馬云、雷軍罕見聯手，這家公司30天融資30億元

韓峰濤的思路是，締造下一代智慧勞動力。

文｜《中國企業家》記者孔月昕

編輯｜馬吉英

頭圖攝影｜鄧攀

千尋智能的兩位創始人，個性反差非常鮮明。

創始人兼CEO韓峰濤是妥妥的“社牛”，采訪時滔滔不絕、自帶感染力，邏輯強大；聯合創始人、首席科學家高陽則截然相反，說話不緊不慢、惜字如金，公司員工曾笑稱“跟他說話像在跟機器人聊天”。

這對性格互補的搭檔，在具身智能行業并不罕見：硬件老兵配算法大牛，幾乎是行業標配。

2024年1月，千尋智能正式成立，目標直指機器人“通用大腦”。

來源：受訪者

進入2025年后，具身智能行業加速爆發。據IT桔子統計，2025年，行業全年投資事件為325起，金額為398.32億元，分別較2024年增長216%、326%。

在資本瘋狂涌入具身智能行業的同時，賽道內的創業公司也在積極進行資金戰略儲備。千尋智能也不例外。

公司成立兩年多即完成7輪融資。在2026年年初，公司完成近20億元融資、躋身具身智能領域估值百億俱樂部后，4月7日，千尋智能完成新一輪10億元融資。本輪融資由順為資本、云鋒基金聯合領投，達晨財智、某頭部人民幣基金、銀河源匯、圖靈基金、新鼎資本、庚辛資本等重磅加持。

高鵠資本是千尋智能的財務顧問，其董事總經理舒雪梅跟韓峰濤達成的共識是，千尋作為起步相對較晚的具身智能創業公司，能否拿到足夠多的錢，直接決定了公司能否“上牌桌”。

“有些公司選擇小步快跑、每輪少量融資抬高估值，這種做法會耗費大量精力去考慮生存問題，也不適合具身智能這類后續需要大額投入的賽道。一旦估值上去了但錢沒拿夠，非常危險。”舒雪梅說。

2026年，千尋智能將營收目標定在1~1.5億元、銷售數量約200臺。雖較同規模企業略顯保守，但韓峰濤解釋，2026年的核心主題是數據量級與模型性能的突破，而非追求落地與營收增長，真正的大規模落地預計在2027年下半年至2028年到來。

蘋果模式還是安卓模式？

2023年初，ChatGPT爆火，也讓一批機器人行業從業者開始思考：大模型能否與機器人結合，解決機器人在落地過程中智能和泛化能力不足的瓶頸？

當時還在珞石機器人擔任CTO的韓峰濤認為，此次變革的核心技術在于AI。這為讓機器人變得更聰明、能干更多活提供了可能。他決定再次創業。

在組建團隊時，韓峰濤首先想到的是要找一位全球頂尖的AI人才作為合伙人。當時他微信上的好友大約有6000人，他從A到Z一個個看，分析誰有可能幫他介紹AI合伙人。

陸續與100多位教授、投資人等交流過后，韓峰濤最終選擇了高陽。“我們對行業的認知、三觀以及創業想法都很契合。”

高陽是“具身大模型”的代表人物、“歸國四子”之一（其他三位分別是：邊塞科技創始人吳翼，前星海圖聯創、破殼機器人創始人許華哲，星動紀元創始人陳建宇），2020年開始擔任清華大學視覺與人形機器人實驗室主任。彼時，高陽也有創業的想法，同樣在尋找合伙人。

千尋智能聯合創始人、首席科學家高陽 來源：受訪者

他回憶，在自己見過的所有人里，韓峰濤對這個事情本質的想法和自己非常接近。“比如如何讓機器人擁有智能去從事生產，這些方面的理念都很一致；其次，他在生產力機器人的技術研發、制造和銷售方面有非常完整的經驗，而如何讓機器人具備生產力、替代人類勞動，正是這一波機器人發展中最需要的東西。最后，在性格方面我們也聊得來，他比較直率，很真誠，和我也很契合。”高陽說。

2024年年初，韓峰濤、高陽及另一位合伙人鄭靈茵三人聯合創立了千尋智能。高陽負責科學、新技術的先進性以及AI的整體方向，鄭靈茵負責公司運營及商業化相關事務，韓峰濤擔任CEO，把控如何將技術轉化為產品以及整體產品化的節奏。

公司成立之初，便確定了“軟硬一體”的發展方向。

對此，高陽解釋：“因為軟件才剛剛起步，雖然表現不錯，但還不夠好。為了讓系統最終達到足夠好的性能，我們必須采用軟硬結合的方式。這也是基于技術發展階段和社會分工的思考所作出的戰略選擇。”

但在2024年左右，這一模式在行業里并沒有成為共識。

高陽回憶，當時他們經常被問到的一個問題是：“公司未來是蘋果模式還是安卓模式？”

面對這個問題時，千尋團隊往往用一個類比回復：在PC發展初期，個人電腦和操作系統都還不存在，一切都是從零開始構建。這非常像當前的機器人行業：硬件尚未完全定型，大腦也沒有完全定型，兩者高度相互依賴，并且都在快速發展。

“歷史上比較成功的企業，比如IBM，也都是做軟硬一體，最后賣的是整體解決方案。等到行業再發展十年、二十年，才逐漸出現專業化分工，比如微軟專門做操作系統，聯想、惠普、戴爾專注做硬件。”高陽認為，機器人行業在剛開始階段也會以綜合一體的方式起步，隨著行業慢慢成熟，再逐步走向高度細致的分工。

綠洲資本是千尋智能種子輪和天使輪的投資方，其創始合伙人張津劍回憶，當時大家的注意力基本都在AI上，還沒有太多人關注具身領域。2024年他們投完之后，后一輪融資進行得特別難。

張津劍認為：“這些都是噪聲”。作為投資人，他們真正關心的是：是不是一群對的人，在朝著對的方向去探索。

得益于韓峰濤等人過往的硬件經驗，2024年7月，剛成立半年的千尋智能便發布了Moz0初代機器人。

韓峰濤強調，交付給客戶的一定是軟硬一體的完整產品，軟件需求、硬件需求和開發進度必須同步，這樣整體的性能、成本和體驗才能做到最優。

“硬件決定上限，軟件決定能發揮出多少上限。”韓峰濤說。他解釋，如果硬件只能舉起10公斤的重物，軟件再厲害，也不可能讓它舉起11公斤；如果硬件最快能跑10米每秒，算法只能盡量逼近這個極限，永遠無法讓硬件跑到12米每秒。

“能干活”是第一要義

對于有著工業機器人背景的韓峰濤而言，機器人“能干活”是第一要義，“我們的思路是締造下一代智慧勞動力。”這也是千尋的機器人取名為Moz（墨子）的原因。韓峰濤表示，諸子百家中，墨子是出了名的“能工巧匠”，造過不少實用的機械物件。“我們希望Moz機器人跟真的墨子一樣，是個干活小能手。”

一個完整的人形機器人通常可以分為大腦、感知（眼睛）、傳感器（皮膚）、胳膊、手、腿等部分。韓峰濤認為，目前最成熟的是視覺攝像頭和手臂，而腿部的硬件成熟度還不夠高。因此，Moz機器人的最初設計是輪式底盤的人形機器人。

來源：受訪者

“如果你在學校搞科研，肯定要研究最前沿的東西，但做產品不能用不成熟的技術。像雙足這類方案，在續航、穩定性、負載能力以及復雜地形的通過能力等方面，目前都還達不到產品化要求。”韓峰濤說。

他判斷，輪式人形是未來3~5年非常務實的落地方案，但不排除三五年后雙足成熟了，Moz2或Moz3會把移動方式換成腿。

基于“能干活”的目標，千尋智能也在加速發展AI模型，提升機器人的泛化能力。

2024年7月，千尋智能發布了一個讓機器人制作咖啡的視頻demo，整套動作非常流暢且沒有卡頓。韓峰濤表示，這是國內第一個端到端的機器人模型。

完成做咖啡的任務后，千尋團隊開始驗證機器人能否勝任更多任務，如插花、扶水瓶、撿糖果、擦桌子等簡單操作。“抓取是人干活的第一步。”韓峰濤說。在這些基礎任務取得進展后，2024年11月至12月，團隊開始訓練機器人執行疊衣服等更復雜的長程操作。疊衣服也被認為是機器人面臨的最難的單一任務之一。

2025年3月，千尋智能發布Spirit v1 VLA模型搶先版，搭載該模型的人形機器人已能夠完成“疊衣服”等長程復雜任務。同年6月，公司正式發布全力控人形機器人Moz1，搭載自研VLA模型，支持全身零延時遙操作，配合自研的多維度數采設備，可高效完成數據采集，支撐模型的小時級迭代。

2026年1月，千尋智能進一步開源Spirit v1.5模型，成為首個在性能上超越Pi0.5的中國開源模型。Pi0.5是美國機器人公司Physical Intelligence于2025年4月發布的一款開源具身智能模型，也是首個能在陌生家庭環境中，連續完成10到15分鐘的復雜任務的端到端VLA模型，被視為通用機器人走向實際應用邁出的關鍵一步。Spirit v1.5的出現，則標志著全球VLA模型競爭進入新階段。

模型的訓練離不開大量數據，千尋智能同樣面臨機器人行業普遍的數據困境。

韓峰濤認為，數據質量決定了模型質量。在模型訓練中，真實數據的質量更高，仿真數據只能作為有效補充。他還公開了千尋智能的“數據配方”：95%以上的數據采用真實數據，仿真數據占比不超過5%。

千尋智能目前的真實數據來源有兩類：一是真實的人類干活視頻；二是通過數據工廠，利用遙操作和可穿戴設備真實采集的高質量數據。訓練模式上涵蓋預訓練、后訓練和強化學習，如預訓練階段使用視頻監督微調，以真實世界的遙操作數據和可穿戴數據為主；通過強化學習來提升技能，使得任務完成率達到可變的狀態。

截至目前，千尋智能已累計獲取超20萬小時的多類型真實交互數據，涵蓋互聯網視頻、遙操作、可穿戴采集等多個維度，預計2026年總量將突破100萬小時。其自研的可穿戴式數據采集設備已迭代至第五代，數據采集成本降至傳統方式的1/10。

來源：受訪者

面對80萬小時的數據缺口，高陽表示，此前團隊主要處于研發階段，尚未啟動超大規模的數據采集。如今，無論是互聯網視頻數據的獲取，還是可穿戴設備的技術成熟度，都已邁上新臺階，實現百萬小時級的數據采集并不困難。

高陽預計，到2026年年底或2027年年中，千尋的模型水平有望達到類似GPT-3的階段。屆時主要體現為泛化能力的提升，即機器人能夠在大多數任務上都有完成趨勢，整體成功率約為60%至70%。高陽透露，目前規劃的百萬小時數據主要用于預訓練，整體思路是先通過預訓練構建廣泛的任務基礎，再結合后訓練進行針對性優化。

從實驗室走向產線

在融資過程中，韓峰濤更傾向于引入資源型投資人。資源主要分為三類：第一類是產業投資方，在公司早期就能提供應用場景和銷售反饋；第二類是大型美元基金及市場知名基金；第三類則是具有豐富創業經驗的企業家資源，如連續創業者和國內知名企業家。在他看來，與這些創業路上的先行者交流，他能收獲寶貴指導，幫助團隊少走很多彎路。

千尋智能在天使輪融資階段就已引入產業投資方，即寧德時代副董事長李平創立的柏睿資本。到了Pre-A+輪融資過程中，有多家機構表達了合作意向，但京東推進速度最快。京東擁有成熟的物流場景，其高層在機器人領域的布局也相當積極，雙方理念契合，因此千尋智能選擇京東作為合作伙伴

來源：受訪者

這些產業投資方不僅是資金支持者，更是千尋智能探索技術落地與商業化能力的重要合作伙伴。2025年12月，千尋智能宣布，全球首條人形具身智能產線已在寧德時代中州基地投入運行，其自研的“小墨”機器人作為產線核心設備，實現了近千塊電池的零故障量產。

高陽在接受《中國企業家》采訪時表示，機器人從實驗室走向產線的主要挑戰在于工程化。他指出，實驗室中的Demo可能95%的成功率已算不錯，但在寧德時代的產線上，成功率至少需要達到99.99%以上，才具備繼續推進的價值。此外，還需要解決系統易用性、聯合調試、數據閉環等一系列復雜的工業級系統問題，處理大量工程化細節。

為此，千尋團隊派駐工程師長期駐廠。高陽舉例說，寧德時代對安全生產要求極高，入場必須穿帶有鋼板防刺穿的勞保鞋，雖然安全但極為不適，工作過程中他們需要在廠里大量走路考察工作環節，導致許多同事第一天腳就痛得受不了。為了實現技術落地，團隊成員輪班駐扎現場近半年，逐一攻克各種實際難題。

不過高陽強調，千尋智能的產品定位是通用性機器人平臺，而非針對單一場景的專用設備。該平臺具備規模化復制與后訓練能力，可針對不同任務進行快速適配與調整。未來與合作伙伴展開協作時，將以平臺型產品為核心，提供銷售、定制及二次開發等服務。此外，當模型能力躍升至GPT-3/3.5水平后，C端市場也將納入公司的發展考量。

談及商業化，韓峰濤認為，千尋智能的目標是先to大B，再to小B，最后to C，整個B端至少需要五年。“to C的門檻很高，一臺機器人賣一兩萬元甚至三五萬，消費者不可能為‘花架子’買單。”

在韓峰濤看來，C端爆發有三大難題需要解決。一是AI能力，現有技術能完成的任務還很有限，會讓用戶覺得“不值”；二是成本，價格取決于出貨量，整個產業鏈必須足夠成熟才能降本；三是安全，這也是最容易被忽視的問題。機器人重量帶來的倒地風險、家庭隱私等，也都是C端落地必須解決的現實問題。

高陽認為，在行業發展初期，千尋智能的模式類似于蘋果和IBM，提供軟硬一體的完整解決方案；后期不排除向安卓模式演進，但距離那個階段可能還相當遙遠。