本文来自微信公众号： 巨潮WAVE ，编辑：杨旭然，作者：谢泽锋，原文标题：《打破行业融资速度记录，具身黑马踩中物理AI狂热 | 巨潮》
疯狂
千寻智能讲述的，是一位80后学霸二次创业的故事。
1984年出生的韩峰涛，本科毕业于华中科技大学自动化学院，硕士毕业于浙江大学，博士师从机器人学术泰斗丁汉院士。
三十岁那年他从国企辞职，与郑灵茵等联合创办珞石机器人，投身工业机器人领域，并主导交付了超2万台机器人。创业十年，让他见证了“工业机器人国产化率从3%提升到54%”的历史性跨越，但也察觉到大部分公司并不赚钱的窘境。
工业机器人的场景封闭，动作固化，加之AI 1.0时代的能力上限，始终无法实现预期之中的具身智能。
时代的转折发生在2022年，当年11月，ChatGPT横空出世，AGI时代的来临，让韩峰涛意识到创造一个真正的“具身智能大脑”的机会来了。
2023年夏天，韩峰涛决定二次创业。彼时他需要寻找到一位AI技术大牛，据说他陆续面见了100多人，最终和清华大学交叉信息研究院助理教授高阳一拍即合。
2024年1月，千寻智能成立，韩峰涛、高阳、郑灵茵组成了“战略+技术+运营”的铁三角。
高阳本科就读于清华大学计算机系，后在加州大学伯克利分校攻读博士，师从具身智能领域泰斗Pieter Abbeel，其正是具身智能头部公司Physical Intelligence的联合创始人。
“产业老兵+AI大拿”的组合，立刻获得资本青睐。公司成立仅7个月内，就完成近2亿元种子轮与天使轮融资；2025年相继拿下Pre-A轮和Pre-A+轮共计11亿元。
今年具身智能赛道融资趋近白热化，尽管韩峰涛用“打童工”来警示行业不要冒进。但杀红了眼的资本急于拿到一张门票，仅上半年，行业完成高达288起融资，总规模超460亿元。
但整个市场的资金分配极度失衡，“二八分化”十分严重，前5家分走171亿元（占37%）。千寻智能融资节奏也在加快，2月连续完成两轮融资近20亿元，估值顺利破百亿；4月再拿到10亿元资金；6月又斩获15亿元A+轮融资。
千寻近三个月的45亿元，就相当于200多家公司总和的近三分之一。
这样的成长速度更加令人咋舌——成立于2016年的宇树科技，从创立到百亿估值用了9年时间，而千寻直接把这个周期缩短到两年多。
韩峰涛在接受晚点采访时曾经表示：“2026年的具身非常像2023年的大模型，如果你拿不到很多钱，模型性能跑不到头部，就没有上牌桌的机会了。”
资本持续疯抢头部机器人公司，融资已经从加速器变成了门票。千寻智能的投资人阵容也堪称豪华，雷军系的顺为资本、马云的云峰基金，以及刘强东、周鸿祎、葛卫东都大笔加持，沙特阿美旗下基金、红杉、达晨等也相继入局。
资本狂热、产业迸发，具身领域的独特逻辑，在千寻智能身上演绎到了极致。
大脑
基于此前十年工业机器人的磨练，聚焦具身智能领域后，韩峰涛就将重心放在“大脑”层面，尤其是通用模型航道。
目前，人工智能正从数字AI向物理AI演进。黄仁勋也在英伟达股东大会上明确表示，物理AI是继AIGC后的下一波增长浪潮。
物理AI不再局限于处理文字或图片，而是能像人一样在真实环境中干活。过去的AI生活在虚拟世界，物理AI则不仅拥有“身体”更需要“大脑”，能理解物理规律，并操作物理系统。
王兴兴也坦言，谁若能率先研发出真正适用于机器人物理世界的专用大模型，他就“足够拿诺贝尔奖”。
英伟达推出了第一人视角的世界基础模型Cosmos，并为此配套了强大的芯片等生态体系。
千寻智能的思维和英伟达相似，韩峰涛就把“能干活”作为机器人的第一要义，因此将其取名为Moz（墨子），期望“缔造下一代智慧劳动力。”
2024年7月，千寻智能发布了机器人制作咖啡的视频，韩峰涛认为，这是国内第一个端到端的机器人模型；当年底，团队开始训练机器人叠衣服等更复杂的长程动作，叠衣服被认为是机器人所面临的最难的单一任务之一。
去年3月，千寻智能发布Spirit v1 VLA模型抢先版，6月发布全力控人形机器人Moz1，搭载自研VLA模型；2026年1月，开源Spirit v1.5模型，5个月后，Spirit v1.6在RoboArena登顶全球第一（后被除名）。
来源：RoboArena榜单
当人形机器人爆发式出货之时，业界已经在探讨具身智能行业的落地问题，而韩峰涛对此表示谨慎。他明确指出，2026年不会是具身行业的落地生死之年，而是具身模型性能快速提升的一年，我们会把绝大部分精力放在模型上。
只有当具身模型通过零样本学习就能实现70%-80%的任务成功率时，机器人才能快速放量，真正大规模落地预计在2027年下半年到2028年。
AI能力取决于算力、算法和数据，大语言模型的数据可以在互联网、图书馆等等地方找到，因此性能的提升在于算力底座；而到了物理AI世界，机器人要学习的并非现有的图片和文字，而如何抓住一个杯子，动作失败后如何纠正，这套数据体系互联网上根本不存在。
因此，数据才是物理AI的胜负手。
千寻智能2026年的目标是采集100万小时有效数据，并且其选择了一条截然不同的技术路线——其“数据金字塔”训练理念和“非完美数据”（Dirty Data）策略。
在预训练阶段，千寻没有走传统“世界模型”逐帧预测的高算力消耗路线，而是选择基于海量现存的人类视频进行预训练，降低算力成本。
其“数据金字塔”由此形成，底层是海量互联网视频（低成本、高覆盖），中层遥操作和可穿戴设备采集的交互数据，顶层是真机rollout产生的高精度数据。
团队提出了一个反行业共识的“脏数据”理念——“Dirty data is the key to scaling VLA models”（非完美数据才是扩展VLA模型的关键）。
真实世界本身就充满未知的不确定性，刻意保留失败、动作混乱、非标准操等“脏数据”相比“干净数据”更有价值。这样的训练，能让机器人更像人，更能适应现实世界。
更加注重大脑，也让韩峰涛颇有“战略定力”。他认为，世界模型“卡点”解决之前，要聚焦解决卡点，也就是提升模型能力；卡点解决之后，才看后期的速度。
因为在韩峰涛看来，“当前模型只有两三岁小孩的智商。”
早期
同一时刻，获得世界级评级机构和资金青睐，千寻瞬间成为具身智能赛道冉冉升起的明星。
由加州伯克利、斯坦福等顶尖高校联合英伟达等AI巨头推出的RoboArena，是全球具身机器人通用模型领域的权威榜单，业内称其为“具身智能奥林匹克”，对标大语言模型领域的Chatbot Arena。
千寻Spirit v1.6超越英伟达Cosmos、Physical Intelligence等顶尖企业大模型，狠狠刷了一波屏，加上近期高频融资，有消息称其估值已经接近200亿元。
RoboArena秉持开放注册的分布式评测逻辑，任何机构都可以注册成为评测者。6月14日，RoboArena称，经过调查，Spirit v1.6回滚后仅有25组评测有效，未达到上榜要求的100组门槛。最终，Spirit v1.6被官方榜单“剔除”。
从登顶世界第一，到被官方“除名”，中间只隔了72小时。而千寻迄今未就此事件作出回应。
该榜单评测本身也存在一定“BUG”，但此次乌龙事件也让外界对千寻的技术实力产生质疑。
相比意外“落榜”，其核心研发人员离职，会更令资本紧张。据传，千寻具身智能部负责人解浚源已于4月份离职，并在此前退出千寻智能子公司万境千寻股东之列。
来源：天眼查
2025年3月，解浚源从字节跳动跳槽至千寻智能，担任具身智能部负责人，主导具身大模型的研发与团队搭建。其毕业于中科大计算机系，曾任亚马逊深度学习核心架构师、字节跳动AI高级专家。
如今，仅在职一年就选择离开，无疑也将对千寻造成一定影响。有消息称，这位AI天才希望聚焦小B端，推动轻量化垂直模型业务，而公司更侧重“通用大模型”的路径。
目前，千寻智能已招揽前微软亚洲研究院高级研究员郭俊良，推动其担任具身模型负责人。核心研发负责人更换是否会影响模型迭代节奏，还是个未知数。
商业化层面，韩峰涛始终淡定。但宇树科技去年出货量已超5500台，今年的目标为1万至2万台；智元机器人新增超万台订单。千寻方面虽然和博世、京东药房、宁德时代合作，大规模落地仍处在早期阶段的早期阶段。
具身智能行业如今普遍存在“Demo困在展厅”的困局，但还是会有非常多的投资人和关注者希望看到这些机器人能在实际工作中取得进展——即便大家也都非常理解这还为时尚早。
投资人和公众较高的预期，可能会影响韩封涛的战略定力。未来在宇树、智元等行业头部公司抢占规模优势之后，千寻的商业化进程将成为一大考验。
写在最后
进入2026年，全球资本市场上的硬科技板块已经入极度亢奋状态，中际旭创、寒武纪、智谱都已晋升为万亿市值企业，资本也在寻找下一个爆发点。
物理AI的光明前景已经成为人工智能领域的共识，千寻智能就是在如此沸腾的环境中，实现融资和估值的双重膨胀。
毫无疑问地，这家公司已经成功“上牌桌”，成为具身领域物理AI的代表。
韩峰涛提出的目标是“在大厂全面杀入之前，一定要把自己做成中厂，一年至少卖出10万台机器人”。显然，这个目标与当前行业现实之间还存在不小的差距。
高阳曾判断，我们（具身智能）正处在“Robot GPT-1”阶段，四年后可能达到3.5阶段。但也正是因为这种差距和前景，资本更有理由去进行超前的大笔押注。
毕竟在这个万亿级市场刚刚起航的历史时刻，没有人愿意落在后面。