WAIC大咖说丨对话千寻智能郑灵茵：2026年至2027年是具身智能从“讲故事时代”转向“交付时代”的分水岭

近日，2026世界人工智能大会（WAIC）上海世博馆内热浪裹挟着AI创业的躁动。在热闹的千寻智能展台，一间1∶1复刻的居家客厅成了全场焦点，千寻智能试图在真实场景中打破行业长期存在的“演示完美、落地拉胯”困境。

千寻智能是当前具身智能赛道中最炙手可热的明星公司之一，在今年上半年完成4轮融资，累计融资额已近50亿元。

7月20日，千寻智能联合创始人郑灵茵在WAIC展台接受了《每日经济新闻》记者专访，围绕行业资本泡沫、数据获取困局、全球技术竞速、商业化分层路径等外界关心的核心问题逐一回应。郑灵茵预判，2026年至2027年是具身智能从“讲故事时代”转向“交付时代”的分水岭，三年内会迎来行业技术迭代拐点。

周鸿祎即兴出题 现场极限测试“出圈”

往年WAIC，观众挤破头只为看机器人炫酷特技；今年展台焦点已然转变，更多人聚焦机器人处理复杂真实场景的落地表现。

记者在现场注意到，此次千寻智能展台搭建的仿真客厅没有刻意规整，散落的可乐瓶、堆叠餐盘、随处乱放的布艺杂物，完全复刻普通人下班之后杂乱的居家环境。

图片来源：每经记者 张梓桐 摄

工作人员抛出一句模糊指令：“帮我打扫客厅”，没有分段提示、没有精准坐标标注。机器人自主拆解出了一套完整长链条任务：先将饮品归置收纳柜，碗碟逐一送入洗碗机，零散杂物收拢收纳筐，全程观众不断伸手干扰、挪动物品，机器人实时调整动作路径，没有卡顿停滞。

展会期间，360集团创始人周鸿祎在展台驻足，深谙大模型底层逻辑的他现场抛出了一道行业公认的“模型难题”：摘下自己的帽子，随手埋进一堆造型各异的玩偶中间，想测试机器人能否识别从未训练过的陌生物体。

在全场的关注下，机械臂缓缓下移，在一堆外形、材质完全不同的玩偶里精准锁定帽子稳稳抓起，按照物品收纳逻辑准备放进储物盒。就在动作即将完成时，周鸿祎突然伸手一把取走帽子，机械臂停顿半秒后，视觉模块重新识别人类动作，主动松开夹持器收回手臂，没有碰撞和硬推，完整读懂了人的干预意图。

“我们训练数据里从来没有玩偶混放帽子的场景，这完全是现场突发的未知工况。”郑灵茵告诉记者，当前大量厂商的机器人只适配实验室干净、标准化场景，一旦遇上现实里无规则、多干扰的环境，识别、规划全线崩盘，也就是行业老生常谈的“实验室高分，落地零分”。

事实上，绝大多数具身智能厂商选择人工搭建标准化场景采集数据，这种“无菌化”数据极度单一，缺少现实变量，训练出来的机器人泛化能力相对较差，一走出展厅就容易失灵。

郑灵茵告诉记者，千寻不追求实验室中的干净数据，而是完整记录现实里所有“不完美”工况：拿杯子失手滑落、物品随意堆叠、空间动线杂乱，这类业内避之不及的“脏数据”，恰恰是模型拥有通用判断力的关键素材。据郑灵茵介绍，这套采集设备已落地宁德时代动力电池工厂、京东仓储与线下商超、华住连锁酒店，以及社区家庭保洁等多元场景。

资本狂欢下的相对冷静：“先扎根、再生长”

今年上半年具身智能赛道融资热潮一浪高过一浪，明星初创企业接连刷新融资纪录，多个企业拿到资金后快速铺渠道、抢短期订单，靠商业化故事刷新估值。

深耕工业机器人多年的千寻团队，仍然保持着相对清醒。在郑灵茵看来，这份清醒，源自二次创业留下的深刻经验。

郑灵茵告诉记者，创始团队早年深耕工业机器人赛道，亲眼见过传统机械臂的天花板：所有动作依赖人工逐行代码编写，即便加装3D视觉相机，也只能适配单一固定工位，场景稍微变动，就要投入海量人力重新调试、采集定制数据，拓展新场景成本高到难以承受。

因此，千寻选择了一条“先扎根、再生长”的路径：先夯实技术底座，再逐步打开场景。在这条路径上，产业伙伴的协同尤为关键。

截至目前，千寻获得了宁德时代、京东等多家产业方的投资。“他们带来的不只是资金，更是对行业的深刻理解和真实场景上的天然协同。产业伙伴愿意开放真实的生产力环境，让我们在双方约定的框架内试错迭代。”郑灵茵表示，与头部场景方的合作让数据采集、模型迭代、商业交付形成完整闭环——机器人只有持续创造可量化的降本增效价值，客户才会持续使用、愿意复购，这也是商业化能够跑通的根本逻辑。

面对商业化落地，千寻划分出三条递进路径，短期、中期、长期赛道布局完全错开，避开行业一窝蜂扎堆家庭场景的内卷陷阱。郑灵茵表示，现阶段千寻智能规模化落地重心锁定制造业，已与宁德时代、博世、舍弗勒等跨国工业巨头开展合作，打磨机器人生产力；中期拓展商超、影院、酒店等商用服务场景，落地接待导览、商圈互动、客房服务等替代岗位；至于大众期待的家用人形机器人，千寻智能判断至少三五年内无法大规模普及，多重现实阻碍难以短期化解。

在她看来，家用赛道落地仍面临挑战：其一，大容量电池进入居家环境涉及消防安全标准，需要行业与监管、标准机构共同完善规范；其二，居家环境障碍物复杂，机器人安全防护的工程化仍需持续攻坚；其三，消费端的信任需要时间培育——对安全性和隐私保护的顾虑，要靠产品与标准的成熟逐步化解。

拉长时间维度看，未来二十年劳动力短缺可能持续加剧。郑灵茵表示，参照欧美、日韩招工难的现状，等到人力成本上涨至临界点，人形机器人走进千家万户才会成为必然选择。

放眼全球，具身智能的技术竞争已进入白热化阶段，全球顶尖人才与资本正加速向这一领域汇聚。

郑灵茵表示，国内厂商比拼的从来不是外观、单一场景路线，而是产业基础设施搭建能力、基座模型迭代速度、企业数据闭环沉淀组织效率。短期参数、展厅演示都无法构筑长期护城河，唯有持续沉淀真实场景数据、快速迭代通用模型，才能熬过行业淘汰赛。