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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
市场资讯
02.23 22:16
（来源：晚点LatePost）
* 题图：从左至右为千寻联创郑灵茵、千寻联创高阳、千寻创始人韩峰涛
文丨程曼祺
编辑丨宋玮
一位 80 后机器人创业老兵韩峰涛，一位 90 后 AI 大模型学者高阳，千寻智能有中国具身行业里独特的创始人组合。
春节前，千寻完成近 20 亿元人民币两轮融资，估值突破 100 亿元，新股东包括云锋基金、混沌投资、红杉中国等财务机构，Synstellation Capital、TCL 创投、明荟投资（<br/>汇川技术<br/>董事长家办）等产投方，重庆产业投资母基金、杭州金投等国资；顺为、Prosperity7、达晨财智等老股东也继续投资。
“临时组队创业” 本被视为一种风险：韩峰涛和高阳之前不认识、没交集。但具身智能是一个超级跨学科领域，它以 AI 大模型的性能为核心变量，也需要硬件本体、工程、能源、材料技术和商业化经验。跨圈组队合理而必要。
韩峰涛身形健硕，快人快语，他 2011 年从浙大研究生毕业，2015 年联合创立协作机器人公司珞石，担任 CTO，历经 10 年创业，仍头发浓黑。
高高瘦瘦、说话慢条斯理的高阳第一次见到韩峰涛时，觉得他看起来像 “生意人”，后来聊得深入，发现他懂技术、懂行业。在 23 年陆续见了 100 多人，最终确定和高阳一起创业的韩峰涛说：“靠谱的人太少，骗子太多。高阳绝对靠谱。”
在千寻新一轮融资发生前后，中国具身智能行业还出现了数笔大额融资，从 25 年 12 月到 26 年 1 月，银河通用、云深处、自变量机器人都宣布了数亿元至 20 亿元的新融资。
《晚点》与韩峰涛的这次访谈，从新近的资本市场变化开始，延展到了背后的行业变化，26 年竞争主题，和他对过去工业机器人创业的复盘。
我们提到了 1 次 VLA，0 次世界模型和 18 次客户，这是韩峰涛的肌肉记忆。
但他也反复强调：26 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爆发的一年，千寻会把绝大部分精力放在模型上。这是一个经历过上一批智能机器人热潮起伏的创业者转变的决心。
不要为了融资骗投资人，不要互相攻击得这么狠
晚点：千寻新融了近 20 亿人民币，估值破 100 亿。这半年，整个中国具身领域还出现了数起大额融资，为什么更多钱现在涌向了具身？
韩峰涛<br/>：因为具身智能正处在 “黎明前的黑暗” 时刻。制约具身模型性能爆发的核心卡点——数据问题，已经被解决了。所以过去几个月，行业认知迅速收敛到了投具身大脑。
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。
晚点：你看到了更强的共识，但我们也能看到具身行业现在非常喧嚣，有各种概念、技术路线和宣传 PR。
韩峰涛<br/>：尤其是过去的一个月，我们这次融资过程也发生了很多故事。我们应该构建一个更良性的市场。
晚点：发生了什么 “不够良性” 的竞争故事吗？
韩峰涛<br/>：比如找公关公司黑别人。
晚点：怎么黑法？
韩峰涛<br/>：比如黑我和高阳不合，这是我听过的最离谱的黑点。你要黑我韩峰涛不懂 AI，我也认了，我确实不如高阳他们做 AI 的。但你要说我和高阳经常拍桌子吵架，那你肯定是没见过高阳。
晚点：具身智能的竞争已经进化到这个程度了？
韩峰涛<br/>：很多都已经不是技术上的竞争了。一些负面评价很难自证。就像问我吃了几碗粉？我除了把肚子割开，没别的办法。
晚点：你希望看到的更良性的竞争是怎样的？
韩峰涛<br/>：不要为了融资骗投资人，拿订单骗，或拿开源的模型套个壳骗。不要相互攻击得这么狠。
具身是个大的时代机遇，也是中国在硬科技领域，第一次与美国站在同一起跑线上。过去我们在半导体、大模型和自动驾驶上都在追赶美国，但具身智能不同，我们在人才、数据采集和系统成本上的优势比美国更大。中国一定会成长出几家全球顶级的具身智能公司。
26 年的关键不是落地，是模型性能的爆发
晚点：新融近 20 亿后，千寻 26 年的目标是什么？
韩峰涛<br/>：首要目标是提升具身模型的性能，要做到具身大脑的全球 Top 3。 关键指标是获得 100 万小时的有效数据。我们过去发的最好的开源模型只用了 1 万小时的数据，26 年我们会有 100 倍的数据。
还有 10% 的精力会放在跟产投方合作，让具身机器人在他们的场景里落地。营收目标是 1 个亿。
晚点：在同样估值规模的具身公司里，千寻对营收的计划相对小，为什么？
韩峰涛<br/>：第一，模型没到临界点，强行落地没有意义。现在的具身模型，做大部分任务都需要大量微调，只有当 zero-shot（零样本学习）就能实现 70%-80% 的成功率时，机器人才能快速放量。
第二，现在具身行业乱就乱在都在讲落地。有些是披着具身外壳的传统自动化或上一代 AI；有些是签了大订单却还没交付。有很多投资人认为 26 年是落地的 “生死之年”，落不了地行业就没了，我们非常不认同。
26 年的主题其实是数据量级和模型性能的突破，而不是落地和收入竞争。真正大规模落地应该在 27 年下半年到 28 年。
晚点：如果你的这个核心判断错了，可能会是错在哪儿？
韩峰涛<br/>：这个问题我们内部也讨论过很多次，因为我们会定期思考 “我们会怎么失败”。
目前看比较乐观。因为硬件和供应链已相对成熟，客户有需求，公司也有钱，核心的卡点就是模型。而根据我们自己看到的 Scaling Law 曲线，基模能力的提升没有太大悬念。
晚点：如果 26 年确实是模型能力的淘汰赛，你觉得能上牌桌的公司具备什么特点，或者已经做到了什么？
韩峰涛<br/>：第一，肯定要有很强的 AI 背景。第二，账上的钱足够多。第三，在中国，还是要有落地的规划，得有强大的产投方以及商业化能力。
晚点：有什么关键的观察指标吗？
韩峰涛<br/>：获得有效数据的加速度。
晚点：25 年下半年才成立的一批新公司，获得数据的时间还够吗？
韩峰涛<br/>：如果拿了很多钱，可以。因为很多 know-how，更早成立的公司已经踩过了，我们花一年半，他们可能只需要 7、8 个月。
几个月的差距目前不是很大的问题，很多投资人看不出来，市场上的钱也多；而且具身大脑今年会跑出来好几家公司。
晚点：你认为具体是谁？
韩峰涛<br/>：我反倒觉得 25 年出来的这些新公司做成的概率更高。因为更早成立的公司，很多主要在冲商业化，已经不是大脑公司的基因了。
晚点：千寻自己不也是 24 年成立的吗？
韩峰涛<br/>：但我们 24 年成立第一天就聚焦模型的主航道。很多同行也问我：“为什么千寻这么淡定？我们被谁谁卷得不要不要的。” 我说原因很简单，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，才看速度。
在中国创业，一定要在大厂下场前把自己变成中厂
晚点：现在很多大公司也在投入具身智能，如小鹏、小米、腾讯、字节，李想最近也在全员会上说，理想一定会做人形机器人。大公司入场会怎么影响竞争格局？
韩峰涛<br/>：我在内部经常讲，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。
晚点：你觉得什么时候，更多中国大公司会把具身智能当成一个重要战略？
韩峰涛<br/>：28 年到 29 年。
晚点：如果 26 年具身模型就有大的突破，理想等公司不会加大投入吗？
韩峰涛<br/>：哪怕 26 年模型能力提升了，机器人对理想这样的大公司依然是很小的市场，因为还没有大规模商业化。
什么时候大公司会砸海量资源？创业公司先证明这个市场存在，而且真跑出来了一些中等规模的创业公司。
所以我们在内部一直讲，速度是我们唯一的优势。在中国创业，一定要在大厂下场之前把自己变成中厂。
晚点：多大规模算中厂？
韩峰涛<br/>：至少一年卖 10 万台机器人
晚点：多快实现 1 年卖 10 万台，才够快，够安全？
韩峰涛<br/>：我们的计划是 2030 年。<br/>新能源车<br/>大概用了 6 到 7 年左右的时间，具身智能可能更短，5 到 6 年。
晚点：中厂的条件包含盈利吗？
韩峰涛<br/>：如果能 1 年卖到 10 万台，肯定是盈利的。
晚点：很多一年能卖出数十万台车的新能源车企仍没有盈利。具身智能公司不会重蹈覆辙吗？
韩峰涛<br/>：新能源车企的核心困境是产品同质化导致的价格战。具身智能要避免重蹈覆辙，关键就在差异化，否则销量越大，库存和亏损越大。我们定位是智能服务载体，卖硬件只是开始，持续产生的数据和服务价值才是核心。具身智能机器人和系统卖出去后，连接才刚刚开始。
如果一开始就能融几亿美金，肯定直接 all in 数据
晚点：前面提到，你认为 26 年会是模型性能爆发的元年，因为数据卡点已经被解决了，千寻具体是怎么解决的？
韩峰涛<br/>：有两个阶段，24 年初千寻起步时，首先要选择是仿真、合成数据还是真实数据。我们当时就判断，仿真行不通。技术上，sim-to-real 的 gap（虚拟到现实的差距）很难被弥补；行业上，参考自动驾驶——那是最简单的机器人，自动驾驶用的仿真数据也很少。
真实数据当时有两个主要来源，一是视频数据，就是让模型去看网上人类干活的视频，学一些动作和常识，这个高阳已做过很多年。二是遥操作，这是 24 年到 25 年上半年的主流采数方式，它的好处是数据质量很高，但成本高、采集效率低，没法 scaling。美国做具身的公司，除了<br/>英伟达<br/>，其他也都在用真实数据。
所以第一个阶段，我们是用视频数据做预训练，遥操作数据做微调。过去两年我们积攒了 20 万小时的视频数据。
但同时，我们还需要一种可以低成本、大批量采集真实数据的方案，这就是从 24 年 5 月开始开发的现在的方案：在预训练阶段加入可穿戴设备采集的数据，用遥操作数据做微调，最后让机器人在真实环境里通过强化学习获得 roll-out 数据（机器人自主完成任务获得的数据）。
这还是参考了自动驾驶：先把车卖出去，一边开车，一边采数据。我们就想，能不能让人一边干活一边采数据。所以当时就开始搞可穿戴式设备。从 24 年 5 月到 25 年底，我们的可穿戴设备采
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