清華系具身大腦公司兩月融資數億元，接入家庭具身設備量第一、切入全尺寸機器人賽道｜硬氪首發

作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

硬氪獨家獲悉，具身大腦企業千訣科技近日完成Pre-A++擴展輪融資，至此Pre-A++輪次融資完成，投資方包括祥峰資本、智路資本、英諾天使、鈞山資本、集美創投、南創投及京銘資本，Maple Pledge楓承資本長期出任私募股權融資顧問。

本輪資金將重點投向全尺寸機器人規模化交付、自動化數據管道搭建與核心團隊擴充。這也是公司兩個月內完成的又一輪融資。

當具身智能行至產業化深水區，業界關注的焦點已從參數規模的比拼，悄然轉向多場景穿透力與落地成本的把控。

傳統機器人或依賴預設編程，要么需要改造環境才能穩定工作，激光雷達等硬件的高成本與適配難題，更讓規模化落地舉步維艱。自2023年成立以來，千訣科技長期聚焦具身世界模型研發，以類腦計算架構打造了“具身大腦”產品。它無需遙控與規則編程，即可進行“感知-決策-行動”全閉環自主工作，實現全球范圍內世界模型在家庭場景下的率先落地。

此前，千訣科技的主要落地載體多集中于諸如小型人形機器人的半尺寸具身產品品牌，其核心功能以自主通用感知決策為主，家庭具身設備接入臺數居行業第一；同時還新增了全尺寸機器人業務線，現已小批量應用于家庭、餐飲等場景，可以執行清潔、服務、收納、康養等工作。

搭載千訣類腦大模型的機器人自主執行餐桌清潔任務（圖源/企業）

與小型具身設備相比，全尺寸機器人對操作精細化的要求顯著提升。其機械臂載荷與自由度大幅增加，供電系統及整機結構亦隨之調整，以支撐更復雜的雙手協作任務。

但人形機器人因構形限制，平衡與算力分配要求嚴苛，往往難以搭載傳統激光雷達。為此，千訣科技提出了基于純視覺的空間理解與規劃方案，可完成室內空間建模與物體關系理解，實現對激光雷達的完整替代。

不同于過去依賴顯式三維地圖構建的傳統方案，這類方案的精度高度依賴雷達，且易受反光、透明物體及光照變化干擾；千訣采用因果推理隱式建模，通過單幀圖像“幻想”向左、向右、向前行走后可能看到的新場景組件結構特征，能把視覺理解與空間建模融為一體。這一基于世界模型的擬人化范式，有效彌補了傳統純視覺方案信息不充分的短板。

千訣科技創始人高海川告訴硬氪，純視覺方案相較激光雷達成本更低、安裝更靈活，且魯棒性顯著提升，結合千訣科技支持不同功能分區自由組合的類腦架構，在家庭、康養、餐飲等人類核心生活場景中可滿足作業要求。

在具身智能產業鏈格局尚未定型、技術路線仍多線并行的當下，業內對數據管道的搭建路徑呈現出顯著分化。過去積累的多是客觀世界的物體位置、移動軌跡、環境幾何特征等結構性數據，全尺寸機器人正將數據重心推向主觀世界的本體控制數據。

高海川向硬氪指出，各家企業的數據格式、標注標準、采集工具各不相同，根源并不在于技術能力的參差，而在于模型底層架構與生態位的根本差異。

然而，盡管管道形態各異，隨著具身智能模型全面轉向Scaling Law（規模法則）驅動的預訓練范式，各細分賽道對訓練數據的渴求均處于爆發階段。無論感知、決策還是操作，數據缺口普遍巨大。這并非某類管道的結構性紅利，而是整個行業從規則驅動邁向數據驅動所必須跨越的共同關口。

世界模型（圖源/企業）

其中，千訣科技“類腦”生態模型架構的核心，并不追求單一模型的性能極限，而是將機器人智能拆解為可獨立演進、自由組合的功能分區模塊，由空間感知、任務決策、運動控制、精細操作各成單元，如同人腦不同皮質區域各司其職。

這一架構下，千訣明確劃定自身邊界，建立了一套自動化的訓練數據管道。一旦系統監測到特定場景下的平均準確率出現波動，該管道即可自動采集數據并對模型的相應感知模塊進行快速微調與強化，從而確保具身大腦在多樣化真實環境中的性能魯棒性。

回歸到千訣大腦產品上，其專注于世界模型構建與自主決策中樞的構建，并將其余能力模塊開放給第三方或兼容客戶的自有模型。以精細操作為例，客戶可以不必選擇千訣科技的力控算法，而是嵌入自有力控模塊，再將千訣大腦的其他分區功能模塊疊加其上，實現雙方各守其位、各取其長的技術協同。

這種松耦合設計的核心價值在于，客戶不必在“全棧自研”與“黑盒交付”之間二選一，既可調用千訣的分區能力模塊，又可保留自研或第三方模塊，進而大幅降低了企業客戶與產業鏈廠商的技術耦合成本。

硬氪了解到，2026年，千訣科技將聚焦于家庭和服務機器人場景，加快各品類的真實需求驗證與商業化落地。全尺寸機器人的年需求量正迅速增長，公司將以現有訂單為基點，持續擴大交付規模。

千訣科技沒有試圖用一套封閉系統通吃全局，亦不研發自家機器人本體，而是以類腦架構承接產業分工的碎片化現實。

目前來看，這套打法看似分散，實則直指服務機器人市場的核心命題，在行業從“能跑會跳”邁向“能干活、算得過來賬”的關鍵窗口，千訣科技正完成從技術敘事到交付敘事的轉換。