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在科幻电影的璀璨星河中，我们无数次被那些闪耀着智慧光芒、行动如风的机器人所折服。它们或为忠诚伙伴，或为得力助手，总能在关键时刻展现出超乎寻常的理解与行动能力。然而，当我们把目光从银幕拉回现实，传统机器人似乎总在“智能”的门槛外徘徊，显得有些笨拙与刻板。它们往往受困于单一的感知维度、预设的简单决策机制以及那略显僵硬的运动姿态。难道，机器人真的只能是冰冷的代码执行者吗？
不，总有那么一些“盗火者”，敢于向技术的奇境发起冲锋。今天，我们的聚光灯将投向一家名为“千寻智能”的初创公司。这家成立于2024年2月的年轻企业，犹如一颗冉冉升起的新星，正试图用其独特的技术路径，为机器人世界带来一场深刻的变革。它们的目标，正是要打破传统机器人的桎梏，赋予这些钢铁之躯一颗能够感知万物、洞察秋毫的“七窍玲珑心”，以及一个能够运筹帷幄、决胜千里的“智慧大脑”。
千寻智能的掌舵人韩峰涛，并非行业新手，他曾是珞石机器人的CTO，在机器人领域浸淫十余载，深谙行业的痛点与机遇。他的身边，汇聚了一批来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）、清华大学等全球顶尖学府的精英，他们共同构成了千寻智能“AI+机器人”全栈技术能力的坚实基石。这支团队，既有深厚的理论积淀，也不乏将技术转化为商业成果的实战经验。
含着“金钥匙”出生，或许是对千寻智能融资历程的恰当形容。自2024年2月诞生以来，这家公司便展现出惊人的“吸金”能力。短短数月，便完成了种子轮、天使轮，直至2025年3月31日宣布的5.28亿元人民币Pre-A轮融资，累计融资金额已超过8亿元人民币。这份沉甸甸的信任，不仅来自弘晖基金、达晨财智、千乘资本、顺为资本、绿洲资本等老股东的持续加码，更有阿美风险投资旗下Prosperity7 Ventures (P7)、招商局创投、广发信德等一众新晋知名投资机构的鼎力支持。资本的嗅觉总是敏锐的，它们似乎已经嗅到了千寻智能技术路线背后那股引领行业变革的强大潜力。
那么，千寻智能究竟手握怎样的“魔法”，能够让这些见惯了风浪的投资者们如此倾心呢？答案，就藏在它们那“多模态感知、类脑决策、仿生运动”的三位一体技术战略之中。
想象一下，我们人类是如何感知这个五彩斑斓的世界的？我们用眼睛看，用耳朵听，用皮肤去触摸，甚至还能嗅闻气味、品尝味道。正是这些多元感官信息的融合，才让我们对环境有了全面而精准的认知。传统机器人之所以显得“迟钝”，很大程度上是因为它们的感知维度过于单一，就像一个只用一只眼睛、一只耳朵观察世界的人，难免会“管中窥豹，可见一斑”。
千寻智能深谙此道，将多模态感知作为其技术路线的基石。它们的目标，是让机器人像人类一样，能够融合视觉、听觉、触觉等多种感官信息，从而更精准、更全面地“理解”周围的环境 [技术细节]。这听起来玄妙，但背后却有实实在在的技术支撑。千寻智能巧妙地运用了**视觉语言模型（ViLa, Vision-and-Language Models）和部件约束模型（CoPa, Constraints of Parts）**等先进技术。
ViLa模型，顾名思义，就是要让机器人不仅“看”得懂图像，更能将视觉信息与自然语言指令联系起来。打个比方，你对机器人说“把桌子上的那个红色的杯子递给我”，它需要通过ViLa模型，准确识别出哪个是“桌子”，哪个是“杯子”，哪个是“红色”，并理解“递给”这个动作指令。而CoPa模型，则更侧重于理解物体的部件及其相互关系，这对于复杂操作至关重要。例如，要拿起一个水壶，机器人需要知道壶身、壶把、壶盖的相对位置和功能。
这些技术的融合，使得千寻智能的机器人展现出了令人印象深刻的环境认知能力。据资料显示，它们的机器人已经能够成功识别并操作那些对于传统机器人而言极具挑战性的透明或反光物体 [技术细节]。这就像给机器人配备了一副既能看透“表象”，又能洞察“本质”的特殊眼镜，让它们在复杂环境中也能游刃有余。正如其联合创始人高阳（毕业于加州大学伯克利分校，师从具身智能领域泰斗Pieter Abbeel）所强调的，其研究专注于机器人跨模态交互，其学术成果也多次入选NeurIPS、ICRA等顶级会议，ViLa模型架构的提出者正是高阳教授。这无疑为千寻智能在多模态感知领域的领先地位奠定了坚实基础。
如果说多模态感知是机器人的“感官系统”，那么类脑决策就是机器人的“大脑中枢”。传统机器人的决策机制往往依赖于一套预先编写好的固定规则，就像一本厚厚的“操作手册”，遇到手册上没有的情况，机器人就可能“宕机”或者不知所措。这种简单的决策机制，显然无法适应千变万化的真实世界。
千寻智能的目标，是构建一个具有高度泛化能力和通用性的机器人大脑，让机器人能够像人类一样思考，面对复杂情况时，能够快速分析、权衡利弊，并做出合理的决策 [技术路线]。为了实现这一宏伟目标，千寻智能双管齐下：一是利用海量的互联网数据进行预训练，让机器人从这些数据中学习世界的规律和常识；二是研发并应用高效的决策算法。
在这方面，联合创始人高阳教授提出的EfficientZero和EfficientImitate算法扮演了关键角色。EfficientZero及其升级版EfficientZero v2，据称是目前全球样本效率最高的强化学习算法之一。强化学习，简单来说，就是让机器人在不断尝试与反馈中学习如何做出最优决策，就像训练小狗一样，做对了给奖励，做错了给“小小惩罚”。而“样本效率高”，意味着机器人可以用更少的数据、更短的时间学会一项技能，这对于解决具身智能领域普遍面临的数据获取难题至关重要。
EfficientImitate则是一种高性能的模仿学习算法。模仿学习，顾名思义，就是让机器人通过观察和模仿人类的动作来学习。千寻智能称，该算法相比斯坦福大学提出的VMAIL算法，学习效率提升了整整六倍。这意味着机器人能够更快地“学会”人类的各种操作技巧，并且能够“举一反三”，将学到的技能泛化到新的、相似的任务中去。
正是这些先进算法的加持，使得千寻智能的机器人在决策的“智能化”程度上有了质的飞跃。它们不再是只能在固定环境中执行重复任务的“流水线工人”，而是开始展现出在车间、工厂等复杂场景中灵活应对各种情况的能力，有效解决了人形机器人泛化性弱的行业痛点 [技术路线]。这与我们对“模拟人类大脑决策模式”的期待不谋而合。
拥有了敏锐的“感官”和智慧的“大脑”，机器人还需要一副能够灵活自如运动的“身躯”。传统机器人的动作往往显得僵硬、笨拙，缺乏人类或其他生物那种行云流水般的自然与协调。仿生运动技术，正是要赋予机器人这种自然、灵活的动作表现，让它们能够像真正的生命体一样，优雅地适应不同场景的需求。
尽管在千寻智能的公开资料中，并未像“多模态感知”和“类脑决策”那样频繁地直接使用“仿生运动”这一术语，但其技术目标和成果展示，无不透露出对机器人运动能力的极致追求。千寻智能致力于打造能够胜任各种任务的通用智能机器人平台，而这必然要求机器人具备高度自然和灵活的动作能力 [应用案例]。
一个生动的例子是千寻智能近期披露的其自研VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-行动）模型Spirit v1抢先版的演示视频。视频中，机器人流畅地完成了叠衣服的全流程操作。叠衣服，这个看似简单的家务活，对于机器人而言却是一个极大的挑战。因为衣物的褶皱、质地和摆放形态都具有极高的随机性和不确定性，每一步操作都面临着全新的情况。Spirit v1 VLA能够根据自然语言指令，精准完成类似叠衣服这样的复杂多任务连续操作，其操作能力的提升可见一斑。在叠衣服的过程中，机器人甚至有一个将衣服“甩平”的动作，这个动作不仅自然，更接近人类的操作习惯，但“甩”这个高动态动作要求速度与惯性的完美匹配，对机器人的控制精度提出了极高要求。
此外，他们的机器人还展示出了在动态环境下端杯子等多任务连续泛化能力，能够模仿人类的动作完成任务 [应用案例]。这些都间接证明了仿生运动技术理念已经深深融入到千寻智能的研发血脉之中。其即将正式发布的首款商用级人形机器人Moz1，拥有26个自由度（不含灵巧手），基于高功率密度的一体化力控关节打造，在速度、精度、安全性和仿生力控方面的指标均宣称在业内处于领先地位。这无疑为机器人实现更复杂、更自然的仿生运动奠定了坚实的硬件基础。
要实现上述感知、决策和运动能力的飞跃，离不开“数据”和“算法”这两大核心引擎的强力驱动，以及对行业发展规律的深刻洞察。
正如千寻智能创始人兼CEO韩峰涛所言，数据、算力和算法是构建具身智能大模型的三要素。在算力方面，大部分玩家的水平相当，难以构成绝对壁垒；而算法的技术路线虽在快速发展，但千寻智能凭借其联合创始人在ViLa、CoPa、EfficientZero等方面的开创性工作，已然占据先机。因此，数据获取和利用能力，成为了现阶段拉开差距的关键所在。
传统上，获取高质量的机器人预训练数据是一项艰巨的任务。一方面，高性能机器人本体的普及度不高，难以从中直接获取大规模真实数据；另一方面，虽然仿真和合成数据提供了一条路径，但虚拟数据与真实世界之间始终存在一道难以完全弥合的“鸿沟” (reality gap)。
千寻智能的解决方案颇具巧思：首先，在通用高性能硬件系统的基础上，利用海量的互联网数据进行预训练，让AI模型先从这些“间接经验”中学习；然后，通过高样本效率的模仿学习（如EfficientImitate）与强化学习（如EfficientZero v2）算法，让AI技术能够更好地释放硬件性能，用更少的真实世界交互数据达到更好的学习效果。这就像一个聪明的学生，不仅博览群书（互联网数据），还能在实践中快速学习、举一反三（高效率算法）。
千寻智能具身智能部负责人解浚源，一位曾在亚马逊AWS负责深度学习框架MXNet研发、后又在字节跳动AML部门任AI高级专家的“跨界大牛”，对具身智能的“缩放定律”（Scaling Law）有着独到的见解。他认为，当前具身智能领域仍处于Scaling Law的极早期阶段，制约其发展的并非算力或资本投入，而是硬件迭代的客观周期以及管理大规模数据采集工厂所需的时间。但他坚信，在中国强大的供应链体系支撑下，机器人数据采集的规模每年都能上一个数量级，而每一次数量级的提升，都将带来机器人能力的显著飞跃。
解浚源进一步强调了真实数据的重要性以及VLA（视觉-语言-行动）模型作为技术收敛路径的观点。他认为，一旦端到端的VLA路线展现出良好效果，技术路线便已基本收敛，后续就是Scaling（规模化）的阶段。而数据采集，尤其是多样化的数据采集，是这一轮机器人技术的核心难点。与传统AI数据标注的机械化不同，机器人数据采集需要精心设计和管理，以确保数据的多样性，避免“越采数据效率越低”的窘境。
更有趣的是，解浚源将机器人数据比作互联网时代的“数据飞轮”和“护城河”。与大模型预训练数据多来自公开网络、易被“蒸馏”不同，机器人数据是私有采集的，具有天然的壁垒。一旦机器人在某个场景成功落地，就能在盈利的同时收集更多高质量的场景数据，形成正向循环，这与互联网公司通过网络效应和数据飞轮构建竞争优势的模式颇为相似。
为了更好地说明千寻智能的融资情况和技术实力，我们可以整理如下信息：
信息来源：综合参考资料
拥有了领先的技术和雄厚的资本，千寻智能的目光投向了广阔的商业化应用场景。韩峰涛表示，未来计划将技术应用于商业、服务和家庭场景。解浚源则给出了更具体的时间表：短期一两年内聚焦工厂落地，中期三五年着眼于服务业（如物流、商场上货、酒店服务），长期愿景则是在十年后让10%的人拥有自己的家庭助理机器人。
投资者们也对千寻智能的技术路线和商业前景表达了高度认可。Prosperity7 Ventures (P7)的执行董事总经理Raed Twaily对其VLA的泛化能力和模型迭代速度印象深刻，认为这赋予了机器人适应全球复杂环境与多样化任务的本领。天使轮投资方达晨财智的项目负责人王宇浩则认为，具身智能是未来十年的科技主旋律之一，千寻智能在上肢操控（Manipulation）和大脑（AI）方面的突破是替代人类执行复杂任务的关键。弘晖基金也看好具身大模型算法与硬件结合对传统机器人在任务泛化性上的提升，认为这是通往空间智能的最佳路径。
千寻智能的故事，是中国乃至全球具身智能浪潮中的一个生动缩影。通过多模态感知赋予机器人更全面的环境理解力，通过类脑决策赋予机器人更强的自主思考和泛化能力，再结合对仿生运动的不懈追求，千寻智能正试图勾勒出一幅未来智能机器人的清晰蓝图。
从实验室里的技术验证，到演示视频中令人惊艳的“叠衣服”技能，再到即将面世的商用级人形机器人Moz1，千寻智能的每一步都坚实而有力。当然，通往真正通用人工智能（AGI）的道路依然漫长，具身智能的Scaling Law也才刚刚跨过起跑线。但正如解浚源所言，“机器人快速发展爆发的时刻即将来临，我不想错失这个机会。”
或许，我们正站在机器人“觉醒”前夜的序章。而千寻智能，以及像它一样勇于探索的先行者们，正在用智慧和汗水，加速着那一天的到来。未来的世界，因为这些更聪明、更灵巧的机器人，又将增添多少奇妙的色彩呢？我们拭目以待。
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在科幻电影的璀璨星河中，我们无数次被那些闪耀着智慧光芒、行动如风的机器人所折服。它们或为忠诚伙伴，或为得力助手，总能在关键时刻展现出超乎寻常的理解与行动能力。然而，当我们把目光从银幕拉回现实，传统机器人似乎总在“智能”的门槛外徘徊，显得有些笨拙与刻板。它们往往受困于单一的感知维度、预设的简单决策机制以及那略显僵硬的运动姿态。难道，机器人真的只能是冰冷的代码执行者吗？
不，总有那么一些“盗火者”，敢于向技术的奇境发起冲锋。今天，我们的聚光灯将投向一家名为“千寻智能”的初创公司。这家成立于2024年2月的年轻企业，犹如一颗冉冉升起的新星，正试图用其独特的技术路径，为机器人世界带来一场深刻的变革。它们的目标，正是要打破传统机器人的桎梏，赋予这些钢铁之躯一颗能够感知万物、洞察秋毫的“七窍玲珑心”，以及一个能够运筹帷幄、决胜千里的“智慧大脑”。
🚀 横空出世：一家“年轻老兵”的雄心与资本青睐
千寻智能的掌舵人韩峰涛，并非行业新手，他曾是珞石机器人的CTO，在机器人领域浸淫十余载，深谙行业的痛点与机遇。他的身边，汇聚了一批来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）、清华大学等全球顶尖学府的精英，他们共同构成了千寻智能“AI+机器人”全栈技术能力的坚实基石。这支团队，既有深厚的理论积淀，也不乏将技术转化为商业成果的实战经验。
含着“金钥匙”出生，或许是对千寻智能融资历程的恰当形容。自2024年2月诞生以来，这家公司便展现出惊人的“吸金”能力。短短数月，便完成了种子轮、天使轮，直至2025年3月31日宣布的5.28亿元人民币Pre-A轮融资，累计融资金额已超过8亿元人民币。这份沉甸甸的信任，不仅来自弘晖基金、达晨财智、千乘资本、顺为资本、绿洲资本等老股东的持续加码，更有阿美风险投资旗下Prosperity7 Ventures (P7)、招商局创投、广发信德等一众新晋知名投资机构的鼎力支持。资本的嗅觉总是敏锐的，它们似乎已经嗅到了千寻智能技术路线背后那股引领行业变革的强大潜力。
那么，千寻智能究竟手握怎样的“魔法”，能够让这些见惯了风浪的投资者们如此倾心呢？答案，就藏在它们那“多模态感知、类脑决策、仿生运动”的三位一体技术战略之中。
👁️🗨️ 多模态感知：赋予机器人洞察世界的“火眼金睛”与“顺风耳”
想象一下，我们人类是如何感知这个五彩斑斓的世界的？我们用眼睛看，用耳朵听，用皮肤去触摸，甚至还能嗅闻气味、品尝味道。正是这些多元感官信息的融合，才让我们对环境有了全面而精准的认知。传统机器人之所以显得“迟钝”，很大程度上是因为它们的感知维度过于单一，就像一个只用一只眼睛、一只耳朵观察世界的人，难免会“管中窥豹，可见一斑”。
千寻智能深谙此道，将多模态感知作为其技术路线的基石。它们的目标，是让机器人像人类一样，能够融合视觉、听觉、触觉等多种感官信息，从而更精准、更全面地“理解”周围的环境 [技术细节]。这听起来玄妙，但背后却有实实在在的技术支撑。千寻智能巧妙地运用了**视觉语言模型（ViLa, Vision-and-Language Models）和部件约束模型（CoPa, Constraints of Parts）**等先进技术。
ViLa模型，顾名思义，就是要让机器人不仅“看”得懂图像，更能将视觉信息与自然语言指令联系起来。打个比方，你对机器人说“把桌子上的那个红色的杯子递给我”，它需要通过ViLa模型，准确识别出哪个是“桌子”，哪个是“杯子”，哪个是“红色”，并理解“递给”这个动作指令。而CoPa模型，则更侧重于理解物体的部件及其相互关系，这对于复杂操作至关重要。例如，要拿起一个水壶，机器人需要知道壶身、壶把、壶盖的相对位置和功能。
这些技术的融合，使得千寻智能的机器人展现出了令人印象深刻的环境认知能力。据资料显示，它们的机器人已经能够成功识别并操作那些对于传统机器人而言极具挑战性的透明或反光物体 [技术细节]。这就像给机器人配备了一副既能看透“表象”，又能洞察“本质”的特殊眼镜，让它们在复杂环境中也能游刃有余。正如其联合创始人高阳（毕业于加州大学伯克利分校，师从具身智能领域泰斗Pieter Abbeel）所强调的，其研究专注于机器人跨模态交互，其学术成果也多次入选NeurIPS、ICRA等顶级会议，ViLa模型架构的提出者正是高阳教授。这无疑为千寻智能在多模态感知领域的领先地位奠定了坚实基础。
🧠 类脑决策的智慧：打造机器人的“最强大脑”
如果说多模态感知是机器人的“感官系统”，那么类脑决策就是机器人的“大脑中枢”。传统机器人的决策机制往往依赖于一套预先编写好的固定规则，就像一本厚厚的“操作手册”，遇到手册上没有的情况，机器人就可能“宕机”或者不知所措。这种简单的决策机制，显然无法适应千变万化的真实世界。
千寻智能的目标，是构建一个具有高度泛化能力和通用性的机器人大脑，让机器人能够像人类一样思考，面对复杂情况时，能够快速分析、权衡利弊，并做出合理的决策 [技术路线]。为了实现这一宏伟目标，千寻智能双管齐下：一是利用海量的互联网数据进行预训练，让机器人从这些数据中学习世界的规律和常识；二是研发并应用高效的决策算法。
在这方面，联合创始人高阳教授提出的EfficientZero和EfficientImitate算法扮演了关键角色。EfficientZero及其升级版EfficientZero v2，据称是目前全球样本效率最高的强化学习算法之一。强化学习，简单来说，就是让机器人在不断尝试与反馈中学习如何做出最优决策，就像训练小狗一样，做对了给奖励，做错了给“小小惩罚”。而“样本效率高”，意味着机器人可以用更少的数据、更短的时间学会一项技能，这对于解决具身智能领域普遍面临的数据获取难题至关重要。
EfficientImitate则是一种高性能的模仿学习算法。模仿学习，顾名思义，就是让机器人通过观察和模仿人类的动作来学习。千寻智能称，该算法相比斯坦福大学提出的VMAIL算法，学习效率提升了整整六倍。这意味着机器人能够更快地“学会”人类的各种操作技巧，并且能够“举一反三”，将学到的技能泛化到新的、相似的任务中去。
正是这些先进算法的加持，使得千寻智能的机器人在决策的“智能化”程度上有了质的飞跃。它们不再是只能在固定环境中执行重复任务的“流水线工人”，而是开始展现出在车间、工厂等复杂场景中灵活应对各种情况的能力，有效解决了人形机器人泛化性弱的行业痛点 [技术路线]。这与我们对“模拟人类大脑决策模式”的期待不谋而合。
💃 仿生运动的灵动：机器人也能“身轻如燕”
拥有了敏锐的“感官”和智慧的“大脑”，机器人还需要一副能够灵活自如运动的“身躯”。传统机器人的动作往往显得僵硬、笨拙，缺乏人类或其他生物那种行云流水般的自然与协调。仿生运动技术，正是要赋予机器人这种自然、灵活的动作表现，让它们能够像真正的生命体一样，优雅地适应不同场景的需求。
尽管在千寻智能的公开资料中，并未像“多模态感知”和“类脑决策”那样频繁地直接使用“仿生运动”这一术语，但其技术目标和成果展示，无不透露出对机器人运动能力的极致追求。千寻智能致力于打造能够胜任各种任务的通用智能机器人平台，而这必然要求机器人具备高度自然和灵活的动作能力 [应用案例]。
一个生动的例子是千寻智能近期披露的其自研VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-行动）模型Spirit v1抢先版的演示视频。视频中，机器人流畅地完成了叠衣服的全流程操作。叠衣服，这个看似简单的家务活，对于机器人而言却是一个极大的挑战。因为衣物的褶皱、质地和摆放形态都具有极高的随机性和不确定性，每一步操作都面临着全新的情况。Spirit v1 VLA能够根据自然语言指令，精准完成类似叠衣服这样的复杂多任务连续操作，其操作能力的提升可见一斑。在叠衣服的过程中，机器人甚至有一个将衣服“甩平”的动作，这个动作不仅自然，更接近人类的操作习惯，但“甩”这个高动态动作要求速度与惯性的完美匹配，对机器人的控制精度提出了极高要求。
此外，他们的机器人还展示出了在动态环境下端杯子等多任务连续泛化能力，能够模仿人类的动作完成任务 [应用案例]。这些都间接证明了仿生运动技术理念已经深深融入到千寻智能的研发血脉之中。其即将正式发布的首款商用级人形机器人Moz1，拥有26个自由度（不含灵巧手），基于高功率密度的一体化力控关节打造，在速度、精度、安全性和仿生力控方面的指标均宣称在业内处于领先地位。这无疑为机器人实现更复杂、更自然的仿生运动奠定了坚实的硬件基础。
💡 突破瓶颈：数据、算法与“缩放定律”的协奏曲
要实现上述感知、决策和运动能力的飞跃，离不开“数据”和“算法”这两大核心引擎的强力驱动，以及对行业发展规律的深刻洞察。
正如千寻智能创始人兼CEO韩峰涛所言，数据、算力和算法是构建具身智能大模型的三要素。在算力方面，大部分玩家的水平相当，难以构成绝对壁垒；而算法的技术路线虽在快速发展，但千寻智能凭借其联合创始人在ViLa、CoPa、EfficientZero等方面的开创性工作，已然占据先机。因此，数据获取和利用能力，成为了现阶段拉开差距的关键所在。
传统上，获取高质量的机器人预训练数据是一项艰巨的任务。一方面，高性能机器人本体的普及度不高，难以从中直接获取大规模真实数据；另一方面，虽然仿真和合成数据提供了一条路径，但虚拟数据与真实世界之间始终存在一道难以完全弥合的“鸿沟” (reality gap)。
千寻智能的解决方案颇具巧思：首先，在通用高性能硬件系统的基础上，利用海量的互联网数据进行预训练，让AI模型先从这些“间接经验”中学习；然后，通过高样本效率的模仿学习（如EfficientImitate）与强化学习（如EfficientZero v2）算法，让AI技术能够更好地释放硬件性能，用更少的真实世界交互数据达到更好的学习效果。这就像一个聪明的学生，不仅博览群书（互联网数据），还能在实践中快速学习、举一反三（高效率算法）。
千寻智能具身智能部负责人解浚源，一位曾在亚马逊AWS负责深度学习框架MXNet研发、后又在字节跳动AML部门任AI高级专家的“跨界大牛”，对具身智能的“缩放定律”（Scaling Law）有着独到的见解。他认为，当前具身智能领域仍处于Scaling Law的极早期阶段，制约其发展的并非算力或资本投入，而是硬件迭代的客观周期以及管理大规模数据采集工厂所需的时间。但他坚信，在中国强大的供应链体系支撑下，机器人数据采集的规模每年都能上一个数量级，而每一次数量级的提升，都将带来机器人能力的显著飞跃。
解浚源进一步强调了真实数据的重要性以及VLA（视觉-语言-行动）模型作为技术收敛路径的观点。他认为，一旦端到端的VLA路线展现出良好效果，技术路线便已基本收敛，后续就是Scaling（规模化）的阶段。而数据采集，尤其是多样化的数据采集，是这一轮机器人技术的核心难点。与传统AI数据标注的机械化不同，机器人数据采集需要精心设计和管理，以确保数据的多样性，避免“越采数据效率越低”的窘境。
更有趣的是，解浚源将机器人数据比作互联网时代的“数据飞轮”和“护城河”。与大模型预训练数据多来自公开网络、易被“蒸馏”不同，机器人数据是私有采集的，具有天然的壁垒。一旦机器人在某个场景成功落地，就能在盈利的同时收集更多高质量的场景数据，形成正向循环，这与互联网公司通过网络效应和数据飞轮构建竞争优势的模式颇为相似。
为了更好地说明千寻智能的融资情况和技术实力，我们可以整理如下信息：
信息来源：综合参考资料
🚀 商业远航：从工厂到家庭的智能图景
拥有了领先的技术和雄厚的资本，千寻智能的目光投向了广阔的商业化应用场景。韩峰涛表示，未来计划将技术应用于商业、服务和家庭场景。解浚源则给出了更具体的时间表：短期一两年内聚焦工厂落地，中期三五年着眼于服务业（如物流、商场上货、酒店服务），长期愿景则是在十年后让10%的人拥有自己的家庭助理机器人。
投资者们也对千寻智能的技术路线和商业前景表达了高度认可。Prosperity7 Ventures (P7)的执行董事总经理Raed Twaily对其VLA的泛化能力和模型迭代速度印象深刻，认为这赋予了机器人适应全球复杂环境与多样化任务的本领。天使轮投资方达晨财智的项目负责人王宇浩则认为，具身智能是未来十年的科技主旋律之一，千寻智能在上肢操控（Manipulation）和大脑（AI）方面的突破是替代人类执行复杂任务的关键。弘晖基金也看好具身大模型算法与硬件结合对传统机器人在任务泛化性上的提升，认为这是通往空间智能的最佳路径。
🤖 结语：机器人“觉醒”前夜的序章
千寻智能的故事，是中国乃至全球具身智能浪潮中的一个生动缩影。通过多模态感知赋予机器人更全面的环境理解力，通过类脑决策赋予机器人更强的自主思考和泛化能力，再结合对仿生运动的不懈追求，千寻智能正试图勾勒出一幅未来智能机器人的清晰蓝图。
从实验室里的技术验证，到演示视频中令人惊艳的“叠衣服”技能，再到即将面世的商用级人形机器人Moz1，千寻智能的每一步都坚实而有力。当然，通往真正通用人工智能（AGI）的道路依然漫长，具身智能的Scaling Law也才刚刚跨过起跑线。但正如解浚源所言，“机器人快速发展爆发的时刻即将来临，我不想错失这个机会。”
或许，我们正站在机器人“觉醒”前夜的序章。而千寻智能，以及像它一样勇于探索的先行者们，正在用智慧和汗水，加速着那一天的到来。未来的世界，因为这些更聪明、更灵巧的机器人，又将增添多少奇妙的色彩呢？我们拭目以待。
参考文献