开发高泛化具身智能机器人，「千寻智能」完成近2亿元天使轮融资｜36氪首发

作者｜常敏潇

编辑｜邱晓芬

具身智能可谓今年全球最内卷的赛道。前有马斯克推出Optimus二代，后有国内一众大厂纷纷投资人形机器人，各路玩家都在紧锣密鼓的布局具身赛道。

36氪获悉，具身智能机器人公司「千寻智能」先后完成了近2亿元的种子轮+天使轮融资。「千寻智能」由前珞石机器人CTO韩峰涛创办，这家公司创立于2024年2月，在成立至今的半年里，公司仅用四个月就完成了两轮融资。

天使轮融资由弘辉基金领投，达晨和千乘跟投，种子轮投资人顺为资本和绿洲资本继续跟投。本轮融资所筹资金将主要用于技术研发和团队扩张。

目前，人形机器人普遍面临泛化性弱、交互性有限的普遍问题——体现到工作当中，这意味着人形机器人只能在车间、工厂等相对固定的环境中工作，和周围环境的互动有限，反应不够准确、灵敏。

人形机器人要想像人一样聪明，就需要有具身大模型作为聪明的大脑。

为了实现机器人的交互性和泛化性，「千寻智能」的核心壁垒之一是，构建了高泛化、高通用机器人大脑。大脑中就运用了视觉语言模型ViLa（Vision-and-Language Models）和部件约束模型CoPa（Constraints of Parts）模型，作为具身智能机器人底层的多模态大模型。

值得注意的是，Figure AI此前也使用了ViLa模型，以让机器人具备对日常场景的理解能力、具备生活常识——这项模型架构的提出者，正是「千寻智能」的联合创始人高阳。

图片来源：「千寻智能」

除了构建适用于具身智能的基础大模型之外，「千寻智能」的另一项技术优势是，解决了具身智能大模型的数据获取难题。

一般而言，为了教会机器人如何在真实环境中工作，科学家需要收集大量人在现实环境中运动的数据，对人形机器人进行预训练（Pre-training），以帮助他们更好的理解周围环境和复杂场景。

然而，当前获取预训练数据的困难却是最大的。

「千寻智能」创始人兼CEO韩峰涛告诉36氪，数据、算力和算法是构建具身智能大模型的三要素，目前大部分玩家在算力方面的水平相当，无法构成绝对的技术壁垒；当前算法的技术路线尚未完全收敛。因此，机器人玩家目前只能在现有数据和采集新数据的能力上拉开差距。

训练数据获取困难的原因，基于以下两点——首先，高性能机器人行业还在起步阶段，很难从机器人本体获取数据。

其次，虽然通过仿真和合成数据进行训练也不失为一个解决思路，但虚拟的合成数据中规还是和真实世界的数据存在差距。

而为了突破数据短缺难关，「千寻智能」的解决方案是，在通用高性能硬件系统的基础上，基于海量互联网数据预训练、到高样本效率模仿学习与强化学习，让AI技术进步更好的释放硬件性能。

为此，「千寻智能」联合创始人高阳，提出了目前全球样本效率最高的强化学习算法（EfficientZero和EfficientZero v2），通过提高样本效率，从模型底层解决数据短缺的问题。

在模仿学习方面，高阳则提出了EfficientImitate高性能模仿学习算法，该算法可以帮助机器人在实操过程中学会举一反三。据介绍，这一算法相比斯坦福的VMAIL算法，学习效率提升了六倍。

在产品和商业化方面，「千寻智能」未来计划将商用、服务和家用作为初步落地场景。

团队方面，「千寻智能」的团队成员都有着丰富的机器人研发背景。创始人兼CEO韩峰涛博士在机器人行业拥有十余年经验，专注于高性能轻型工业机器人研发，曾带领团队落地20+行业、100+场景，1000+客户的商业化成果转化。

同为联合创始人的清华大学高阳教授则拥有十年的具身智能、机器视觉和机器学习研究经验，专注于研究构建通用的具身智能大脑，能够在任何场景中执行任意任务。他曾与美国具身智能领域头部公司Physical Intelligence的创始人Sergey Levine有深度合作。

投资人评价：

顺为资本投资负责人表示：“ 顺为团队长期关注机器人与具身智能赛道的创新机遇, 我们看好「千寻智能」创始团队的复合背景和行业经验，期待「千寻」能积极探索场景和商业模式，推进具身智能的技术落地。"

弘晖基金投资团队表示：“具身智能是通用人工智能（AGI）的重要应用场景，市场空间极为广阔。在过去机器人的操控依赖大量人工编程流程，并对场景有诸多限制。我们非常看好具身大模型算法与硬件结合而形成的智能体对传统机器人在任务泛化性层面的提升。该类智能体是构造虚拟世界和物理世界的桥梁，也是通往空间智能的最佳路径。

中国在机器人硬件产业链具备领先优势，类如ViLa、CoPa等领先具身模型的加持有望助力实现弯道超车。千寻智能是我们在该领域布局的首个标的，团队拥有极为丰富的技术积累及产品落地经验，相信在创始团队的带领下，新一代智能机器人的量产将指日可待，掀起一场新的工业革命。弘晖基金将结合自身相关资源，和千寻团队一起为智能机器人的发展助力。”

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