北京
在千寻智能数据工厂，工作人员正在采集人形机器人动作数据。（潘福达 摄）
人形机器人不再机械执行固定“剧本”，而是能像人类一样在被打断后自主调整策略、继续完成任务——在北京，具身智能的“新范式”已成为现实。
日前，“机器人发展看北京”主题采访活动走进千寻智能总部。依靠自研具身模型，千寻智能破解机器人“金鱼记忆”难题，使机器人能够在执行过程中边感知、边决策、边调整。人形机器人正走出实验室，走入真实的生活和工作场景，实现从“炫技”到“实用”的大跨越。
破解机器人“金鱼记忆”难题
千寻智能的展厅和数据工厂内，机器人不仅可以冲咖啡、叠衣服，还能在产线进行装配作业。面对人为干扰与杂乱场景，机器人展现出强大的抗干扰与自适应能力，稳稳完成物品抓取与收纳全流程。
不久前举办的世界人工智能大会上，具身智能首次独立成馆，不同具身机器人“百花齐放”的作业场景令人记忆犹新，千寻智能展区成为全场焦点。
“帮我打扫客厅”，Moz1机器人听到工作人员指令后，有条不紊地自主规划和执行任务，过程中观众不断伸手干扰并挪动物品，机器人实时调整动作路径，没有卡顿停滞。一位观众将纸团扔到Moz1面前，只见它稍作停顿，随即转向纸团将其丢进垃圾桶，然后回到沙发前继续收纳散乱的玩具。
传统机器人干复杂活儿时频繁暴露“金鱼记忆”——只能做短链条动作，记不住长期目标和上下文。作为国内具身智能赛道的全栈头部企业，千寻智能的破题方式是专注于研发机器人“通用大脑”。
“Moz1会‘动脑’干活儿的背后，是千寻智能自研的Spirit v1.6具身基座模型，模型采用视觉语言动作与世界模型深度融合的架构。”千寻智能副总裁、董事孙荣毅解释道。
海量数据助力模型规模化落地
机器人聪明“大脑”的背后，是持续不断的数据化采集与训练。真实物理场景数据是具身智能迭代的核心根基，其获取难度与数据量需求远超传统AI。“海量真实物理数据是拉开技术差距的关键护城河。”孙荣毅认为，人形机器人未来要走进千家万户，要适配家庭、工厂、商超等全品类物理场景，需要真实场景的多样化、非标准化训练数据，这样的数据才是模型规模化落地的核心“养分”。
为此，千寻智能已率先搭建规模化数据采集体系，通过自研轻量化穿戴设备捕捉人类作业的位置、力度、轨迹等精细数据，依托千余人的专业数采团队与全国百余个城市的采集点位布局，2026年全年真实交互数据总量预计将突破100万小时，用海量实操数据“喂”出更通用的具身智能。
具身智能的落地不是一蹴而就的，千寻智能明确提出“先工业、再商服、后家庭”的“三步走”战略。成立两年多的千寻智能累计完成7轮融资，这些产业投资方不仅是资金支持者，更是千寻探索技术落地的重要伙伴。2025年12月，Moz1进入宁德时代动力电池PACK产线，接过了工人的高压电枪，承担高压测试插头插接等复杂工序，实现近千块电池零故障量产，作业节拍甚至超过了熟练工人。
人形机器人何时走入寻常百姓家
如果说机器人在电池工厂验证了工业场景的“刚性肌肉”，那么在商场里上岗则是一场跨场景的柔性服务能力测试与数据闭环。
今年3月，Moz1机器人穿上咖啡师围裙，成为京东MALL线下门店“主理人”，为顾客递上一杯杯现磨咖啡。Moz2商用服务机器人除了在世界人工智能大会首秀，还将面向商超、酒旅、办公楼宇等场景进行前瞻探索。在孙荣毅看来，工业场景任务价值高、需求明确、数据质量好，是具身大脑走向真实世界的第一块试金石；商服场景人机交互频次更高、环境变量更开放，是“能干活”走向“能服务”的关键过渡。
千寻智能的故事始于海淀区，这里是中国AI与机器人技术人才的密集区。孙荣毅说，北京的产业政策支持与创新生态是企业快速发展的重要助力，海淀区拥有全国顶尖的人才优势和科技成果转化协同机制，未来该公司将持续扎根北京，深化通用具身基座模型与数据体系的研发投入，推动更多工业与商业服务场景的规模化落地。
人形机器人何时走入寻常百姓家？千寻智能判断，家庭环境复杂度最高、需求最分散，两三年内很难大规模普及，需要行业与监管、标准机构共同完善规范，也依靠产品与标准的日渐成熟。“十年让全球10%的人拥有自己的机器人。”这是千寻智能的创业愿景，也是具身智能和人形机器人从业者共同奔赴的目标。（潘福达）
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