清華系具身大腦公司獲近億元融資，預(yù)計2026年接入設(shè)備達十萬臺以上｜硬氪首發(fā)

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。

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。

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。

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。