2026年，借着春晚的东风，不少人形机器人企业抢在年前年后密集官宣融资动态。
先是年前一周，人形行业发生12起融资，单笔最高36亿。
其中，最难以忽略的分别是灵心巧手宣布完成近15亿元B轮融资，以及星海图宣布完成10亿元B轮融资。而后者完成最新一轮融资后，成功跻身人形独角兽企业的行列中。
再是农历新年正月初七，智平方宣布完成B轮系列融资，融资规模超10亿元人民币，并成为深圳首个百亿级人形独角兽企业。
同一日，千寻智能低调官宣完成近20亿融资，这笔交易也顺势登顶今年行业融资金额榜首。实际上，放眼国内人形行业，20亿融资金额并非轻易可触，在过去的一年时间里，也仅银河通用公开达成这一融资成就。
与此同时，千寻智能的估值破百亿，正式成为百亿俱乐部中的一员。
至此，据高工人形机器人不完全统计，国内人形机器人行业中称得上独角兽的企业分别有智元、星海图、星动纪元、自变量、智平方、千寻智能等6家企业，而宇树因成立于2016年无法再归入这一行列中。
企业的真实估值情况，一直是投资市场中较为敏感的话题，这可能会影响到企业的融资进程。然而，今年在不到3个月的时间里，却有3家企业主动公开估值。这种一反常态的透明化操作，是否意味着资本市场对人形机器人赛道的态度正在发生某种微妙的转变？
千寻智能创始人韩峰涛在接受采访时表示，“2026年的具身会非常像2023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。”
千寻智能创始人韩峰涛
他给出一个讯号，具身智能正处于一个耗钱的阶段，集中投资是有效投资的捷径。
成立迄今，千寻智能共完成6轮融资，累计金额超过34亿元。
在最新A轮融资中，云锋基金、某头部国资机构、混沌投资（葛卫东）、红杉中国等超一线机构重磅入局；Synstellation Capital、TCL创投、明荟投资（汇川技术董事长朱兴明家办）等产业资本协同加注；重庆产业投资母基金、杭州金投等国有资本鼎力支持；360基金、厚雪资本等战投机构共同参与。
值得关注的是，顺为资本、Prosperity7、达晨财智、柏睿资本、弘晖基金、华泰紫金、东方嘉富、千乘资本、广发信德等老股东全部选择继续大额认购。
资本选择了千寻智能，千寻智能选择了具身大模型这条路。
韩峰涛则给出更明确的数据，“2026年的首要目标是提升具身模型的性能，做出全球 Top 3的具身大脑。而这一前提的关键是数据，过去，千寻智能最好的开源模型只用了1万小时的数据，今年将拥有100 万小时的有效数据。”
2026年1月，千寻智能开源的Spirit v1.5模型，成为首个在性能上超越Pi0.5的中国开源模型，并成为榜单中唯一成功率超过50%的模型。
在这过程中，千寻提出反直觉观点，即Dirty data is the key to scaling VLA models。
公开资料显示，在Spirit v1.5的研发中，千寻智能摒弃了干净数据，而是在提前让模型适应混乱的真实世界。
通过在多样化“非完美数据”上的训练，团队发现了斜率更高的Scaling曲线——数据的多样性，远比“干净”本身更具价值。正是这套数据哲学，让千寻所聚焦的VLA技术路线与Google DeepMind、Pi等全球头部公司高度同频。
其核心逻辑是“先离散，后连续”。
千寻智能目前共经历了2个阶段，第一个阶段，通过海量人类互联网视频进行预训练，遥操作数据做微调。因此，过去两年公司积攒了 20 万小时的视频数据。
第二个阶段也就是现在，千寻智能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）。
或许2个阶段的迭代变化不甚明显，但是千寻智能实际在突破数据瓶颈上花了80% 以上的精力和资源。
最终，Spirit v1.5才呈现强大的零样本泛化能力，无需新样本训练即可完成擦拭物体、操作铰链与柔性物体等复杂任务，展现出跨场景的高效执行能力。
千寻智能的另一个重心则是落地，今年营收目标是1个亿。
这是韩峰涛在提出具身大脑的目标时，同时提到的，“公司还有10%的精力会放在跟产投方合作，让具身机器人在场景里落地。”
犹记2025年12月18日，千寻智能发文表示，人形机器人“小墨”已在宁德时代中州基地正式投入运行，在新能源动力电池PACK生产线精准完成电池接插件插接等复杂作业。
据悉，小墨在工厂中执行EOL与DCR工序，是电池包下线前的最终功能测试。
该环节长期依赖人工操作，具有“多品种、小批量、高柔性”的特点。工人需要将带有数百伏高压的测试插头精准插接到电池包指定位置，这不仅有高压打火风险，也存在效率与质量不稳定等问题。
就在这条电池产线上，千寻智能已经参与宁德时代超过1000块电池的生产工作。
韩峰涛也第一次公开说明了为什么选择这一类工种，他表示，首先，该工序可采用端到端模型，无需对现场进行自动化改造，人员撤离后机器人即可直接部署作业；
其次，插拔过程应用了力控技术，提升了操作的柔顺性；
再其次，该工序的节拍相对较慢，为机器人操作留出了充足的反应时间；
最后，工序的容错率较高，以电池检测为例，插头尺寸较大，即便初次对接失败也可再次尝试，且不会损坏零件；相比之下，若操作精细的小型插头，稍有偏差便可能导致损坏。
得益于上述4个因素，小墨可以上真实产线干活，收集强化学习的数据，跑通整个技术链路。
与此同时，千寻智能也坦诚地表示，业内所有大模型的能力仍然不足以支撑独立在工厂完成任务，大量人力和工程化去填坑是难以避免的。单论千寻智能，也专门成立了 “宁德小分队”，相对独立地负责服务宁德。
不仅是千寻智能，不少业内人士也表达过类似观点，具身智能公司的首要目标还是提升模型能力，将来会把最后 100 米的交付交给客户自己。
如果单是只有一个宁德时代为其提供现场数据，或许不足以为傲，不可忽略的是，在千寻智能过往的投资阵容中，实业产投方的身影频频出现。
其中，小米创始人兼CEO雷军的顺为资本在2年时间内参与了千寻智能的种子轮、天使轮、Pre-A+轮、A轮在内的4起融资；
华为以入股的方式成为千寻智能的股东之一，去年4月底，公司新增华为旗下深圳哈勃科技投资合伙企业（有限合伙）等为股东，彼时，注册资本由约139.76万人民币增至约195.16万人民币；
京东则是领投了千寻智能的Pre-A+轮融资，2025年9月初，京东成为千寻智能新增股东，公司注册资本由约195.16万人民币增至约237.35万人民币。
目前，千寻智能与京东在商用领域的合作有了新进展，墨子机器人在京东零售场景中替代人类进行讲解互动与产品操作演示，双方正共同探索京东云及Joyinside大模型在大型零售网络中的落地潜力。
按照千寻智能的说法，类似上述的大厂虽已具备应用场景和内部具身智能团队，但在模型能力上仍存在短板。
对此，千寻智能的解决方案是提供“标准机器人+模型+数据管理平台”的一体化架构。客户可基于这一系统，针对下游具体任务自行微调，进而开发出适配自身需求的机器人智能体。
这便形成了一个闭环，由实业产投方押注了千寻智能后，后者将重心置于大模型开发，再在短时间内执行“研发长在现场”模式获取一线数据资源，以供模型迭代。
而我们也明确地感受到，千寻智能现在做的每一件事都在为模型服务。
京公网安备 469023020002510号 |