新智元報道

編輯：桃子 Aeneas

【新智元導讀】剛剛，繼4月初獲得5.28億融資后，短短2個月，國內頂尖具身智能玩家又斬獲近6億元融資！不久前，其首款商用級人形機器人Moz1震撼發布，可單手精準抽紙，具備超強感知與執行力。憑借三維核心競爭力，他們正向萬億級賽道加速沖刺。

2025年，具身智能賽道風起云涌，迎來爆發式增長。

從硅谷到中國，多家科技巨頭與初創黑馬同臺競技，掀起了AI從虛擬世界走向物理世界的熱潮。

谷歌AI模型Gemini Robotics，在推理和靈巧操作上，都展現出超強的類人實力；

Figure AI自研的端到端VLA模型——Helix，讓機器人從語言理解到動作執行一氣呵成；

還有UC伯克利系出身的Physical Intelligence，多次迭代π系列模型，通過多平臺訓練，攻克了洗衣、收納等復雜任務。

可見，在這片巨大紅海中，從不缺少重量級玩家。在技術迭代與資本助推下，全球的目光都聚焦于這場通往「通用機器人」的終極競賽。

在中國，這條賽道同樣如火如荼。眾多機器人公司競相涌入，試圖在這萬億級市場中搶占先機。

然而，真正能坐上牌桌，躋身第一梯隊的玩家，卻屈指可數。

成立僅一年多的具身智能公司——千尋智能，正是這場競賽中的關鍵突圍者。

具身智能引領者

頂級資本競逐

就在剛剛，千尋智能完成了近6億元PreA+新一輪融資，投資陣容星光熠熠。

本輪融資由京東領投，中國互聯網投資基金（簡稱「中網投」）、浙江省科創母基金、華泰紫金、復星銳正等知名機構跟投。

此次融資的順利完成，將為千尋智能帶來「資金+產業」資源的雙重賦能。

堪稱傳奇的是，從2024年2月成立至今，這家公司便以驚人速度完成了多輪融資，成為資本市場的寵兒。

更值得關注的是，上一輪領投的P7在本輪持續超額加碼；除此之外，順為資本、華控基金、華發集團、千乘資本、靖亞資本、弘暉基金等老股東的繼續下注，則是對千尋發展潛力的持續背書。

這一次，京東的領投，尤其引人注目。

作為中國電商與物流巨擘，京東的投資邏輯清晰且務實：聚焦核心業務效率、優化用戶體驗，并推動產業升級的技術創新。

可以說，千尋技術與硬件能力與倉儲等多樣化場景深度協同。

京東集團出手，不僅彰顯了千尋在物流等高價值場景的潛力，也折射出其在具身智能賽道中的獨特價值。

千尋創始人兼CEO韓峰濤表示，「重量級產投方的齊聚，不僅是對千尋智能的認可，更折射出產業界對具身智能賽道未來價值的高度共識」。

在具身智能這片紅海，千尋智能究竟做對了什么，引得全明星產投方紛紛下注？

千尋Moz1霸氣登場

辦公室雜活全包了

就在不久前，千尋智能的首款商用級人形機器人——Moz 1重磅登場了！

可以說，Moz1的首秀，直接一舉刷新了具身智能新高度。

首先，作為國內首個高精度全身力控的具身智能機器人，它擁有26個自由度（不含靈巧手）。

因為基于全球功率密度最高的一體化力控關節打造，它在速度、精度、安全性和仿生力控方面，都達到了行業的頭部水平。

據悉，Moz1一體化關節的功率密度直接比特斯拉Optimus高出了15%，充分展示了千尋智能在機器人硬件上的強大實力

由于搭載了頂級的運控系統和VLA模型，它具有超凡的感知決策能力，性能全面躍升。

比如現在，它可以輕松駕馭各種復雜任務，包括家里和公司中的各種雜活。

開完會議，Moz 1就可以幫我們收拾會場，把桌上的雜物一件件撿進收納盒。

國內領先的高精高速WBC全身運動系統，甚至能讓它完成更換紙巾這樣精密度極高的動作。

這個任務中，Moz1充分體現了自己的多模態感知交互能力，和全身協同的控制能力。

甚至能精確到抽出單張抽紙

因為具備深度融合的大小腦，Moz1的性能極其強大。

自主完成擦黑板、關燈這些任務后，它就乖乖待在會議室里，等待人類的下一次召喚了。

同時，因為還內置了自研的多維度數采設備（比如VR/動捕/同構形等），Moz 1能夠實現模型的小時級迭代，以極其硬核的硬件，充分支撐技術落地。

它的全身都可以實現零延時遙操，整個過程絲滑柔順。

看著它在公司內部來回穿梭、充分融入大家工作流的樣子，我們就知道——如今，是時候重新定義「勞動力」了！

網友銳評道：沒想到，上次那個最會疊衣服的機器人，現在又升級了，簡直讓保潔阿姨瑟瑟發抖。

在商用場景，它可以絲滑完成整理、接待、導覽等任務，那么家庭場景的陪伴、互動和服務，當然也不在話下了。

自研端到端VLA，「邊想邊做」神同步

眾所周知，具身智能的核心，在于賦予機器人感知、理解和行動的能力。

千尋首款商用級Moz1人形機器人之所以具備強大理解泛化能力，離不開具身智能「大腦」VLA（視覺-語言-動作）模型的加持。

為此，千尋自研了一款端到端具身模型——Spirit v1，通過數據融合與訓練策略，實現了視覺感知、語言理解、動作執行的無縫銜接。

Spirit系模型在短短半年的時間迭代了三版，實現了從單一基礎任務到高難度長程+數十個任務完成的階躍式進步

舉個栗子，疊衣服這一看似簡單的任務，實則對機器人提出了極高挑戰：每件衣服的褶皺、形狀各異，要比抓糖豆、倒水等任務高出百倍。

Spirit v1通過動態場景感知和精確動作控制，完成了從抓取、鋪平、折疊到堆疊的全流程，成功率達70%-80%。

而且，它同時完成任務的能力，已從過去的5個擴展到10個，逼近國際領先π系模型。

Spirit v1的成功，源于其獨特的三層訓練架構，通過融合視頻預訓練、遙操模仿學習和RL，構建了高效、泛化的技術壁壘。

這款VLA模型共有70億參數，基于13000小時數據訓練。其中，70%來自海量的互聯網視頻。

通過端到端學習，Spirit v1直接從視頻中提取視覺和動作信息，掌握物體的形態變化、動作邏輯，以及場景動態性。

這種方法，能夠賦予模型廣泛的真實世界先驗知識，顯著提升泛化能力，使其快速適應多種場景。

在預訓練基礎上，20%的遙操數據通過千尋自研的EfficientImitate算法進行精調。

在端到端框架下，遙操作模仿學習進一步優化了Spirit v1性能，實現了從示范到自助操作的平滑過渡。

剩余10%的強化學習數據，則采用全球樣本效率最高的EfficientZero強化學習算法，讓機器人通過自主探索優化行為策略。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.00210

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.00564

以上三層架構，不僅解決了訓練「數據荒」的瓶頸，還讓Spirit v1在動態環境中展現出強大的自主性和適應性。

更令人矚目的是，今年5月，千尋首席科學家高陽帶領團隊提出了OneTwoVLA模型，實現了全新的突破。

這一創新架構將傳統機器人系統中，分離的「推理大腦」和「動作四肢」熔煉為單一Transformer模型，真正實現了「邊想邊做」。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.11917

在長程任務實驗中，OneTwoVLA加持的機器人能順利流暢完成涮火鍋、炒菜、調雞尾酒等復雜任務，成功率比純動作VLA提升30%。

如下示例中，當你要求「幫我涮牛肉」，OneTwoVLA會在每一步預測開始推理，還是開始執行。

它還能實現錯誤檢測與恢復，實時察覺抓偏/失手，并能快速調整。

OneTwoVLA的通用視覺定位，還能準確識別未見過的雪碧罐，或是星巴克杯子，展現了超強的開放世界理解能力。

OneTwoVLA的代碼與數據已全部開源，標志著千尋在通用機器人技術路線上的新里程碑，也為行業提供了更簡潔、可擴展的具身智能路徑。

商業戰略

精準布局，贏取先機

這家具身智能實力派的成功不僅在于技術突破，更在于其以市場需求為導向的商業化邏輯。

從創立之初，千尋便組建了專門產品團隊，深入能源電池、物流、餐飲、康養等上百個場景進行調研。

他們基于成熟的商業化經驗，精準切入高價值場景，大規模部署高效收集的海量數據，持續反哺模型優化。

最終，形成了一個「場景需求—技術攻關—產品落地—市場反饋」獨特且有效的商業閉環模式。

這種策略確保了技術研發與實際應用無縫銜接，顯著降低落地的風險，更是贏得產投方的極大認可。

在辦公場景中，千尋機器人展現出了強大的靈活性。我們看到了，Moz1能自主完成會議室清潔任務，收納筆、擦拭白板等等。

據判斷，在物流場景中，智能倉儲體系對高效、靈活機器人的需求將極其旺盛，正好千尋機器人也能適配貨物分揀、動態搬運等復雜任務。

放眼未來，千尋還計劃從辦公場景逐步向制造、服務業、醫療、康養等高附加值場景滲透，目標直指萬億級市場。

尤其在海外市場，歐美高人工的成本地區，付費意愿強。而創始團隊的國際化經驗，恰恰為其提供了堅實支撐。

他們曾帶領機器人海外事業部實現了從0到1的商業化落地成果，為千尋的全球化戰略奠定了基礎。

這種清晰的市場拓展途徑，不僅展現了千尋的商業前瞻性，也成為吸引頂級投資方的關鍵因素。

差異化，打贏市場之路

深挖之后可以發現，在如今競爭激烈的具身賽道，最終突出重圍的之所以是千尋智能，還是因為它走了一條「少有人走的路」。

在技術上，VLA模型與硬件協同的獨特技術路線，讓它在一眾競家中走出了自己的特色。

快速的迭代能力，更是把許多同行甩在身后。

團隊上，它擁有如今機器人領域的全球頂尖人才，技術背景過硬，行業眼光高瞻遠矚。

在商業上，它靠精準的場景調研和市場布局，打出了自己獨特的一片生態位。

從高附加值場景切入，在此基礎上進行多場景的拓展策略，更是獨具慧眼。

因此，在瞬息萬變的市場競爭中，它始終能占據有利地位，充分獲得了產投方的信任和投資。

可以說，在技術、商業、團隊和市場上，千尋智能幾乎沒有短板。

因此，才得以造就這位具身智能賽道的領軍者。