2年估值破100亿，千寻智能却不敢松口气

作者 | 金角财经 Chester

人形机器人"百亿俱乐部"，迎来第六位玩家。

2月24日，千寻智能（Spirit AI）宣布连续完成两轮融资近20亿元，估值突破百亿。

在这个时间点拿到钱，本身就是一种信号。

资本名单同样耐人寻味：云锋基金、红杉中国、TCL创投、360基金等新股东入局，顺为资本、Prosperity7、达晨财智等老股东持续加注。熟悉一级市场的人都知道，这种"新老同押"的结构，意味着机构已经不只是围观，而是明确站队。

在2026年之前，人形机器人的"百亿俱乐部"只有三家：分别是B站知名UP主稚晖君的智元机器人，登上春晚的宇树科技与银河通用"三足鼎立"。而进入2026年，星海图、智平方与千寻智能，在春节前后相继登上百亿的"牌桌"。

换句话说，百亿估值在人形机器人领域，不再是孤例，而开始形成板块效应。

创始人韩峰涛在接受晚点AI采访时说得很直白："26年的具身会非常像23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。"

再翻译一下就是：在人形机器人赛道，融资已经从"加速器"变成"门票"。没有充足资金，就意味着直接出局。

千寻在这个时间点拿到20亿元，某种程度上反映出一种微妙的市场情绪：资本仍然愿意押注未来，但前提是，你必须已经站在第一梯队。

百亿，不只是估值标签。

它是一张入场券，也是一张压力表。拿到它的那一刻，倒计时就已经开始。

2年估值百亿的疯狂记录

在"百亿俱乐部"里，成立于2024年的千寻智能，不仅是最年轻的公司之一，而且从成立到估值突破百亿，仅用了26个月。

这条融资曲线几乎没有停顿。

2024年1月公司成立，7个月内完成近2亿元种子轮与天使轮融资；2025年相继完成5.28亿元Pre-A轮和近6亿元Pre-A+轮融资；2026年开年再拿近20亿元。两年6轮，累计约33.28亿元。

这种节奏，与其说是"高速"，不如说是"抢时间"。

对比来看，成立于2016年的宇树科技，从创立到估值破百亿用了9年。千寻把这个周期压缩到两年多，本质上不是效率提升，而是环境不同：它踩在大模型爆发后的窗口期上。

但千寻智能并非横空出世。

创始人韩峰涛，是机器人行业的二次创业者。2015年，他联合创立协作机器人公司珞石并担任CTO，带领团队交付数十款型号、累计超过2万台工业机器人。

按照他的说法，这十年见证了"工业机器人的国产化率从3%提升到超过50%，但大部分公司并不赚钱。"

不赚钱的核心问题不是机器人不够多，而是打工能力有限。

工业机器人高度依赖定制与场景固化，换一个任务就要重写逻辑。泛化能力弱，规模效应有限，毛利被反复摊薄。韩峰涛当年也尝试过"硬件升级+早期深度学习"的路线，但受限于当时AI能力上限，始终做不出真正意义上的"通用大脑"。

真正的转折发生在2023年。当ChatGPT出现，通用模型展现出跨任务迁移能力，他意识到变量来了。

"减速器、一体化关节、电机、整机……但这都不是人形机器人最大的机会，最大的机会是大脑，那我就去找谁能做大脑。"

2023年夏天，韩峰涛陆续面见了100多人，最终找到"伯克利归国四子"之一、清华大学视觉与人形机器人实验室主任高阳。"高阳从17年就开始研究端到端自动驾驶，又知道怎么用互联网视频做训练，在技术上绝对靠谱。"

这是一次路线选择。

投资人曾评价，千寻的团队配置对标Pi、Google DeepMind那一梯队。评价可以保留，但核心在于：它把赌注压在"大模型+具身"的融合路径上。

2024年1月，千寻智能成立，同年7月，千寻智能Moz0初代机器人诞生。8月，千寻智能先后完成近2亿元的种子轮与天使轮投资。

2025年3月，发布Spirit V1 VLA模型抢先版，搭载该模型的人形机器人能够完成"叠衣服"等长程复杂任务。技术节点一出现，融资立刻跟上，5.28亿元Pre-A轮迅速落地。

2026年1月，公司进一步开源Spirit v1.5模型。在RoboChallenge的Table30榜单中，Spirit v1.5以66.09分、50.33%的成功率超越Pi0.5，成为首个在公开基准测试中性能超过Pi0.5的中国开源具身模型。随后，近20亿元融资到位。

回顾千寻的极速融资，可以看到一个清晰的节奏：每一次模型性能跃迁，都对应一次估值抬升。

这是一条典型的"技术驱动型融资曲线"。但它也意味着更高的风险：一旦性能迭代放缓，资本耐心会迅速下降。

豪赌数据采集

宇树在春晚上秀出的《武BOT》，再次点燃了人形机器人的情绪价值；千寻两年破百亿的估值，则悄然抬高了整个行业的天花板。2026年，人形机器人的热度毋庸置疑。

但拿到融资的韩峰涛并不轻松。在他看来，这热度更像分水岭，而非狂欢："2026年的具身，很像2023年的大模型。如果拿不到足够资金，模型性能跑不到头部，就没有上牌桌的机会。"

潜台词很清楚：窗口期在急速收窄。资本和技术的双重压力叠加，一旦掉队，翻盘的可能性几乎微乎其微。

拿到钱之后，千寻给自己设下一个更激进的目标：冲击具身大脑全球Top 3，把有效训练数据规模提升到100万小时。此前最好的开源模型只用了1万小时，接下来是100倍扩张。

与语言模型依赖互联网文本不同，机器人模型需要的是物理世界的真实交互数据：动作执行、环境反馈、力控误差、失败修正的反复循环。每一次抓取失误、每一次路径偏移，都会成为模型训练样本。数据规模与结构，直接决定泛化能力的上限。

问题在于，这是一条成本极高的道路。真实世界数据无法"爬虫式获取"，它需要硬件、场地、人力和时间。规模一旦上去，开销是指数级放大。

正因为如此，千寻把80%的资源压在数据体系上，本质上是一种战略性赌博。韩峰涛的判断很直接：人形机器人没有爆发，不是算法不够聪明，而是数据不够多。如果早期资金充足，他会毫不犹豫"All in 数据"。

但关键差异不在"要不要数据"，而在"怎么拿数据"。

千寻没有走那种"小而精"的路线，也没把希望寄托在少量实验室样本上。他们选择的是规模优先、成本可控的工业化做法。

团队借助高阳在自动驾驶和互联网视频训练的经验，没有逐帧去构建复杂世界模型，而是先用海量互联网视频做预训练，用较少参数换取更高起点，同时大幅降低算力成本。这其实就是典型的大模型思路：先广覆盖，再做物理对齐。

线下数据也采用多路并行：遥操作、可穿戴设备采集、真实场景回放。目标不是追求"完美样本"，而是把数据成本压下来。据披露，相比传统做法，成本降低约90%。只有成本降下去，才能支撑大规模扩张。

更有意思的是，团队不刻意去清理"脏数据"。抓取失败、动作混乱、非标准操作都被保留下来。他们的逻辑是：真实世界本身就很乱，如果数据太干净，模型学不到应对复杂场景的能力。相比高度筛选的实验室样本，这种带噪声、多样化的数据反而更利于模型形成跨场景迁移能力，甚至逼近零样本泛化。

这种训练逻辑已经在模型层面体现。2025年3月发布的Spirit v1，完成了长程柔性物体操作——叠衣服不再是单次抓取，而是连续动作规划与执行的完整流程。重点不是"抓到了"，而是"持续做对"。

同年12月，Moz在2025智能机器人大赛康复养老赛道中完成桌面整理、扔垃圾、座椅归位、微波炉加热等连续任务。展示的也不是单点技能，而是跨步骤决策链条。

从工业机器人时代走出来的韩峰涛，比多数人更清楚一件事：真正决定商业价值的，从来不是一次炫目的展示，而是能否稳定重复1000次、10000次。只有可重复、可迁移、可规模复制的能力，才能带来真实商业价值。

"All in 数据"是当前阶段最理性的选择，也是一种风险巨大的押注。

因为一旦规模拉满，性能却没有线性提升，资本的耐心就会迅速消耗。市场可以为技术愿景买单，但不会无限期为效率问题买单。

抱上宁王大腿还不够

然而，会叠衣服的千寻智能，却率先选择走进工厂。

尽管高阳在2024年提出了"10年让全球10%的人拥有自己的机器人"的"双十计划"，但在现实路径上，千寻并没有优先押注家庭场景，而是回到了"进厂打工"。

这背后是风险收益比的务实算计。

家庭场景想象空间巨大，但变量极多、付费意愿模糊、成本结构不清晰；工业场景则任务明确、标准清楚、验收可量化。对一家成立不足两年的公司而言，现金流与验证速度，比叙事更重要。

韩峰涛对工业机器人的判断并不浪漫。他深耕十年后看到的是一个"难赚钱"的行业现实：传统工业机器人功能单一，只能完成固定工序，渗透率提升缓慢。中国约有1亿制造业工人，但工业机器人保有量仅约300万台，每年新增约30万台。结构性替代始终没有发生。

他的推论是，如果具身大脑能替代其中30%的人工，自动化市场规模将出现数量级跃迁。

2025年12月，宁德时代中州基地正式投入运行，被称为全球首条人形人形机器人机器人规模化落地的新能源动力电池生产线。千寻的Moz机器人在其中承担电池插拔检测任务。

从公司成立到进入工业规模化场景，仅用了22个月。据韩峰涛介绍："宁德时代我们从接触到最后验收花了11个月。千寻是第一个真正能在电池产线上干活的具身公司，到目前已经参与生产了1000+块电池。"

相比演示视频，这种"参与生产"的事实更有含金量。因为工业体系的标准不是流畅动作，而是稳定性、良率和节拍匹配。能够进产线，意味着系统在一定区间内可控。

但这并不意味着安全。

千寻的投资方中，既有京东与360基金，也有顺为资本与云锋基金，背后分别连接小米、阿里等生态体系。韩峰涛经常在千寻智能内部表示："我们未来真正的对手就是这些大公司。华为、小米、理想这样软硬都做的企业更有可能做好。"

因此，"两年破百亿估值"不是终点，而是倒计时。韩峰涛提出的目标很直接：在大厂全面进入前，把自己做成"中厂"，一年至少卖出10万台机器人。这是可量化的中厂指标，对应的是规模效应、成本摊薄与议价能力。

资本环境也在收紧。尽管开年又有两家人形机器人企业估值突破百亿，但赛道整体融资热度已开始回落。公开数据显示，公开数据显示，2025年第三季度，人形机器人赛道融资额同比下降42%，融资事件数量减少35%，早期项目融资占比从2024年的68%降至32%。市场正在从"押概念"转向"看兑现"。

这也是人形机器人从概念阶段走向验证阶段的标志。

在看完一场"机器人含量"极高的春晚之后，千寻智能获得的20亿元融资，某种程度上正是这种结构性转向的缩影：市场依然押注未来，但不再为想象力买单，而是为"进厂打工"的能力下注。

当行业从表演走向生产线，人形机器人真正的考验才刚刚开始。

参考资料：

晚点AI 《独家专访千寻创始人：20亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识》

深蓝财经《开年王炸！宇树用9年走的路，它2年跑完，杭州又曝出独角兽》

铅笔道《河北80后，融资20亿：创业才2年》