境适应性要求极高的高精密工业任务——灵生科技在特定条件下达成了近100%的测试成功率，是目前行业内极少数稳定攻克该项高难度工业场景的具身智能企业之一。除此之外，它还覆盖电池装配、3C质检、厂区物料转运、大组件搬运等场景，并落地了“云—边—端”一体化方案，在智能制造、无人零售、医疗康养、科研教育、文旅服务等多个领域跑通。

检测一项能力是否真实，看的是“沉淀”而不只是“展示”。一次任务形成的数据、技能和反馈，能不能在下一次交付里继续调用——这正是灵生科技试图通过RUDA回答的问题，也是它和“表演型”企业最本质的区别。

专题 · 资本

03　谁在投它？产业资本与财务资本的同频押注

本轮亿元级A轮的投资阵容，本身就是一个行业信号：不再是清一色的风投扎堆，而是产业资本与财务资本的同频共振。

华方资本副总裁方晓东的话，点出了这批钱共同的底层逻辑：硬科技投资的本质是穿越周期、锚定底层价值。具身智能未来产业红利将高度集中于掌握通用基础设施的头部玩家。灵生科技自研RUDA统一架构，系统性打通硬件、大模型与智能体的产业壁垒，属于下一代通用机器人的底层原创性创新。

道禾元启负责人则从赛道周期视角判断：具身智能已告别技术摸索的萌芽阶段，即将迈入产业化、规模化的关键拐点。行业竞争逻辑，已经从“能否做出Demo”迭代为“能否通用、能否复用、能否自进化”。

苏文电能（300982.SZ）的入局尤其值得玩味。作为上市公司产业方，它看重的是RUDA通用架构极强的跨本体适配与多任务泛化能力——可快速适配电动出行服务场景下各类作业需求。用资本链接深化产业协同，正是产业方押注具身智能的典型姿势。

更早的Pre-A、Pre-A+轮，投资方是宁波方正、鸿瑞达投资、万物为创投，还有2025年9月与腾讯云达成的战略合作。从财务机构到产业资本再到云厂商生态，灵生科技的融资地图画出了一条清晰的进阶路径——每一轮资金，都在为它的跨本体底座生态加码。

专题 · 观察

04　没说出口的几件事，和这场底座的马拉松

融资消息光鲜，但有几件事，市场该有清醒认知。

但这些风险，恰恰也是灵生科技的机会所在。

具身智能的估值逻辑正在经历一次深刻的转向——资本告别对机器人表演场景的盲目追捧，转而重仓具身模型能够批量商业化落地的硬核企业。一个做底层底座、能让数据和技能跨本体复用的团队，站在了这条价值曲线的最前端。

行业的终局判断，往往只需要看一个指标：当换一种机器人不再意味着把之前的数据和技能推倒重来，具身智能才算真正告别“实验室Demo”时代。灵生科技押注的，正是那一刻的到来。它不做那个最耀眼的机器人，却可能成为所有机器人绕不开的那个底座——这远比造一台会翻跟头的机器，更接近产业真正的护城河。

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