千寻智能完成近20亿融资，引领具身基模进化与商业化落地

二、技术与数据双轮驱动，筑牢核心竞争壁垒

2026 年 1 月，千寻智能开源的Spirit v1.5模型，成为首个在性能上超越Pi0.5的中国开源模型。该模型具备强大的零样本泛化能力，无需新样本训练即可完成擦拭物体、操作铰链与柔性物体等复杂任务，展现出跨场景的高效执行能力。

这一突破的背后，是千寻智能在技术路径上的长期深耕。千寻智能联合创始人高阳表示：

“我们坚持‘数据金字塔’训练理念，在预训练阶段没有走传统‘世界模型’预测每一帧的老路——那条路算力消耗巨大且效率不高。我们选择基于海量人类互联网视频进行预训练，在更少参数量下实现更好效果，显著降低算力成本。”

在数据采集层面：“我们通过自研设备将数据采集成本降低了90%，这才有了海量真实世界数据的规模化落地。正是这些技术能力的叠加，让Spirit v1.5成为全球首个性能超越Pi0.5的开源基座具身模型。”

千寻智能坚定以“多样性”为核心推进Scaling路线。截至目前，已累计获取超20万小时多类型真实交互数据，覆盖互联网视频、遥操作、可穿戴采集等维度，预计2026年总量将突破100万小时。自研的可穿戴式数采设备已迭代至第5代，将数据成本降至传统方式的1/10，为规模化采集扫清障碍。

更为关键的是，千寻提出反直觉观点：Dirty data is the key to scaling VLA models。通过在多样化“非完美数据”上的训练，团队发现了斜率更高的Scaling曲线——数据的多样性，远比“干净”本身更具价值。正是这套数据哲学，让千寻所聚焦的VLA技术路线与Google DeepMind、Pi等全球头部公司高度同频，印证了其技术布局的前瞻性。

三、团队与商业化：稀缺资产与 “能力输出” 模式

千寻智能在商业化落地方面实现强劲突破：全球首条人形具身智能产线已在宁德时代中州基地投运，小墨机器人成为产线核心设备，近千块电池实现零故障量产，作业节拍与熟练工人相当甚至更快，展现出对生产不确定性的毫秒级快速适应和超越人类的柔性操作能力。依托100%自研的全栈技术护城河与海量工艺数据积累，千寻智能不仅确立了行业壁垒，还将“能力输出”推向极致：从单纯卖硬件，转为输出感知、决策、执行的全栈能力，快速定制以适配不同产线并实现全球规模化复制，未来将覆盖多种电池类型与工艺环节，彻底重塑新能源制造的商业边界。

在商用领域，与京东的合作进一步拓展了这一边界。墨子机器人在京东零售场景中替代人类进行讲解互动与产品操作演示，双方正共同探索京东云及Joyinside大模型在大型零售网络中的落地潜力，实现技术研发与应用场景的双向赋能。

商业化成果的背后，是千寻智能在核心能力上的深厚积淀。行业共识是：具身智能的竞争，本质是顶级模型团队的竞争。而千寻智能拥有一支被称为“不可复制的AI梦之队”——成员多来自UC Berkeley、清华、北大等顶尖学府，平均年龄不到30岁，却已在多模态大模型、机器人学、强化学习、模仿学习等具身模型核心领域拥有深厚的学术与工程基因。不仅在国际开源社区持续输出核心成果，更具备打通“模型-算法-硬件”的全链路能力。正是这支年轻而稀缺的团队，撑起了Spirit v1.5超越Pi0.5的技术底气。投资人曾评价：“千寻的团队，对标的是Pi、Google DeepMind那一梯队的配置。”

云锋基金执行董事董怀谨表示：“专属物理世界的AI大脑是具身智能实现跃迁的重要前提，而穿越周期的核心壁垒来自于技术对生产力的实际创造。高阳作为新一代具身智能科学家，牵头打造AI基础模型与自研核心设备，高效高质地推动「多样数据—基础模型—真实场景」的飞轮升级，并基于软硬一体全栈能力在实际产业场景中迭代闭环。期待千寻智能持续深耕Physical AI 基础模型，以技术底座驱动产业场景规模化落地与协同价值释放。”

顺为资本合伙人耿益璇表示：“顺为长期关注AI与硬科技的交叉创新，千寻智能是我们在这个方向上最早发掘、且连续多轮加注的核心项目。团队兼具顶尖学术底蕴与产业实战基因，更难能可贵的是，他们从一开始就选择了一条‘难而正确’的路——用‘数据金字塔’理念构建壁垒，用低成本采集破解行业数据瓶颈。正是这种务实的创新路径，让千寻率先跑通了‘场景反哺模型’的正向循环。我们坚信，这支年轻的梦之队有望成为定义下一代具身智能的中坚力量。”

本轮融资后，千寻智能将持续加大具身基础模型与真实数据体系的投入，深化产业生态共建。千寻智能始终坚信，具身智能将成为未来十年的核心基础设施，当机器真正具备物理世界理解能力，人机协作、生产流程乃至社会运行效率都将迎来深刻变革。公司将以本次融资为契机，持续深耕技术创新与产业落地，与产业合作伙伴携手共建具身智能新生态，为行业发展与社会进步注入新动能。