數(shù)億融資！90后中科大博士創(chuàng)業(yè)，攻堅工規(guī)級機(jī)器人，科大訊飛站臺

4月30日，聆動通用宣布完成數(shù)億元Pre-A輪融資，本輪融資由華義創(chuàng)投領(lǐng)投、訊飛創(chuàng)投持續(xù)戰(zhàn)略加碼，泰達(dá)科投、博眾精工產(chǎn)投等頭部機(jī)構(gòu)跟投。

這筆融資創(chuàng)下了安徽省具身智能領(lǐng)域單筆融資最高紀(jì)錄。聆動通用成立于2024年12月，一年多完成4輪融資，累計融資超10億元。

華義創(chuàng)投指出，聆動通用將通用機(jī)器人的宏大愿景轉(zhuǎn)化為確定的產(chǎn)業(yè)價值，其技術(shù)路徑與商業(yè)化能力均展現(xiàn)出成熟企業(yè)的特征。可以說，聆動通用從誕生起就沒打算走炫技路線。創(chuàng)始人季超說過：工規(guī)落地是具身智能的唯一出路。

PART.01

訊飛系創(chuàng)始人：從首席科學(xué)家到創(chuàng)業(yè)者

聆動通用的創(chuàng)始人季超，90后，中科大機(jī)器人方向博士。2017年畢業(yè)后加入科大訊飛，一路做到機(jī)器人首席科學(xué)家。2024年12月創(chuàng)立聆動通用。

從學(xué)術(shù)圈到訊飛，再從訊飛到創(chuàng)業(yè)——這條路徑本身沒什么稀奇。但有個細(xì)節(jié)值得關(guān)注：季超在訊飛任職期間，累計實(shí)現(xiàn)了數(shù)億元營收。

很多技術(shù)型創(chuàng)始人容易犯一個毛病：技術(shù)很牛，但不懂商業(yè)，季超卻不一樣。他在訊飛的這些年，不是在實(shí)驗室里寫論文，而是真正下場做過商業(yè)化落地。

聆動通用的第一大股東是安徽訊飛云創(chuàng)，持股50.14％，這是科大訊飛的生態(tài)公司。訊飛不僅給錢，還給資源——近千人規(guī)模的數(shù)據(jù)團(tuán)隊、成熟的AI基礎(chǔ)設(shè)施、現(xiàn)成的客戶渠道。

很多人覺得背靠大樹好乘涼。但問題在于，生態(tài)是把雙刃劍：用得好是加持，用不好是依賴。

從目前的情況看，季超的處理方式挺聰明的。他沒有完全依賴訊飛的資源，而是在訊飛的基礎(chǔ)上走出了一條獨(dú)立的技術(shù)路線。

PART.02

工規(guī)級路線的反共識選擇

聆動通用的技術(shù)路線，用一句話概括就是：工規(guī)級具身智能。

2026年的人形機(jī)器人行業(yè)，有個很明顯的分化：一派在拼人形——機(jī)器人長得越像人越好；另一派在拼智能——大模型加持、AGI賦能、通用場景覆蓋。

兩種路線都有各自的擁躉。但問題在于，這兩派都面臨一個共同困境：落地難。

長得像人的機(jī)器人，動作是炫酷了，但故障率高、維護(hù)成本高，在真實(shí)工業(yè)場景里根本用不了。大模型加持的智能機(jī)器人呢？概念很美好，但真到了車間里，識別精度不夠、響應(yīng)速度跟不上。

聆動通用的選擇很直接：放棄炫技，專注能干活。

首先，硬件自研率超過90％。業(yè)內(nèi)普遍的自研率在60％－70％左右。能做到90％以上的，要么是老牌廠商，要么是像聆動這樣從零死磕的新勢力。

其次，產(chǎn)品定位直指工業(yè)場景。LDB01工規(guī)級具身智能通用機(jī)器人，硬件經(jīng)過六輪內(nèi)部迭代，算力、感知、功能安全模塊都針對工業(yè)嚴(yán)苛環(huán)境優(yōu)化。MTBF工業(yè)級平均無故障時長要求連續(xù)工作1萬小時起。能耐受車間粉塵、溫差，滿足長時間連續(xù)作業(yè)。

第三，部署速度夠快。最快三周內(nèi)快速上線部署，無需改造現(xiàn)有產(chǎn)線。很多工業(yè)機(jī)器人的部署周期在3－6個月，改造產(chǎn)線還要額外花錢、花時間。聆動的方案讓客戶拿來就能用。

PART.03

雙產(chǎn)品線：從賣硬件到建飛輪的商業(yè)進(jìn)化

聆動通用的產(chǎn)品布局很有意思，形成了LDB＋LDT雙產(chǎn)品線格局。

LDB系列：LDB01工規(guī)級具身智能通用機(jī)器人。這是旗艦產(chǎn)品，也是對外展示技術(shù)實(shí)力的窗口。前面提到的那些技術(shù)指標(biāo)——90％硬件自研率、六輪迭代、萬小時無故障——基本都體現(xiàn)在這個產(chǎn)品上。

LDT系列：具身智能采訓(xùn)推一體機(jī)。這個產(chǎn)品很多人可能不太熟悉，但它解決的是一個很關(guān)鍵的問題：數(shù)據(jù)稀缺。

具身智能行業(yè)有個痛點(diǎn)：訓(xùn)練模型需要海量真實(shí)場景數(shù)據(jù)，但真實(shí)場景數(shù)據(jù)的采集成本高、難度大、質(zhì)量參差不齊。LDT系列就是來解決這個問題的——它讓客戶能夠快速建立自己的數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練體系。

目前LDT已經(jīng)在多個公共具身智能數(shù)據(jù)采集訓(xùn)練場、企業(yè)私有化訓(xùn)練場、高校科研機(jī)構(gòu)落地。

這兩條產(chǎn)品線的邏輯不是孤立的，而是形成了一個飛輪：

• LDB賣出去，在客戶現(xiàn)場跑起來；

• 跑起來的過程產(chǎn)生真實(shí)場景數(shù)據(jù)；

• 數(shù)據(jù)回到聆動的訓(xùn)練平臺，迭代模型；

• 模型升級后，LDB性能更強(qiáng)，LDT能力更強(qiáng)；

• 更好的產(chǎn)品帶來更多客戶，更多客戶產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。

這就是數(shù)據(jù)飛輪的核心邏輯。博眾精工副總裁韓杰說過：聆動是行業(yè)內(nèi)少有能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)飛輪和基礎(chǔ)模型持續(xù)迭代的玩家，具備長期復(fù)利效應(yīng)。

從產(chǎn)品公司到平臺公司——這個進(jìn)化路徑，是聆動通用比大多數(shù)競爭對手看得更遠(yuǎn)的地方。

PART.04

從賣產(chǎn)品到定標(biāo)準(zhǔn)的生態(tài)卡位

聆動通用的商業(yè)化進(jìn)展，目前看有三個層次：

第一層：硬件銷售。LDB01和LDT系列產(chǎn)品，已經(jīng)在物流、汽車、3C電子領(lǐng)域頭部客戶完成驗證，并且和多家上市公司及行業(yè)頭部企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略簽約。

第二層：數(shù)據(jù)服務(wù)。基于數(shù)據(jù)飛輪，聆動可以向客戶提供模型訓(xùn)練、技能部署等增值服務(wù)。這是軟件端的收入來源。

第三層：標(biāo)準(zhǔn)制定。這是最容易被忽視，但也是最有長期價值的一層。

2026年6月1日，工信部首個具身智能行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)將正式試行。聆動通用是這個標(biāo)準(zhǔn)的副組長單位——這意味著它參與了行業(yè)規(guī)則的制定。

此外，聆動還是國內(nèi)首批、安徽省首個通過可信AI評測的企業(yè)，并且推出了國內(nèi)首個具身智能基準(zhǔn)測試評測標(biāo)準(zhǔn)。

標(biāo)準(zhǔn)就是話語權(quán)。誰參與了標(biāo)準(zhǔn)的制定，誰就在未來的競爭中占據(jù)了有利位置。這就像當(dāng)年高通在通信領(lǐng)域靠專利授權(quán)賺錢一樣——聆動今天在具身智能領(lǐng)域定標(biāo)準(zhǔn)，就是在為明天的收租做準(zhǔn)備。

從賣產(chǎn)品，到賣服務(wù)，再到定標(biāo)準(zhǔn)——這是三種不同的商業(yè)化層次，也代表了三種不同的競爭壁壘。聆動通用正在完成從第一層向第二層、第三層的跨越。

PART.05

技術(shù)，最終要服務(wù)于場景

具身智能這個賽道，從2023年開始熱，到2024年爆發(fā)，再到2025－2026年的分化，經(jīng)歷了一個完整的周期。這個周期教會我們一件事：技術(shù)，最終要服務(wù)于場景。

很多人喜歡談通用人工智能、具身智能的iPhone時刻——這些概念聽起來很美好，但如果落地不了，就是空中樓閣。

聆動通用的選擇，某種程度上代表了一種回歸：技術(shù)不是目的，解決問題才是目的。

當(dāng)然，這條路并不好走。工規(guī)級路線意味著要啃硬骨頭——工業(yè)客戶要求的是穩(wěn)定、可靠、低故障率，而不是酷炫的參數(shù)。季超說過工規(guī)落地是具身智能的唯一出路，這句話背后，是無數(shù)次的調(diào)試、迭代、踩坑。

但正因為難，才形成了壁壘。當(dāng)別人還在PPT上畫機(jī)器人時，聆動的產(chǎn)品已經(jīng)在車間里跑起來了。當(dāng)別人還在為融資講故事時，聆動已經(jīng)在和上市公司簽戰(zhàn)略合作協(xié)議了。

下一個問題在于：聆動的數(shù)據(jù)飛輪能否真正轉(zhuǎn)起來？

飛輪的核心是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)從哪里來？從客戶的現(xiàn)場來。客戶為什么愿意共享數(shù)據(jù)？因為模型升級后，他們能獲得更好的產(chǎn)品體驗。這是一個正向循環(huán)。

但如果哪天這個循環(huán)被打破——比如客戶不愿意共享數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠好——飛輪就會減速。

這是聆動未來要面對的挑戰(zhàn)，也是整個具身智能行業(yè)要面對的挑戰(zhàn)。

文章來源：GEIA全球具身智能觀察。