当前，具身智能领域已经快速形成共识，第一波竞争格局初步成型。顶级资本、产业资本、国有资本等的协同入局，体现出对千寻智能综合实力的肯定。同时，不同类型资本带来的资金、资源、战略助力，也有利于千寻智能在新一轮行业竞争中脱颖而出。

模型与数据构筑双重技术护城河

当具身智能行业发展进入深水区，千寻智能凭借开源模型与数据积累，构筑起双重技术护城河，这也是千寻智能获得不同类型资本共同青睐的重要因素之一。

2026年1月，千寻智能在模型研发层面取得行业突破性成果。其开源模型Spirit v1.5成为中国首个超越Pi0.5的开源具身模型。这意味着，国内具身智能模型能力首次在公开评测中超越美国头部玩家。

据了解，与依赖特定场景训练的传统模型不同，Spirit v1.5展现出强大的零样本泛化能力。其无需接受新样本训练，即可完成擦拭物体表面、操作铰链物体、操作柔性物体等复杂技能。这种“举一反三”的能力，使其在处理多样化任务时表现出色。

“我们坚持‘数据金字塔’训练理念，在预训练阶段没有走传统‘世界模型’预测每一帧的老路——那条路算力消耗巨大且效率不高。我们选择基于海量人类互联网视频进行预训练，在更少参数量下实现更好效果，显著降低算力成本。”千寻智能联合创始人高阳说。

在数据采集层面高阳补充道：“我们通过自研设备将数据采集成本降低了90%，这才有了海量真实世界数据的规模化落地。正是这些技术能力的叠加，让Spirit v1.5成为全球首个性能超越Pi0.5的开源基座具身模型。”

目前，千寻智能已累计获取20万小时高质量多类型真实交互数据，覆盖互联网人类视频、遥操作、可穿戴设备采集、真机rollout等类型，预计2026年该数据规模将突破100万小时。

长期以来，数据积累成本高昂且耗时繁琐，是具身智能创业公司普遍面临的难题。千寻智能自2025年7月起就确定了数据Scaling Law的技术路线，并开始进行可穿戴数采设备的研发和相应理论的验证。通过该自研设备，团队目前已搭建起完整的数据采集-清洗-训练闭环，将具身智能数据采集成本降低10倍，仅为传统遥操采集方式的10%。

更为关键的是，当行业普遍追求高质量数据时，千寻智能提出“Dirty data is the key to scaling VLA models”的反直觉观点。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。

从全球视野来看，千寻智能所聚焦的VLA技术路线，与全球头部玩家高度契合。Google DeepMind、Pi都在致力于打造通用的操作类型大脑，也就是在 VLA路线上进行持续投入。

据悉，Pi最近开始展示基于人类视频学习的技术，这也印证了人类视频数据是非常可Scalable且宝贵的数据源；Figure也正在与美国的一些地产商进行合作，广泛采集大批量的人类行为数据。他们也计划通过视频的形式，海量地去scale数据的量级；Skilled公司正在打造通用的跨本体具身智能大脑。他们的期待是跨越四足、双足、轮式底盘等各种物理硬件形态，构建包含Navigation和Manipulation的通用大脑。

千寻智能自两年前即坚定投入人类视频数据方面，在这场数据军备竞赛中占据先发优势。可以看出，模型与数据的双重壁垒，正是其跻身具身智能“百亿独角兽俱乐部”的核心底气。本轮融资后，千寻智能将持续加大具身基础模型与真实数据体系投入，深化产业生态共建。

宁德时代产线形成标杆案例，多场景商业化提速

2026年对具身智能企业来说是非常关键的商业化之年。近期，国际投行摩根士丹利最新研报大幅上调2026年中国人形机器人销量预测，预计销量将达2.8万台，较此前1.4万台的预测值翻倍，同比2025年实现133%增长。

千寻智能在商业化层面正不断提速，其跟宁德时代的合作正成为标杆案例，也成为公司打开工业量产场景的“金钥匙”。

2025年12月，宁德时代宣布中州基地正式投入运行，这也是全球首条人形具身智能机器人规模化落地的新能源动力电池PACK生产线。在生产线上岗的墨子机器人，正是千寻智能所研发。

笔者梳理发现，千寻智能与宁德时代其实颇有渊源。2024年11月，千寻智能获得来自柏睿资本的天使+轮融资，柏睿资本正式宁德时代联创、副董事长李平出资设立的CVC机构。

在千寻智能成为宁德时代生态企业后，双方进一步围绕产线探索具身智能商业化落地。宁德时代联合多个部门深入产线调研，共同制定了兼具前瞻性与落地可行性的开发方案，为具身智能机器人的规模化部署奠定了基础。

目前，墨子机器人在宁德时代电池PACK的真实量产线上稳定工作，已经生产近千块电池。通过Spirit具身模型，墨子机器人在产线上体现出三大优点：

一是精准适应，可自主应对来料位置偏差、插接点位变化等不确定性，实时调整操作姿态；二是柔性操作，在插拔柔性线束时，能动态调节力度，确保连接可靠且不损伤部件；三是高效可靠，在实际运行中，其插接成功率稳定在99%以上，作业节拍已达到熟练工人水平。