10月8日，蚂蚁集团战略投资部披露，Physical AI Infra平台公司厘清智能已于近日完成天使轮及天使+轮数亿元融资。
其中，蚂蚁集团连续两轮加码，并领投天使+轮；CMC资本、国汽投资、中金资本旗下基金、上海人工智能产业系列基金等机构跟投，顺为资本、世纪金源、峰瑞资本、水木清华校友种子基金等老股东持续追加投资。
这笔融资投向物理世界数据管线、模型研发、物理仿真、能力评测、跨本体适配与部署系统。
蚂蚁投的不是又一家机器人本体公司，而是具身智能进入真实场景前所需的数据和训练环节。
厘清智能成立于2026年4月，创始人李一鸣为清华大学人工智能学院助理教授。
公司将自己定位为Physical AI Infra，试图为模型进入物理世界提供数据采集、模型训练、物理仿真、能力评测和部署反馈等工具。
机器人要学会抓取、搬运或装配，不能只依赖互联网上已有的文本和图像。
它还需要看见物体的深度、手的姿态、接触时的受力和环境变化；这类真实任务数据采集成本高，也很难覆盖低频和复杂场景。
厘清智能目前的切入点是数据采集和仿真。公司推出T1系列数采手套和Ego数采设备，记录真实任务中的多模态信息；再通过自研物理引擎，让模型在仿真环境中反复试错，并以少量真机数据进行对齐。
数据采集只是起点。厘清智能还面向模型厂商提供任务设计、数据生产、加工质检和能力验证服务，并尝试把任务、模型、设备和部署系统组合后交付给终端客户。
这使它处在模型研发和机器人落地之间。它要证明的不是能否生产一批数据，而是这些数据、仿真结果和适配经验能否在更多模型、更多本体和更多项目中复用。
目前，厘清智能尚未披露客户规模、收入、跨项目复用比例或部署成本变化等指标。
“基础设施”的定位能否成立，仍取决于这些环节能否从单个项目服务沉淀为可复制的平台能力。
蚂蚁连续两轮加码，也让这家早期公司进入了其具身智能的投资版图。
此前，蚂蚁已投资星海图、星尘智能、宇树科技、钛虎机器人和灵心巧手等企业，覆盖机器人本体、关节模组和灵巧手等方向。
例如，蚂蚁独家领投星海图近3亿元A轮融资；2025年6月，蚂蚁参与宇树科技融资，并通过全资主体入股钛虎机器人和灵心巧手。
这些投资更多指向机器人的“身体”和“感官”。
与此同时，蚂蚁也在自研“机器人大脑”，旗下蚂蚁灵波已推出面向服务机器人的模型与产品，并在零售药房场景探索多品牌、不同构型机器人的协同作业。
蚂蚁披露，灵波的具身模型已适配17家厂商的20余种机器人构型。
厘清智能则补上了这条链路中的数据和仿真层。
数采设备负责把真实任务留下来，物理仿真用于扩大试错次数，跨本体适配则决定一套能力能否迁移到不同形态的机器人上。
因此，蚂蚁的投资逻辑开始呈现出更清晰的层次：自研模型和机器人“大脑”，投资本体、关节与灵巧手，再向数据和仿真基础设施延伸。
这笔投资的意义，不在于蚂蚁已经构建起一套完整的具身智能体系，而在于其对外投资开始触及机器人从训练到部署的中间环节。
投资关系并不等同于业务协同。公开信息尚未披露蚂蚁灵波与厘清智能之间是否存在联合开发、数据采购或场景合作。
具身智能仍要面对真机数据昂贵、模型泛化有限和不同本体适配复杂等问题。
厘清智能能否把数据、仿真和部署系统转化为更低的训练与交付成本，蚂蚁的投资版图能否进一步形成协同，仍有待后续项目验证。
