公开信息显示，灵生科技成立于2023年2月，由清华系团队创立，核心业务聚焦具身智能机器人研发，主打人形及具身 智能机器人通用大脑平台的打造。 近日，北京灵生科技有限公司宣布完成Pre-A及PreA+两轮亿元融资。本轮融资由上市公司领投，产业集团与财务机构 跟投，资金将主要用于核心产品L系列人形机器人规模化量产交付、真实场景数采治理平台（LDP）与具身世界模型 （LWM）的持续迭代，以及产业生态拓展。 技术层面，灵生科技构建了完全自研的真实场景数采治理平台（LDP）与具身世界模型（LWM）两大核心支撑体系， 以此提升机器人智能水平与操作泛化能力。目前，其技术与产品已覆盖智能制造、无人零售、医疗康养等多个领域， 并与多家国内外头部厂商及央企达成订单合作。 产学研合作层面，2025年12月，灵生科技机器人已落地清华大学具身智能实验室，成为《具身智能实践》等课程的核 心教学设备。双方围绕"机器人复杂环境感知""多模态交互算法优化"等行业痛点开展联合研究，灵生科技的 RealDualVLA开源框架与清华大学实验室资源形成互补，为技术成果转化提供支撑。 投资方协同与行业背景 本次融资的投资方包括朗科投资、鸿瑞集团、宁波方 ...

近日，北京灵生科技有限公司（简称 "灵生科技"）宣布成功完成Pre-A & PreA+两轮亿元融资，上市公司领 投、产业集团和财务机构跟投。所募资金将主要用于其核心产品L系列人形机器人的规模化量产交付、真实场 景数采治理平台（LDP）、具身世界模型（LWM）的持续迭代以及产业生态的加速拓展。 灵生科技成立于 2023年2月，由清华系团队创立，是一家专注于具身智能机器人研发的创新企业。公司致力 于打造人形及具身智能机器人的通用大脑平台，通过完全自研的真实场景数采治理平台LDP和具身世界模型 LWM，提升机器人的智能水平与操作泛化能力，目前已应用于智能制造、无人零售、医疗康养等多个领域， 并与多家国内外头部厂商及央企达成订单合作。 在产品方面， 灵生科技推出了 L系列人形机器人，其具备26个自由度并搭载6自由度机械臂，基础操作精度 达到0.05毫米，结合具身世界模型后更可提升至±0.03毫米，能胜任3C制造、物流仓储、分拣搬运等高精度 工业场景。 同时，公司构建了云-边-端一体化类脑系统"Ling Cybrain/Ling Brain"，作为机器人的"中枢神 经"，该系统支持基础动作泛化、任务自动化编排、世界模型 ...

公司融资与资金用途 - 灵生科技成功完成Pre-A和Pre A+两轮亿元融资，由上市公司领投，产业集团和财务机构跟投 [2] - 所募资金将主要用于L系列人形机器人的规模化量产交付、真实场景数采治理平台LDP的持续迭代、具身世界模型LWM的持续迭代以及产业生态的加速拓展 [2] 公司背景与技术核心 - 公司成立于2023年2月，由清华系团队创立，专注于具身智能机器人研发 [4] - 公司专注于打造新一代人形及具身智能机器人的通用大脑平台 [4] - 核心技术为完全自研的真实场景数采治理平台LDP和具身世界模型LWM，旨在赋能人形机器人智能与泛化操作 [4] - 依托自主研发的多模态感知融合、决策与执行一体化系统，旨在实现机器人基础动作泛化、自动化编排、世界模型预演及真机执行 [4] 业务进展与市场应用 - 公司解决方案已应用到智能制造、无人零售、医疗康养等多个场景 [4] - 已与国内外多个头部厂商和央企签约订单 [4] - 已构建起“技术研发-场景验证-批量交付”的全链条能力 [4] - 其解决方案已在3C电子、物流仓储、智能制造分拣搬运等十余个标杆项目中成功落地 [4] 行业趋势与资本动向 - 国内具身智能行业正步入“产业化+资本化”双轮驱动的爆发前夜 [5] - 资本市场从早期关注技术概念转向更加重视“技术验证与场景落地预期”，强调可兑现的产业能力 [5] - 灵生科技凭借扎实的技术积累与清晰的商业路径，精准契合了当前资本市场的趋势 [5] 战略合作与产业协同 - 本次融资展现了鲜明的产业合作落地特点，投资方包括朗科投资、鸿瑞集团、宁波方正等 [5] - 投资方不仅在资金上合作，更在“智能算法+精密制造+落地场景”等方面与灵生科技深度绑定，实现资源互补 [5] - 多方合作旨在共同打通人形机器人量产落地的全链路 [5] 融资影响与公司前景 - 本轮融资的成功完成，将为灵生科技驶入商业规模化快车道注入强劲动能 [5] - 此次融资将助力公司跻身国内具身智能机器人第一梯队打下坚实基础 [5]

公司融资与资金用途 - 北京灵生科技有限公司成功完成Pre-A和PreA+两轮亿元融资 [1] - 融资由上市公司领投，产业集团和财务机构跟投 [1] - 所募资金将主要用于L系列人形机器人的规模化量产交付、真实场景数采治理平台（LDP）的持续迭代、具身世界模型（LWM）的持续迭代以及产业生态的加速拓展 [1] 公司技术与产品 - 公司专注于打造新一代人形及具身智能机器人的通用大脑平台 [3] - 核心技术基于完全自研的真实场景数采治理平台LDP和具身世界模型LWM [3] - 技术旨在赋能人形机器人实现基础动作泛化、自动化编排、世界模型预演及真机执行 [3] - 公司依托自主研发的多模态感知融合、决策与执行一体化系统 [3] - 解决方案已在3C电子、物流仓储、智能制造分拣搬运等十余个标杆项目中成功落地 [3] 公司业务与市场 - 公司成立于2023年2月，由清华系团队创立 [3] - 公司产品已应用到智能制造、无人零售、医疗康养等多个场景 [3] - 公司已与国内外多个头部厂商和央企签约订单 [3] - 公司已构建起“技术研发-场景验证-批量交付”的全链条能力 [3] - 创始人表示将持续深耕智能制造、无人零售、商业服务等领域 [5] 行业趋势与竞争格局 - 国内具身智能行业正步入“产业化+资本化”双轮驱动的爆发前夜 [4] - 资本市场从早期关注技术概念转向更加重视“技术验证与场景落地预期” [4] - 未来3-5年，具备技术迭代能力、场景落地速度、生态整合实力的企业有望在泡沫出清后兑现估值 [6] - 具身智能是融合了人工智能、高端制造、先进传感等技术的集大成者 [6] 战略合作与投资者观点 - 本轮融资展现了鲜明的产业合作落地特点，投资方包括朗科投资、鸿瑞集团、宁波方正 [4] - 投资方在“智能算法+精密制造+落地场景”等方面与公司深度绑定，实现资源互补 [4] - 上市公司宁波方正董事长看好公司在人形机器人“智慧大脑”的领先地位，认为具身智能技术是破解制造业转型升级痛点的关键 [5] - 鸿瑞投资认为公司在技术领先和场景订单落地方面展现了显著的领先优势 [6] - 万物为创投（朗科投资）创始人认为创始人兼具顶尖AI产品研发经验与人形机器人整机厂交付管理经验的复合背景尤为珍贵 [6]

公司融资与资金用途 - 灵生科技于12月8日宣布完成Pre-A和Pre-A+两轮亿元融资 [1] - 融资由上市公司领投，产业集团和财务机构跟投 [1] - 所融资金将主要用于L系列人形机器人的规模化量产交付 [1] - 资金还将用于真实场景数采治理平台（LDP）和具身世界模型（LWM）的持续迭代 [1] - 资金亦将用于产业生态的加速拓展 [1] 公司背景与业务定位 - 灵生科技成立于2023年2月 [1] - 公司是一家专注于具身智能机器人研发的创新企业 [1] - 公司由清华系团队创立 [1] - 公司专注于打造新一代人形及具身智能机器人的通用大脑平台 [1]

公司融资与资金用途 - 灵生科技成功完成Pre-A和PreA+两轮亿元融资，由上市公司领投，产业集团和财务机构跟投[1] - 所募资金将主要用于核心产品L系列人形机器人的规模化量产交付、真实场景数采治理平台LDP的持续迭代、具身世界模型LWM的持续迭代以及产业生态的加速拓展[1] 公司背景与技术核心 - 公司成立于2023年2月，由清华系团队创立，专注于具身智能机器人研发[3] - 公司专注于打造新一代人形及具身智能机器人的通用大脑平台，基于完全自研的真实场景数采治理平台LDP和具身世界模型LWM[3] - 技术旨在赋能机器人实现基础动作泛化、自动化编排、世界模型预演及真机执行[3] - 公司已构建起“技术研发-场景验证-批量交付”的全链条能力[3] 产品应用与商业进展 - 公司解决方案已应用到智能制造、无人零售、医疗康养等多个场景[3] - 已与国内外多个头部厂商和央企签约订单[3] - 解决方案在3C电子、物流仓储、智能制造分拣搬运等十余个标杆项目中成功落地[3] 行业趋势与公司定位 - 国内具身智能行业正步入“产业化+资本化”双轮驱动的爆发前夜[4] - 资本市场从早期关注技术概念转向更加重视“技术验证与场景落地预期”[4] - 灵生科技凭借扎实的技术积累与清晰的商业路径，精准契合了当前趋势[4] - 本轮融资展现了鲜明的产业合作落地特点，投资方在“智能算法+精密制造+落地场景”等方面与公司深度绑定，实现资源互补[4] - 本轮融资将为公司驶入商业规模化快车道注入强劲动能，助力其跻身国内具身智能机器人第一梯队[4] 投资方观点与战略协同 - 投资方宁波方正董事长方永杰看好灵生科技在人形机器人“智慧大脑”的领先地位，认为具身智能技术是破解制造业转型升级痛点的“金钥匙”[5] - 投资方鸿瑞投资总经理何俊理认为，未来3-5年，具备技术迭代能力、场景落地速度、生态整合实力的企业有望在泡沫出清后真正兑现估值，成为下一个“智能汽车级”产业巨头[5] - 鸿瑞投资认为灵生科技在技术领先和场景订单落地方面展现了显著优势[5] - 投资方万物为创投创始人成晓华认为创始人杨洪兵兼具顶尖互联网公司AI产品研发经验与人形机器人整机厂交付管理经验，这种横跨“智能”与“实体”的复合背景尤为珍贵[6]