馬雲、雷軍罕見聯手，千尋智能30天融資30億人民幣
韓峰濤的思路是，締造下一代智慧勞動力。
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”，採訪時滔滔不絕、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，在具身智能行業並不罕見：硬體老兵配演算法大牛，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”。
進入2025年後，具身智能行業加速爆發。據IT橘子統計，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%。
在資本瘋狂湧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後，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、雲鋒基金聯合領投，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後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台。雖較同規模企業略顯保守，但韓峰濤解釋，2026年的核心主題是資料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Android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於AI。這為讓機器人變得更聰明、能幹更多活提供了可能。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人才作為合夥人。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合夥人。
陸續與100多位教授、投資人等交流過後，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，同樣在尋找合夥人。
他回憶，在自己見過的所有人裡，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、製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。最後，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、高陽及另一位合夥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，鄭靈茵負責公司營運及商業化相關事務，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：“因為軟體才剛剛起步，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，我們必須採用軟硬結合的方式。這也是基於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，這一模式在行業裡並沒有成為共識。
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Android模式？”
面對這個問題時，千尋團隊往往用一個類比回覆：在PC發展初期，個人電腦和作業系統都還不存在，一切都是從零開始建構。這非常像當前的機器人行業：硬體尚未完全定型，大腦也沒有完全定型，兩者高度相互依賴，並且都在快速發展。
“歷史上比較成功的企業，比如IBM，也都是做軟硬一體，最後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，比如微軟專門做作業系統，聯想、惠普、戴爾專注做硬體。”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，再逐步走向高度細緻的分工。
綠洲資本是千尋智能種子輪和天使輪的投資方，其創始合夥人張津劍回憶，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年他們投完之後，後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。
得益於韓峰濤等人過往的硬體經驗，2024年7月，剛成立半年的千尋智能便發佈了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，軟體需求、硬體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。
“硬體決定上限，軟體決定能發揮出多少上限。”韓峰濤說。他解釋，如果硬體只能舉起10公斤的重物，軟體再厲害，也不可能讓它舉起11公斤；如果硬體最快能跑10米每秒，演算法只能儘量逼近這個極限，永遠無法讓硬體跑到12米每秒。
“能幹活”是第一要義
對於有著工業機器人背景的韓峰濤而言，機器人“能幹活”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，是個幹活小能手。”
一個完整的人形機器人通常可以分為大腦、感知（眼睛）、感測器（皮膚）、胳膊、手、腿等部分。韓峰濤認為，目前最成熟的是視覺攝影機和手臂，而腿部的硬體成熟度還不夠高。因此，Moz機器人的最初設計是輪式底盤的人形機器人。
“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、負載能力以及複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，但不排除三五年後雙足成熟了，Moz2或Moz3會把移動方式換成腿。
基於“能幹活”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，千尋智能發佈了一個讓機器人製作咖啡的視訊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。
完成做咖啡的任務後，千尋團隊開始驗證機器人能否勝任更多工，如插花、扶水瓶、撿糖果、擦桌子等簡單操作。“抓取是人幹活的第一步。”韓峰濤說。在這些基礎任務取得進展後，2024年11月至12月，團隊開始訓練機器人執行疊衣服等更複雜的長程操作。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，千尋智能發佈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”等長程複雜任務。同年6月，公司正式發佈全力控人形機器人Moz1，搭載自研VLA模型，支援全身零延時遙操作，配合自研的多維度數采裝置，可高效完成資料採集，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於2025年4月發佈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分鐘的複雜任務的端到端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，則標誌著全球VLA模型競爭進入新階段。
模型的訓練離不開大量資料，千尋智能同樣面臨機器人行業普遍的資料困境。
韓峰濤認為，資料質量決定了模型質量。在模型訓練中，真實資料的質量更高，模擬資料只能作為有效補充。他還公開了千尋智能的“資料配方”：95%以上的資料採用真實資料，模擬資料佔比不超過5%。
千尋智能目前的真實資料來源有兩類：一是真實的人類幹活視訊；二是通過資料工廠，利用遙操作和可穿戴裝置真實採集的高品質資料。訓練模式上涵蓋預訓練、後訓練和強化學習，如預訓練階段使用視訊監督微調，以真實世界的遙運算元據和可穿戴資料為主；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互動資料，涵蓋網際網路視訊、遙操作、可穿戴採集等多個維度，預計2026年總量將突破100萬小時。其自研的可穿戴式資料採集裝置已迭代至第五代，資料採集成本降至傳統方式的1/10。
面對80萬小時的資料缺口，高陽表示，此前團隊主要處於研發階段，尚未啟動超大規模的資料採集。如今，無論是網際網路視訊資料的獲取，還是可穿戴裝置的技術成熟度，都已邁上新台階，實現百萬小時級的資料採集並不困難。
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資料主要用於預訓練，整體思路是先通過預訓練建構廣泛的任務基礎，再結合後訓練進行針對性最佳化。
從實驗室走向產線
在融資過程中，韓峰濤更傾向於引入資源型投資人。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，他能收穫寶貴指導，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佈局也相當積極，雙方理念契合，因此千尋智能選擇京東作為合作夥伴。
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夥伴。2025年12月，千尋智能宣佈，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裝置，實現了近千塊電池的零故障量產。
高陽在接受《中國企業家》採訪時表示，機器人從實驗室走向產線的主要挑戰在於工程化。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、聯合偵錯、資料閉環等一系列複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裡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，團隊成員輪班駐紮現場近半年，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台，而非針對單一場景的專用裝置。該平台具備規模化複製與後訓練能力，可針對不同任務進行快速適配與調整。未來與合作夥伴展開協作時，將以平台型產品為核心，提供銷售、定製及二次開發等服務。此外，當模型能力躍升至GPT-3/3.5水平後，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，最後to C，整個B端至少需要五年。“to C的門檻很高，一台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，會讓使用者覺得“不值”；二是成本，價格取決於出貨量，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於蘋果和IBM，提供軟硬一體的完整解決方案；後期不排除向Android模式演進，但距離那個階段可能還相當遙遠。 (中國企業家雜誌)