韩峰涛的思路是，缔造下一代智慧劳动力。

千寻智能的两位创始人，个性反差非常鲜明。

创始人兼CEO韩峰涛是妥妥的“社牛”，采访时滔滔不绝、自带感染力，逻辑强大；联合创始人、首席科学家高阳则截然相反，说话不紧不慢、惜字如金，公司员工曾笑称“跟他说话像在跟机器人聊天”。

这对性格互补的搭档，在具身智能行业并不罕见：硬件老兵配算法大牛，几乎是行业标配。

2024年1月，千寻智能正式成立，目标直指机器人“通用大脑”。

来源：受访者

进入2025年后，具身智能行业加速爆发。据IT桔子统计，2025年，行业全年投资事件为325起，金额为398.32亿元，分别较2024年增长216%、326%。

在资本疯狂涌入具身智能行业的同时，赛道内的创业公司也在积极进行资金战略储备。千寻智能也不例外。

公司成立两年多即完成7轮融资。在2026年年初，公司完成近20亿元融资、跻身具身智能领域估值百亿俱乐部后，4月7日，千寻智能完成新一轮10亿元融资。本轮融资由顺为资本、云锋基金联合领投，达晨财智、某头部人民币基金、银河源汇、图灵基金、新鼎资本、庚辛资本等重磅加持。

高鹄资本是千寻智能的财务顾问，其董事总经理舒雪梅跟韩峰涛达成的共识是，千寻作为起步相对较晚的具身智能创业公司，能否拿到足够多的钱，直接决定了公司能否“上牌桌”。

“有些公司选择小步快跑、每轮少量融资抬高估值，这种做法会耗费大量精力去考虑生存问题，也不适合具身智能这类后续需要大额投入的赛道。一旦估值上去了但钱没拿够，非常危险。”舒雪梅说。

2026年，千寻智能将营收目标定在1~1.5亿元、销售数量约200台。虽较同规模企业略显保守，但韩峰涛解释，2026年的核心主题是数据量级与模型性能的突破，而非追求落地与营收增长，真正的大规模落地预计在2027年下半年至2028年到来。

苹果模式还是安卓模式？

2023年初，ChatGPT爆火，也让一批机器人行业从业者开始思考：大模型能否与机器人结合，解决机器人在落地过程中智能和泛化能力不足的瓶颈？

当时还在珞石机器人担任CTO的韩峰涛认为，此次变革的核心技术在于AI。这为让机器人变得更聪明、能干更多活提供了可能。他决定再次创业。

在组建团队时，韩峰涛首先想到的是要找一位全球顶尖的AI人才作为合伙人。当时他微信上的好友大约有6000人，他从A到Z一个个看，分析谁有可能帮他介绍AI合伙人。

陆续与100多位教授、投资人等交流过后，韩峰涛最终选择了高阳。“我们对行业的认知、三观以及创业想法都很契合。”

高阳是“具身大模型”的代表人物、“归国四子”之一（其他三位分别是‌：边塞科技创始人吴翼，前星海图联创、破壳机器人创始人‌许华哲，星动纪元创始人‌陈建宇‌），2020年开始担任清华大学视觉与人形机器人实验室主任。彼时，高阳也有创业的想法，同样在寻找合伙人。

千寻智能 联合创始人、首席科学家高阳来源：受访者

他回忆，在自己见过的所有人里，韩峰涛对这个事情本质的想法和自己非常接近。“比如如何让机器人拥有智能去从事生产，这些方面的理念都很一致；其次，他在生产力机器人的技术研发、制造和销售方面有非常完整的经验，而如何让机器人具备生产力、替代人类劳动，正是这一波机器人发展中最需要的东西。最后，在性格方面我们也聊得来，他比较直率，很真诚，和我也很契合。”高阳说。

2024年年初，韩峰涛、高阳及另一位合伙人郑灵茵三人联合创立了千寻智能。高阳负责科学、新技术的先进性以及AI的整体方向，郑灵茵负责公司运营及商业化相关事务，韩峰涛担任CEO，把控如何将技术转化为产品以及整体产品化的节奏。

公司成立之初，便确定了“软硬一体”的发展方向。

对此，高阳解释：“因为软件才刚刚起步，虽然表现不错，但还不够好。为了让系统最终达到足够好的性能，我们必须采用软硬结合的方式。这也是基于技术发展阶段和社会分工的思考所作出的战略选择。”

但在2024年左右，这一模式在行业里并没有成为共识。

高阳回忆，当时他们经常被问到的一个问题是：“公司未来是苹果模式还是安卓模式？”

面对这个问题时，千寻团队往往用一个类比回复：在PC发展初期，个人电脑和操作系统都还不存在，一切都是从零开始构建。这非常像当前的机器人行业：硬件尚未完全定型，大脑也没有完全定型，两者高度相互依赖，并且都在快速发展。

“历史上比较成功的企业，比如IBM，也都是做软硬一体，最后卖的是整体解决方案。等到行业再发展十年、二十年，才逐渐出现专业化分工，比如微软专门做操作系统，联想、惠普、戴尔专注做硬件。”高阳认为，机器人行业在刚开始阶段也会以综合一体的方式起步，随着行业慢慢成熟，再逐步走向高度细致的分工。

绿洲资本是千寻智能种子轮和天使轮的投资方，其创始合伙人张津剑回忆，当时大家的注意力基本都在AI上，还没有太多人关注具身领域。2024年他们投完之后，后一轮融资进行得特别难。

张津剑认为：“这些都是噪声”。作为投资人，他们真正关心的是：是不是一群对的人，在朝着对的方向去探索。

得益于韩峰涛等人过往的硬件经验，2024年7月，刚成立半年的千寻智能便发布了Moz0初代机器人。

韩峰涛强调，交付给客户的一定是软硬一体的完整产品，软件需求、硬件需求和开发进度必须同步，这样整体的性能、成本和体验才能做到最优。

“硬件决定上限，软件决定能发挥出多少上限。”韩峰涛说。他解释，如果硬件只能举起10公斤的重物，软件再厉害，也不可能让它举起11公斤；如果硬件最快能跑10米每秒，算法只能尽量逼近这个极限，永远无法让硬件跑到12米每秒。

“能干活”是第一要义

对于有着工业机器人背景的韩峰涛而言，机器人“能干活”是第一要义，“我们的思路是缔造下一代智慧劳动力 。 ”这也是千寻的机器人取名为Moz（墨子）的原因。韩峰涛表示，诸子百家中，墨子是出了名的“能工巧匠”，造过不少实用的机械物件。“我们希望Moz机器人跟真的墨子一样，是个干活小能手。”

一个完整的人形机器人通常可以分为大脑、感知（眼睛）、传感器（皮肤）、胳膊、手、腿等部分。韩峰涛认为，目前最成熟的是视觉摄像头和手臂，而腿部的硬件成熟度还不够高。因此，Moz机器人的最初设计是轮式底盘的人形机器人。

来源：受访者

“如果你在学校搞科研，肯定要研究最前沿的东西，但做产品不能用不成熟的技术。像双足这类方案，在续航、稳定性、负载能力以及复杂地形的通过能力等方面，目前都还达不到产品化要求。”韩峰涛说。

他判断，轮式人形是未来3~5年非常务实的落地方案，但不排除三五年后双足成熟了，Moz2或Moz3会把移动方式换成腿。

基于“能干活”的目标，千寻智能也在加速发展AI模型，提升机器人的泛化能力。

2024年7月，千寻智能发布了一个让机器人制作咖啡的视频demo，整套动作非常流畅且没有卡顿。韩峰涛表示，这是国内第一个端到端的机器人模型。

完成做咖啡的任务后，千寻团队开始验证机器人能否胜任更多任务，如插花、扶水瓶、捡糖果、擦桌子等简单操作。“抓取是人干活的第一步。”韩峰涛说。在这些基础任务取得进展后，2024年11月至12月，团队开始训练机器人执行叠衣服等更复杂的长程操作。叠衣服也被认为是机器人面临的最难的单一任务之一。

2025年3月，千寻智能发布Spirit v1 VLA模型抢先版，搭载该模型的人形机器人已能够完成“叠衣服”等长程复杂任务。同年6月，公司正式发布全力控人形机器人Moz1，搭载自研VLA模型，支持全身零延时遥操作，配合自研的多维度数采设备，可高效完成数据采集，支撑模型的小时级迭代。

2026年1月，千寻智能进一步开源Spirit v1.5模型，成为首个在性能上超越Pi0.5的中国开源模型。Pi0.5是美国机器人公司Physical Intelligence于2025年4月发布的一款开源具身智能模型，也是首个能在陌生家庭环境中，连续完成10到15分钟的复杂任务的端到端VLA模型，被视为通用机器人走向实际应用迈出的关键一步。Spirit v1.5的出现，则标志着全球VLA模型竞争进入新阶段。

模型的训练离不开大量数据，千寻智能同样面临机器人行业普遍的数据困境。

韩峰涛认为，数据质量决定了模型质量。在模型训练中，真实数据的质量更高，仿真数据只能作为有效补充。他还公开了千寻智能的“数据配方”：95%以上的数据采用真实数据，仿真数据占比不超过5%。

千寻智能目前的真实数据来源有两类：一是真实的人类干活视频；二是通过数据工厂，利用遥操作和可穿戴设备真实采集的高质量数据。训练模式上涵盖预训练、后训练和强化学习，如预训练阶段使用视频监督微调，以真实世界的遥操作数据和可穿戴数据为主；通过强化学习来提升技能，使得任务完成率达到可变的状态。

截至目前，千寻智能已累计获取超20万小时的多类型真实交互数据，涵盖互联网视频、遥操作、可穿戴采集等多个维度，预计2026年总量将突破100万小时。其自研的可穿戴式数据采集设备已迭代至第五代，数据采集成本降至传统方式的1/10。

来源：受访者

面对80万小时的数据缺口，高阳表示，此前团队主要处于研发阶段，尚未启动超大规模的数据采集。如今，无论是互联网视频数据的获取，还是可穿戴设备的技术成熟度，都已迈上新台阶，实现百万小时级的数据采集并不困难。

高阳预计，到2026年年底或2027年年中，千寻的模型水平有望达到类似GPT-3的阶段。届时主要体现为泛化能力的提升，即机器人能够在大多数任务上都有完成趋势，整体成功率约为60%至70%。高阳透露，目前规划的百万小时数据主要用于预训练，整体思路是先通过预训练构建广泛的任务基础，再结合后训练进行针对性优化。

从实验室走向产线

在融资过程中，韩峰涛更倾向于引入资源型投资人。资源主要分为三类：第一类是产业投资方，在公司早期就能提供应用场景和销售反馈；第二类是大型美元基金及市场知名基金；第三类则是具有丰富创业经验的企业家资源，如连续创业者和国内知名企业家。在他看来，与这些创业路上的先行者交流，他能收获宝贵指导，帮助团队少走很多弯路。

千寻智能在天使轮融资阶段就已引入产业投资方，即宁德时代副董事长李平创立的柏睿资本。到了Pre-A+轮融资过程中，有多家机构表达了合作意向，但京东推进速度最快。京东拥有成熟的物流场景，其高层在机器人领域的布局也相当积极，双方理念契合，因此千寻智能选择京东作为合作伙伴。

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这些产业投资方不仅是资金支持者，更是千寻智能探索技术落地与商业化能力的重要合作伙伴。2025年12月，千寻智能宣布，全球首条人形具身智能产线已在宁德时代中州基地投入运行，其自研的“小墨”机器人作为产线核心设备，实现了近千块电池的零故障量产。

高阳在接受《中国企业家》采访时表示，机器人从实验室走向产线的主要挑战在于工程化。他指出，实验室中的Demo可能95%的成功率已算不错，但在宁德时代的产线上，成功率至少需要达到99.99%以上，才具备继续推进的价值。此外，还需要解决系统易用性、联合调试、数据闭环等一系列复杂的工业级系统问题，处理大量工程化细节。

为此，千寻团队派驻工程师长期驻厂。高阳举例说，宁德时代对安全生产要求极高，入场必须穿带有钢板防刺穿的劳保鞋，虽然安全但极为不适，工作过程中他们需要在厂里大量走路考察工作环节，导致许多同事第一天脚就痛得受不了。为了实现技术落地，团队成员轮班驻扎现场近半年，逐一攻克各种实际难题。

不过高阳强调，千寻智能的产品定位是通用性机器人平台，而非针对单一场景的专用设备。该平台具备规模化复制与后训练能力，可针对不同任务进行快速适配与调整。未来与合作伙伴展开协作时，将以平台型产品为核心，提供销售、定制及二次开发等服务。此外，当模型能力跃升至GPT-3/3.5水平后，C端市场也将纳入公司的发展考量。

谈及商业化，韩峰涛认为，千寻智能的目标是先to大B，再to小B，最后to C，整个B端至少需要五年。“to C的门槛很高，一台机器人卖一两万元甚至三五万，消费者不可能为‘花架子’买单。”

在韩峰涛看来，C端爆发有三大难题需要解决。一是AI能力，现有技术能完成的任务还很有限，会让用户觉得“不值”；二是成本，价格取决于出货量，整个产业链必须足够成熟才能降本；三是安全，这也是最容易被忽视的问题。机器人重量带来的倒地风险、家庭隐私等，也都是C端落地必须解决的现实问题。

高阳认为，在行业发展初期，千寻智能的模式类似于苹果和IBM，提供软硬一体的完整解决方案；后期不排除向安卓模式演进，但距离那个阶段可能还相当遥远。