一家成立僅18個月的機器人企業，融資節奏刷新了具身智能行業的紀錄。近日，千尋智能（Spirit AI）宣布完成了近6億元PreA+輪融資。本輪融資由京東領投，中國互聯網投資基金（簡稱“中網投”）、浙江省科創母基金、華泰紫金、復星銳正等知名機構跟投。

這已是這家企業半年內的第二輪大額融資。2025年3月，千尋智能已在Pre-A輪融資5.28億元，加上此次7月PreA+輪再融6億元，其累計吸金超11億元。

鐵三角打通商業閉環

從背景看，創立于2024年2月的千尋智能擁有著強大的“鐵三角”配置：其創始人兼CEO韓峰濤（珞石機器人前CTO）主導硬件工程化，清華教授高陽研發的ViLa模型被Figure AI采用，鄭靈茵則有著極強的資源調度能力，打通了從硬件研發到海外市場的完整閉環。

此外，該企業匯聚了來自 UC Berkeley、CMU、清華大學、北京大學等高校，以及字節、小米、騰訊等企業的核心成員，在 AI 技術能力、機器人硬件工程化經驗、商業化操盤經驗上都比較均衡，能夠優化從“研究室到商業化落地”的過程。

2025 年 6 月，千尋智能自研的 VLA 模型全力控人形機器人 Moz1發布。它全身配置了 26 個自由度的關節，搭載了一體化力控關節與高精高速 WBC 算法，負載自重比達 1:1。同時，Moz1支持全身零延時遙操作，配合自研的多維度數采設備，在物流場景的操作數據可支撐模型每小時迭代一次。

從官方發布的實拍視頻看，千尋智能的機器人已經可以完成桌面整理、更換紙巾、收拾垃圾、座椅歸位、擦拭白板這種工作，這些都得益于其自研的 VLA 模型 Spirit v1 的持續迭代。而它對于疊衣服這類任務的攻克，也是國內具身智能界首次解決柔性物體長程操作難題。

更重要的是，千尋智能VLA大模型已經打破了機器人依賴預設程序的限制，可以進行不同任務的跨界學習。它采用模仿學習和強化學習融合算法，便實現了一邊學一邊做，并將動作策略進行即時反饋和驗證，模型迭代速度是超過了行業平均水平的。

場景落地競速開始

在逐漸謹慎的資本市場看來，如今具身智能賽道已經不是在賭技術，而是在賭場景落地的加速度。因此，領投方京東的入局，顯得尤為關鍵，因為其背后是以“亞洲一號”無人倉為代表的千億級物流場景。

其實，京東此次領投的目標企業不僅有千尋智能，還有智元機器人、眾擎機器人和逐際動力。而在千尋智能的投資方背后，小米、寧德時代這些行業巨頭也赫然在列。這種產業資本與機器人企業的生態捆綁，已經不再是單純的財務投資，而是一種“入場券”的爭奪。

當京東龐大的無人倉、寧德時代無數條電池檢測產線、小米消費電子產線都對千尋智能開放時，這些場景的復雜性、任務的多樣性，都能成為其機器人的天然演練場，對其負重、抓取、環境適應、學習能力進行方方面面的考驗。

因此有行業觀察者認為，在馬太效應逐漸明顯的具身智能產業，有兩類企業很可能會在從實驗室奔向市場的過程中，被甩出賽道。

首先，一些被困在實驗室的“天才團隊”首當其沖。比如在今年馬拉松賽事中一鳴驚人的某高校孵化企業機器人，受限于大幾十萬元的單價、個位數的年交付量，可能會陷入“技術炫技-融資-續命-資本市場遇冷”的困境。這類企業恰如早期波士頓動力，雖掌握頂尖運動控制技術，卻難解商業化命題。

其次，某些專注于單一場景的機器人產品也可能成為“垂直囚徒”。比如正在深耕藥店揀選場景的銀河通用機器人，與美團合作推出的“無人藥店整店解決方案”單店成本如今在30萬元左右。

當學習迭代效率倍增的千尋智能與京東藥房達成合作后，有業內人士推測，這種以RaaS（機器人即服務）的模式，年服務費有可能降到10萬元以內，而且其大模型實現跨場景遷移后，機器人可以從藥店貨架延伸至工廠料箱搬運，設備復用率也大為提升，這將令不少垂直領域的機器人企業護城河一夜崩塌。

也就是說，缺乏跨場景泛化能力的機器人企業，將被頭部玩家降維打擊。

在流動的熱錢背后，具身智能正面臨著明顯的邏輯重構，資本正從技術崇拜轉為落地為王。當一家家頭部企業不斷融資，部分創投公司開始退出機器人項目時，行業或許已進入“強者恒強”的階段。

采寫：南都灣財社記者 胡雯雯