要生產力更要進化力，千尋智能真正把人形機器人“用起來”了

人形機器人商業化的黃金平衡點，藏在資方偏好和需求方訴求的交匯點中：當企業能證明每臺機器人既是生產力工具，又是技術迭代的數據采集端，商業化的終極密碼便已握在手中。

作者：呂鑫燚

編輯：狄鑫彤

出品：具身研習社

當商業化成為人形機器人繞不開的「棋子」時，產業在等待的究竟是什么樣的出招方式？

投資人的動作已經擰成一條主線，資本方以真金白銀劃定賽道，只押注具備高價值場景承接力的企業，此類場景需兼具技術反哺深度（驅動算法迭代）與市場容納廣度（孕育巨頭級生態）；

需求側正在呼喚真正能用起來的人形機器人，打開傳統協作機器臂和移動機器人的操作空間，解決真實痛點，并挖掘潛在需求，在非結構化環境中兌現生產力躍遷。

資方和需求方二者的交匯點，恰是人形機器人商業化的黃金平衡點：它既非實驗室里的技術盆景，也非犧牲成本的血拼傾銷，而是以高價值場景為引擎的生存進化模型。當企業能證明每臺機器人既是生產力工具，又是技術迭代的數據采集端，商業化的終極密碼便已握在手中。

將該脈絡帶到實際落地來看，黃金平衡點指向了既有應用厚度（價值）又有發展寬度（空間）的承接場景。例如，具有非結構化環境、高頻次交互、非標工作特性的可大規模復制的空間“辦公室”。

以近期業內新動作來看，千尋智能的人形機器人“Moz1”成為了辦公室的新員工，通過員工語音指令觸發工作模式，開始整理“腦爆”過后的會議室。精準收納好散落在桌面上的筆，并換好一包新抽紙，還貼心的將上層紙張抽出，便于后續使用。絲滑穿梭在會議室中，將辦公椅歸位，還不忘擦干凈白板上的馬克筆印記。

圖片來源：千尋智能

當Moz1游刃有余穿梭在會議室時，一條清晰的產業邏輯線正在成型：辦公室場景縱向單場景發展深度高，可開發空間較高；橫向擴張潛力足，可遷移復用至相似場景中。是承載人形機器人批量使用的絕佳應用場。

辦公室場景的突破性意義在于，它在商業化天平上平衡了資本對回報周期的訴求與市場對實用性的渴望，為人形機器人產業提供了一條可復制的落地范式。

辦公室場景：人形機器人天然的“練兵場”

在人形機器人商業化路徑的探討中，場景選擇始終存在兩種聲音。業內一部分觀點認為，工廠場景憑借標準化流程高、結構化環境的特性，與現階段人形機器人的技術成熟度匹配。這類場景中，人形機器人面臨的任務邊界清晰（如部件裝配、物料搬運），使其成為當前產業化落地的"首選場景"。

但另一種聲音指出，正是因為工廠流水線較為封閉且固定，反而不利于人形機器人進化。畢竟其核心在“腦”，追求的應是在非結構化、開放隨機環境中實現復雜操作泛化"的終極目標。工廠難以提供足夠的算法訓練素材，商用場景的應用才更能釋放場景價值，反推技術迭代。

在具身研習社看來，以工廠為代表的結構化場景是當下的"產業入口"，而以商用場景為代表的非結構化場景是未來的"能力出口"，二者共同構成人形機器人向通用智能體躍遷的必經之路。因此，兩種爭議并非零和博弈，而是共同指向"推動人形機器人成為實際生產力"這一核心目標。

雖然相較于工廠而言商用場景對技術水平要求更高，但其也在現階段并不是完全無解，千尋智能所選擇以辦公室場景為切口，就是商用場景中絕佳的練兵場，也更具有產業落地價值。

其一，高頻交互場景構建技術迭代閉環。

辦公室環境天然具備高頻次人機交互的場景特征，該特性有助于人形機器人在自然語言處理、情感交互、任務執行等能力得到大量實踐檢驗。開發者在身邊應用時能快速記錄反饋并實時迭代。這種"應用反饋-算法調優-功能迭代"的敏捷開發模式，使辦公場景更能推動相關技術成熟周期，加速為從理論驗證邁向工程化落地。

其二，標準化任務釋放商業價值空間。

當前，辦公室場景存在部分冗余且需要消耗人力成本的流程，如實時清理、傳送文件等“隱形工作”。場景需求明確下能直接創造商業價值轉化。引入人形機器人能釋放員工在冗余工作浪費的時間成本，進而騰挪出更多精力投身于創造性的工作中，可顯著提升員工工作效率。

其三，一致性需求助力規?；瘧?。

每個辦公空間存在裝修布局差異、動線差異，看似對人形機器人泛化能力提出更高要求，不利于規?；七M。但實際應用的需求具有一致性，需求高度相似為人形機器人規?；瘡椭苿撛炝藯l件。也側面表明，該場景的商業價值想象空間極高。

由此可見，辦公室場景具備反哺技術、商用空間雙重價值，甚至還可以視為切入泛商業場景的第一站。

高價值意味著更高挑戰

暢想商用場景價值的“星辰大?！敝?，更重要的還在于眼前實際操作的“腳踏實地”。

單從技術轉化應用來看，辦公室場景的作業執行需要更高水平的軟硬件協同，其要求的是大腦和小腦的強耦合輔以全身力控的精細控制，才能達到多模態感知交互，全身協同控制，實現絲滑作業。

首先，辦公任務的多樣性考驗著人形機器人操作執行的毫米級精度與泛化性。和工廠內零部件規格一成不變不同的是，辦公室用品形狀、材質經常出現變化，這便要求人形機器人不僅需要具備“聰明的大腦”，滿足場景通用性需求，還需要本體以及末端執行器具備高靈敏度力反饋系統，滿足精細化操作需求。

以“擦黑板”為例，看起來是在簡單“來回晃動”板擦執行任務，但其背后考驗的是全身力控系統的高精度能力。人形機器人要保證板擦和白板進行高穩定性的持續接觸，少一分力氣控制都會在二者之間產生間隙，進而無法完成任務。

圖片來源：千尋智能

得益于千尋智能自研一體化力控關節的高功率密度，Moz1能做到高動態任務下控制精度，進而以恰到好處的力氣執行任務作業。

和工廠動線結構清晰不同的是，辦公室的動線往往隨機變化且空間更為狹小。絲滑穿梭在桌椅間，離不開軟硬件的高度配合。

硬件側Moz1的全向底盤和全身26個自由度的零空間運動，成為其靈活穿梭和避障的重要支撐；

軟件側，千尋智能運控算法能兼具高精度、靈活響應、交互安全與穩定性。

力控算法和本體結構設計優越之上，是人形機器人“頂層設計”大模型的能力，千尋智能以自研端到端VLA大模型（Spirit v1）入局，是國內少有“大模型+本體”的具身智能企業。從“大腦”來看，Spirit v1大模型的核心架構包含三大模塊，VLM（視覺語言模型）、具身大模型、MPC（模型預測控制）。

其中，VLM負責任務拆解，具身大模型負責生成動作軌跡，MPC及時調整關節力矩。三者協同下讓大腦打通“感知-決策-執行”的閉環，劃破物理世界的次元壁。

圖片來源：千尋智能

在數據側，千尋智能和國際知名公司Physical Intelligence（π）的架構高度一致，均是以海量互聯網視頻預訓練學習人類操作常識，疊加少量場景化數據后訓練與微量真機強化學習，進而助于提升人形機器人學習速度和應用的泛化性提升。據具身研習社了解，目前千尋智能已經實現零成本泛化能力。

從時間線中更能感知上述技術路線的正確性，2024年7月，該模型能完成單一基礎任務，在3個月完成訓練后支持自主規劃與實時反應，復雜物體姿態、透明反光物體等泛化能力；同年11月，該模型就升級成多個基礎任務執行，實現高精度靈巧手的模型泛化突破，以及作業順序、物體位置的高度泛化；今年3月已經能做到高難度長程任務+數十個基礎任務。

據了解，現階段千尋智能的模型訓練是以天為單位進化的，短短幾天就能熟練掌握一項工作內容。

“自研大模型”讓千尋智能的Moz1感知、理解世界；高精度力控系統讓Moz1能精準執行任務；零成本泛化為Moz1技能迭代飛輪加速。技術側的厚積才有了Moz1看似“輕飄飄”的抽紙巾動作，這或許就是人形機器人的“臺上一分鐘，臺下十年功”。

先用起來，“干中學式”迭代

場景價值+技術奠基，成為千尋智能拿捏辦公室場景的前提條件，在此基礎上其還開辟了“自研自用”模式，既是研發者又是實際使用客戶，打破了傳統研發和應用脫節的桎梏。這或許是人形機器人規模化落地的最短路徑。

在真實辦公場景中，人形機器人直接執行桌面收納整理、辦公椅擺放等高頻工作，跑通“先應用、再優化”策略的可行性。將人形機器人從實驗室原型快速轉化為辦公室生產力。

圖片來源：千尋智能

這一創新策略呈現清晰的技術與商業雙主線推進邏輯：

第一條主線為，人形機器人扎根場景沿著“干中學”的邏輯前行，正如千尋智能研發人員對具身研習社表示，白天收集數據晚上進行訓練，幾天就能絲滑完成新任務，而且還能在實際應用發現問題可以及時進行調整優化。

據了解，千尋智能Moz1將在年內解鎖“辦公室助手”身份，深度嵌入辦公室場景全流程工作。這種扎根真實場景的研發范式，本質上重構了人形機器人產業的價值創造邏輯。當技術研發不再是脫離實際需求的"空中樓閣"，而是深植場景痛點的"精準攻堅"，千尋智能收獲的不僅是產品成熟度的快速提升，更是對人形機器人商業化本質需求的深度理解。

第二條主線為，在高價值辦公室場景積累的技術經驗，具備極強的遷移價值。隨著“干中學式”迭代持續推進，人形機器人不僅能在辦公室場景實現標準化作業，更能沉淀出可復用的技術模塊，遷移至購物中心、零售門店等其他商用場景中，為商用場景開辟從"能用"到"好用"再到"通用"的進階路徑。

透過千尋智能可見，其并非追求單一技術指標的“炫技式研發”，而是轉向聚焦場景價值的“問題導向型創新”。當技術在真實辦公環境的日常磨礪中自然生長出實用價值，當人形機器人從“概念原型”進化為“效率伙伴”，產業距離規?；瘧玫呐R界點正逐步拉近。

千尋智能的探索證明，讓人形機器人在實際場景中“用起來、跑起來、迭代起來”，才是破解人形機器人商業化“叫好不叫座”的正確密鑰，這不僅是企業的戰術選擇，更是重構人形機器人產業價值鏈條的戰略啟示。