作者|黃楠
編輯|袁斯來
硬氪獲悉,北京千訣科技有限公司(以下簡稱“千訣科技”)近日完成近億元Pre-A++輪融資。我們總結(jié)了本輪融資信息和該公司幾大亮點:
融資金額及投資機構(gòu)
融資輪次:Pre-A++輪
融資規(guī)模:近億元
投資方:六家知名投資機構(gòu)及老股東共同參與;Maple Pledge楓承資本長期出任私募股權(quán)融資顧問
資金用途:將主要用于技術(shù)研發(fā)投入、核心團隊人才擴充與全球商業(yè)化拓展
公司基本信息
成立時間:2023年6月
注冊地址:北京市,孵化自清華大學(xué)類腦中心
企業(yè)定位:千訣科技專注具身智能領(lǐng)域決策與規(guī)劃大模型的研發(fā)與應(yīng)用,生態(tài)位對標美國頭部企業(yè)Physical Intelligence,其自主研發(fā)的具身大腦可適配多種機器人硬件,目標在于突破傳統(tǒng)機器人任務(wù)局限,實現(xiàn)全自主工作與動態(tài)環(huán)境應(yīng)對。
技術(shù)路線:不同于業(yè)界主流的“分層”或“端到端”路徑,千訣科技采用類腦分區(qū)架構(gòu),通過模擬人腦功能區(qū),將復(fù)雜的智能任務(wù)解構(gòu)為視覺、聽覺、決策、交互、記憶等協(xié)同工作的區(qū)域分化大模型而非依賴單一的龐大模型,可以實現(xiàn)從底層芯片到上層算法的全棧自主可控。
硬氪了解到,千訣科技目前已完成三代“具身大腦”的預(yù)訓(xùn)練工作。在運行時,該大腦無需通過人類提示、遙控、預(yù)編程或語言指令等,即可自主實現(xiàn)“感知-決策-行動”的全閉環(huán)工作,并動態(tài)應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化。例如,當家庭服務(wù)機器人在接收“整理房間”的抽象指令后,具身大腦可以自主規(guī)劃并完成整理、收納、垃圾清理等數(shù)十至上百個子任務(wù)序列,即使任務(wù)被打斷也能自主重構(gòu)計劃、接續(xù)執(zhí)行。
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千訣大腦提供機器人進行餐飲清潔(圖源/企業(yè))
數(shù)據(jù)層面,企業(yè)已構(gòu)建全球已知范圍內(nèi)的最大規(guī)模純實采家庭場景數(shù)據(jù)集,累計沉淀億級規(guī)模具身感知與決策預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù),覆蓋家庭服務(wù)、物流、工業(yè)運維等多元場景;同時基于自研的數(shù)據(jù)標注工藝,可獲取任務(wù)拆解序列及機器人抓取軌跡等定制化數(shù)據(jù),能夠獨立實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、清洗、標注到模型訓(xùn)練的一體化。
針對規(guī)模化落地中技術(shù)門檻高、成本高昂等痛點,千訣科技也搭建了一套自動化訓(xùn)練數(shù)據(jù)管道,降低機器人應(yīng)用門檻,客戶只需在數(shù)據(jù)管道中明確功能需求如模型微調(diào)、新增功能開發(fā)等,系統(tǒng)即可通過自動化流程完成需求落地,全程無需人工介入復(fù)雜操作。
市場規(guī)模
根據(jù)QYResearch于2025年11月調(diào)研報告顯示,2025-2031年期間,全球具身智能機器人通用大腦市場規(guī)模年復(fù)合增長率將達到52.0%。高盛研究顯示,人形機器人市場將逐年增長,到2035年估值可能高達380億美元;其中,人形機器人作為具身大腦的核心搭載終端,其市場規(guī)模增長也將直接帶動具身大腦需求擴容。
業(yè)務(wù)進度
千訣科技的具身方案已完成對雙足人形、輪式、無人機、四足狗、掃地機等多款主流形態(tài)機器人的全面適配,并同各領(lǐng)域頭部客戶達成合作,部分項目已進入規(guī)模化應(yīng)用階段。
具體到落地層面,該方案已在酒店清潔、餐廳服務(wù)、人形機器人迎賓及室內(nèi)精密操作等多場景中部署,并協(xié)同合作伙伴實現(xiàn)批量交付。預(yù)計2026年內(nèi),搭載千訣科技“具身大腦”的機器人設(shè)備數(shù)量將達到十萬臺以上的規(guī)模。
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千訣大腦幫助人形機器人擰瓶蓋(圖源/企業(yè)0
此外,公司正推進其自研的機器人大腦系統(tǒng)Polibrain OS進入對外驗證階段。該系統(tǒng)基于統(tǒng)一的類腦架構(gòu),面向機器人感知、決策與控制能力進行系統(tǒng)級協(xié)同與工程化整合,旨在為多形態(tài)機器人提供可復(fù)用、可擴展的通用智能底座。目前,Polibrain OS 的統(tǒng)一感知層已率先完成工程化打磨,計劃在可控范圍內(nèi)啟動對外驗證,為行業(yè)探索“一套感知,覆蓋多形態(tài)機器人”的技術(shù)路徑,推動機器人智能從單點模型能力向系統(tǒng)級大腦能力演進。
創(chuàng)始人思考
硬氪:當前客戶在具身智能方案落地階段通常會關(guān)注哪些問題?千訣的方案相比傳統(tǒng)路線,在市場滲透和突發(fā)情況應(yīng)對上有哪些核心優(yōu)勢?
高海川:對于廠商而言,部署周期與成本是核心考量因素。相比傳統(tǒng)方案,千訣的具身大腦方案具備兩大顯著優(yōu)勢。
其一,我們的方案不需要廠商對其下游客戶的實際使用環(huán)境進行任何物理改造。一直以來,環(huán)境改造限制是制約機器人市場滲透率提升的關(guān)鍵瓶頸,許多應(yīng)用場景都會明確禁止此類改造,導(dǎo)致了傳統(tǒng)方案難以有效滲透。
其二,千訣的大腦核心能力是構(gòu)建于自主決策模型之上,與傳統(tǒng)基于規(guī)則的驅(qū)動模式不同,因此,它也能更高效地應(yīng)對各類現(xiàn)場突發(fā)情況。其技術(shù)特性跟“無需環(huán)境改造”優(yōu)勢構(gòu)成直接的因果關(guān)系,能夠主動適應(yīng)復(fù)雜、動態(tài)的真實環(huán)境,從根源上規(guī)避了對環(huán)境改造的剛性需求。
千訣科技不是一個傳統(tǒng)意義上的“智能大腦”,而是“缸中之腦”,通過將“大腦”獨立于具體的機器人本體,讓它具備持續(xù)學(xué)習(xí)、自我演化與分區(qū)解耦的能力,再跨形態(tài)、跨場景地附著到各類機器人上,能夠快速適配不同形態(tài)與環(huán)境。
可以說,千訣科技的“具身大腦”不僅是模型的疊加與優(yōu)化,而是一個動態(tài)進化、具備自主學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng),能夠持續(xù)適應(yīng)不同機器人和環(huán)境的需求。
硬氪:目前千訣具身大腦在哪個場景的落地規(guī)模最大?能否結(jié)合該場景說說用戶的核心需求特征?
高海川:落地規(guī)模最大的場景是半服務(wù)半家庭清潔類場景。
這類場景對機器人的操作要求相對較低,受限于硬件技術(shù)水平,靈巧手、夾爪等臂結(jié)構(gòu)能完成的動作有限,且觸覺傳感器技術(shù)尚未成熟,這導(dǎo)致了VLA模型及規(guī)劃算法難以支撐復(fù)雜操作。因此,千訣大腦所服務(wù)的場景中,其核心價值并非體現(xiàn)在操作層面的復(fù)雜度,而是基于世界模型的空間理解與任務(wù)決策能力。
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搭載千訣大腦的機器人實現(xiàn)自主決策開門和清潔(圖源/企業(yè))
千訣具身大腦是為機器人提供自主的任務(wù)目標理解與執(zhí)行邏輯規(guī)劃能力,而非完成高難度的靈巧操作。這使得我們的方案特別適配那些對通用性、自主性要求高,但對操作靈巧度與效率要求相對較低的場景,即符合“以任務(wù)決策為主、以基礎(chǔ)操作為輔”原則的機器人類型。典型代表包括側(cè)重移動與任務(wù)響應(yīng)的掃地機器人,以及從事清潔、迎賓、端盤子、擦桌子等基礎(chǔ)服務(wù)的人形機器人。
這類機器人與固定功能裝置的根本區(qū)別在于自主決策能力,它不局限于執(zhí)行單一預(yù)設(shè)任務(wù),而是能在完成核心指令后,自主判斷并執(zhí)行合理的后續(xù)動作。例如,在完成擦桌子任務(wù)后,能主動識別地面的垃圾并進行清理。目前,千訣已在此類場景中擁有多個成熟落地案例。
硬氪:針對不同場景的需求差異,在合作研發(fā)或交付階段如何對模型能力做調(diào)整適配?
高海川:千訣的具身大腦是一個標準化的核心產(chǎn)品,已實現(xiàn)連續(xù)三代業(yè)內(nèi)少有的對世界模型的預(yù)訓(xùn)練,其本身已完整集成了空間理解與空間操作的雙重能力。在面向不同場景交付時,我們不會去針對場景重構(gòu)模型,而是根據(jù)客戶的具體需求對其中的特定能力進行定向強化。
這種強化需求在實踐中通常集中在感知層面,主要為了解決機器人在開放的復(fù)雜環(huán)境中遇到的Corner case。例如,當機器人抓取紙團時突遇鏡面反射導(dǎo)致識別混淆,或是需要操作一款全新材質(zhì)、從未在歷史數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過的抹布或工具。
針對這些長尾問題,我們已經(jīng)建立了自動化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)管道,一旦系統(tǒng)監(jiān)測到在特定場景下的平均準確率出現(xiàn)波動,即可自動采集數(shù)據(jù)并對模型的相應(yīng)感知模塊進行快速微調(diào)與強化,從而確保大腦在多樣化真實環(huán)境中的性能魯棒性。
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