成立不到两年的灵初智能，凭借自研模型 Psi-R2 登顶艾伦人工智能研究所的 MolmoSpace 全球具身智能评测，实测成功率较同类 VLA 模型高出近 10 倍。 同一时间，新一轮过亿美元融资完成，估值迈入百亿元级别，拓普集团、蓝思科技、瑞丞基金三家制造业巨头站台。
灵初智能的路线很特别：不造机器人本体，只做机器人的“大脑”。它让机器人在视觉与触觉引导下完成分拣、装配、打包这类精细操作。 在 MolmoSpace 评测中，Psi-R2 正是靠“手部精细操作”这一关键能力拿到了第一。
注：图中条长为相对成功率示意，基于官方披露的“高近10倍”绘制；具体绝对分值未公开。英伟达、Physical Intelligence 等团队参与了同台测试。
MolmoSpace 由 美国艾伦人工智能研究所推出，是面向具身智能的评测平台，重点检验模型在真实视觉引导下的任务完成度。 这类榜单的含金量在于：它考的不是模型“知不知道”，而是“做不做得到”——恰恰是机器人行业最难规模化的部分。
具身智能模型不能靠“喂论文”长大，它需要海量真实的人类操作数据。灵初的答案是自研数据采集引擎 Psi-SynEngine。 它的核心是一套便携式外骨骼触觉手套，让人类戴着手套操作，动作轨迹和力度就被高精度记录下来。
注：成本与效率数据来自灵初智能官方披露，对比对象为传统真机遥操作设备。
数据不是终点，形成闭环才是。灵初强调的链路是：
先做出足够低成本、高效率的数据入口，再让模型在真实场景里持续产生新数据。这条飞轮一旦转起来，才是真正的护城河。
评测成绩是证明，真正的考验在商业场景。灵初并没有停留在Demo阶段。
能同时打动制造业巨头，投资人看中的不只是技术，还有团队结构：一个懂产品与商业化的掌舵人，一个站在学术前沿的年轻科学家，一个跑通过自动驾驶数据闭环的老兵。
北大人工智能研究院出身，访问学者期间加入李飞飞团队。在灵初负责核心算法与模型方向。
近20年产品操盘经验，曾在黑莓、Sonos、云迹科技任高管，主导灵初的商业化落地。
长期深耕机器人与无人驾驶，拥有L4级自动驾驶产品落地与数据闭环经验。
这个组合的核心张力在于：一边是资深的产业判断力，一边是能快速理解新技术的年轻力量。投资人最初的押注，本质上押的是这种跨代际的配合能力。
灵初给自己立了一个明确的时间表：年内数据冲 100 万小时，下半年迭代两代全新模型。
注：当前10万小时为官方披露值，100万小时为年内目标，非当前状态。
王启斌的判断是，真正愿意持续投入数据、算力和时间打磨模型的公司，中国大概只有 5 家左右。 但行业里还没有谁建立起决定性的身位差——这意味着，资本的分化会比技术分化来得更早。
具身智能的竞争焦点，已经从“能不能做出Demo”切换到“能不能建起数据飞轮”。 灵初的估值两年做到百亿，证明资本认可这条技术路线；但正因为所有人都知道数据重要，真正烧得起数据、算力和时间的公司只会越来越少。 行业的分化，会比预想来得更早。
可以持续关注灵初后续披露的模型评测细节与物流场景数据，验证“数据飞轮”是否真的转起来了。