配合500赫兹的控制频率，系统每两毫秒即可获取一次关节受力数据，使机械臂能够实时动态调整自身的刚度：遇硬则柔，遇软则刚。加上高精度的标定与全局逆解算法，这套平价的硬件组合最终实现了全柔性力控下的跨本体高空间绝对定位精度。

TeleAvatar，图片来源：灵御智能

在金戈看来，底层控制能力的缺失，是目前许多具身智能机器人的短板。他将控制系统比作人体的神经传导网络。如果控制层不过关，即便AI大模型再聪明，机器人也会因为“手笨”而无法完成精细的物理操作。

控制层之所以在今天变得更为重要，因为于机器人作业环境的改变。过去的传统工业机械臂大多处于开环控制，只需在封闭的产线上死板地执行预设代码；而如今的具身机器人被直接放进了未知的开放环境中，它必须像人类一样，通过视觉和触觉实时感知，并在不断的反馈闭环中高频修正自己的动作。

基于这种判断，灵御智能划定了自己的业务边界：做机器人和数据的提供方。

“我们的核心优势在于能把成本做得非常低，同时通过算法把机器人的性能做到最好。我们可以跟诸多具身大脑公司合作，为他们提供机器人和数据。”莫一林用英伟达做类比，“英伟达为大家提供算力，但不会下场做大模型，因为做了大模型之后GPU怎么卖给别人呢？应该让大家都加入到一个良好的生态里，我们为大家提供良好的服务和平台”。

虽然灵御智能2025年才入局具身智能，但他们认为这条赛道中的“先发优势”十分微弱。

莫一林打了一个比方，如果机器人需要的数据量在百亿到千亿小时级，那今天所有人都处于马拉松刚刚出发的状态，“可能先行者跑了25米，我们才刚开始跑，但对于一场马拉松而言，这种差距并没有早晚之分。真正决胜负的长跑可能还远远在后面。”