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| 本文作者： 向欣 | 2026-06-03 13:59 |
作者丨向 欣
編輯丨高景輝
在競(jìng)技體育中，有一種勝利含金量最高——在對(duì)手主場(chǎng)、用對(duì)手制定的規(guī)則、擊敗對(duì)手。
剛剛，一家中國(guó)公司在北美具身智能的“奧林匹克”賽場(chǎng)上，完成了這一壯舉。
由UC Berkeley、斯坦福和英偉達(dá)聯(lián)合發(fā)起的全球具身智能實(shí)戰(zhàn)評(píng)測(cè)平臺(tái)RoboArena，被譽(yù)為機(jī)器人領(lǐng)域的“Chatbot Arena”。RoboArena最新榜單顯示，千尋智能自研的具身基座模型Spirit v1.6，在技術(shù)全能項(xiàng)目中力壓英偉達(dá)最新模型Cosmos3與Physical Intelligence （以下簡(jiǎn)稱PI）Pi0.5，排名全球第一，成為前三名中唯一的中國(guó)具身模型。
有趣的是，英偉達(dá)和PI不僅是參賽者，還是賽事的設(shè)計(jì)方。就在不久前的NVIDIA GTC Taipei 2026大會(huì)上，英偉達(dá)還專門(mén)介紹，自家最新發(fā)布的NVIDIA Cosmos 3模型在RoboArena上排名第一。賽事主辦方親自為榜單站臺(tái)。
而現(xiàn)在榜首換人了。千尋這次登頂，頗有種踢館成功的意味。以前中美在具身智能賽場(chǎng)是各自練兵，今天千尋直接去美國(guó)隊(duì)的主場(chǎng)，拿了塊全能金牌。
同時(shí)，千尋智能在資本市場(chǎng)上也獲得了頂薪續(xù)約。千尋智能今日正式官宣完成15億元A+輪融資，三個(gè)月融資四輪，刷新具身智能行業(yè)融資速度記錄，股東包含一線美元基金、大型產(chǎn)業(yè)投資方以及國(guó)資基金，老股東持續(xù)加碼，構(gòu)筑起頂級(jí)財(cái)務(wù)PE、國(guó)際美元基金、實(shí)業(yè)產(chǎn)業(yè)資本、各地方國(guó)資等全方位合圍的頂配資本陣容。
至此，千尋今年累計(jì)融資金額已近50億元。
技術(shù)登頂與資本頂配兩件事放在一起看，背后傳遞出的信息遠(yuǎn)比表面看到的更加豐富。
過(guò)去一年，具身智能領(lǐng)域融資紀(jì)錄不斷刷新，榜單高分層出不窮，但“刷榜”現(xiàn)象讓這些成績(jī)的真實(shí)含金量備受質(zhì)疑。
RoboArena受到關(guān)注，正是因?yàn)樵噲D解決這個(gè)問(wèn)題。它把具身Benchmark從標(biāo)準(zhǔn)化考試變成了一場(chǎng)防作弊、重泛化、難以刷分的全球?qū)崙?zhàn)擂臺(tái)賽，模型需要面對(duì)完全未知的場(chǎng)景和物體，實(shí)打?qū)嵉乜简?yàn)泛化性與穩(wěn)定性。
千尋的模型登頂，也足以讓整個(gè)行業(yè)重新審視中國(guó)玩家的位置。
長(zhǎng)期以來(lái)，具身智能領(lǐng)域最重要的話語(yǔ)權(quán)主要掌握在美國(guó)頭部機(jī)構(gòu)手中。如今，中國(guó)企業(yè)已在模型能力和落地速度上快速追趕，實(shí)現(xiàn)并跑甚至領(lǐng)跑。
在具身智能的技術(shù)對(duì)決中，以千尋智能為代表的中國(guó)力量已經(jīng)具備了與美國(guó)頂尖玩家正面掰手腕的底氣。
大額融資的持續(xù)落地，則讓這種技術(shù)優(yōu)勢(shì)有機(jī)會(huì)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。中國(guó)具身智能企業(yè)，會(huì)跑得越來(lái)越快。
01
具身智能行業(yè)一直存在一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：評(píng)測(cè)成績(jī)與真實(shí)世界表現(xiàn)并不能簡(jiǎn)單畫(huà)等號(hào)。榜單高分與真實(shí)世界的泛化落地之間，橫亙著一條巨大的鴻溝。
問(wèn)題出在評(píng)測(cè)方式上。具身智能領(lǐng)域建立了大量Benchmark。不同榜單覆蓋仿真、真機(jī)、導(dǎo)航、操作、長(zhǎng)程任務(wù)以及VLA模型、世界模型等不同條件和方向，為研究者提供了統(tǒng)一的評(píng)價(jià)體系，也推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步。
但標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)測(cè)天然存在局限。為了保證可重復(fù)性，大多數(shù)榜單都會(huì)固定場(chǎng)景、固定任務(wù)和固定評(píng)價(jià)規(guī)則。模型經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練后，可以逐漸適應(yīng)這些測(cè)試條件。
于是行業(yè)開(kāi)始出現(xiàn)“刷榜”現(xiàn)象，不少公司針對(duì)榜單進(jìn)行專項(xiàng)優(yōu)化，從而刷出高分，但這與具身智能所追求的核心能力“泛化”背道而馳。結(jié)果是，某些模型能夠在特定任務(wù)上取得極高分?jǐn)?shù)，但換環(huán)境、物體或者操作順序，表現(xiàn)可能大幅下降。
這種做法就像學(xué)生靠題海戰(zhàn)術(shù)拿滿分，換個(gè)沒(méi)做過(guò)的題目就束手無(wú)策。模型越來(lái)越會(huì)考試，卻未必越來(lái)越會(huì)干活。
PI的具身模型核心研究員Karl Pertsch曾犀利地評(píng)價(jià)這類榜單：“注定是徒勞”。
對(duì)于需要進(jìn)入工廠、門(mén)店和家庭的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，此類成績(jī)參考價(jià)值不夠高。“刷榜”現(xiàn)象也削弱了榜單的說(shuō)服力。
RoboArena的突破性在于重新設(shè)計(jì)了評(píng)測(cè)邏輯，與大多數(shù)Benchmark追求標(biāo)準(zhǔn)化不同，RoboArena把評(píng)測(cè)重點(diǎn)放在泛化能力上。模型無(wú)法提前適配固定場(chǎng)景，每一次測(cè)試都需要面對(duì)新的環(huán)境、新的物體和新的任務(wù)組合。
這份榜單由UC Berkeley、斯坦福、英偉達(dá)聯(lián)合發(fā)起，是具身智能領(lǐng)域首個(gè)國(guó)際公開(kāi)性評(píng)測(cè)平臺(tái)，榜單規(guī)則來(lái)自行業(yè)最核心的一批前沿技術(shù)研究者。
值得注意的是，PI的聯(lián)合創(chuàng)始人Sergey Levine、核心研究員Karl Pertsch也是該測(cè)試平臺(tái)的核心設(shè)計(jì)者。
PI，這家由斯坦福、伯克利等頂級(jí)研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立的公司，一直被視為具身智能領(lǐng)域最具代表性的技術(shù)標(biāo)桿之一。這意味著行業(yè)最強(qiáng)玩家用自己的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)可了這套評(píng)測(cè)體系。
為了避免人為的技術(shù)性干預(yù)，RoboArena采用“全球眾包+雙盲”機(jī)制。評(píng)測(cè)員分布在不同國(guó)家和地區(qū)，任務(wù)和場(chǎng)景則由評(píng)測(cè)研究員自行設(shè)計(jì)，多聚焦操作類任務(wù)，測(cè)試整個(gè)過(guò)程中操作員不會(huì)獲知模型身份，完全盲測(cè)，測(cè)試結(jié)果全部開(kāi)源。
在這種規(guī)則下，賽事對(duì)泛化能力的要求近乎苛刻。提前備考的可能性被切斷，參賽模型的每一次測(cè)試都是臨場(chǎng)發(fā)揮，需要面對(duì)極其多樣化的環(huán)境與任務(wù)，可能是從未見(jiàn)過(guò)的物品，也可能是從未適應(yīng)過(guò)的場(chǎng)景。
RoboArena的評(píng)分機(jī)制也與眾不同，引入了競(jìng)技體育中的ELO動(dòng)態(tài)評(píng)級(jí)算法。
熟悉電競(jìng)或者國(guó)際象棋的人應(yīng)該知道，ELO最大的特點(diǎn)是打敗強(qiáng)者獲得更多積分。不看你贏了多少次，只看你贏了誰(shuí)。打敗強(qiáng)隊(duì)加分高，贏弱隊(duì)加分少。
這種機(jī)制大幅降低了刷榜空間，讓真正有實(shí)力的黑馬能夠浮出水面，也能夠持續(xù)淘汰名不副實(shí)的高分選手。
RoboArena中模型的 Elo 分變化趨勢(shì)：從左到右，按 Elo 分從低到高排列
如果把傳統(tǒng)Benchmark理解為訓(xùn)練賽，那么RoboArena更接近總決賽。當(dāng)不少團(tuán)隊(duì)還在訓(xùn)練賽里爭(zhēng)奪MVP時(shí)，千尋已經(jīng)在總決賽里拿到了FMVP。
能在任意場(chǎng)景、任意任務(wù)的隨機(jī)對(duì)決中勝出，意味著模型已經(jīng)具備了走出實(shí)驗(yàn)室、進(jìn)入真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景的核心素養(yǎng)。它比任何單一任務(wù)的高分都更具落地參考價(jià)值。
02
這不是千尋第一次登頂國(guó)際權(quán)威榜單。今年1月，千尋自研的Spirit v1.5在RoboChallenge的Table30榜單上一舉登頂，超過(guò)了之前的最強(qiáng)模型PI0.5。
有意思的是，RoboChallenge和RoboArena的評(píng)測(cè)邏輯完全不同。前者關(guān)注模型在統(tǒng)一條件下能做到什么水平；后者關(guān)注模型面對(duì)隨機(jī)的任務(wù)、未知的世界能否持續(xù)發(fā)揮。
RoboChallenge由Dexmal、Hugging Face、智源研究院等聯(lián)合發(fā)起，是全球首個(gè)大規(guī)模真機(jī)（real-robot）具身智能評(píng)測(cè)平臺(tái)，評(píng)測(cè)采用統(tǒng)一硬件和標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境，要求參賽模型完成30項(xiàng)固定任務(wù)，重點(diǎn)考察模型在相同條件下的綜合能力與任務(wù)完成質(zhì)量。
RoboArena的評(píng)測(cè)環(huán)境、任務(wù)內(nèi)容和操作對(duì)象則都具有較強(qiáng)隨機(jī)性。
Spirit能夠連續(xù)登頂兩套邏輯完全不同的評(píng)測(cè)體系，說(shuō)明其在標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境下的綜合能力和開(kāi)放環(huán)境下的泛化能力，都得到了驗(yàn)證。
RoboArena的評(píng)測(cè)任務(wù)由研究員隨機(jī)指定，沒(méi)有固定題庫(kù)。在眾多測(cè)試項(xiàng)目中，“將玩具水豚放入餐盤(pán)”和“打開(kāi)筆記本”兩個(gè)任務(wù)，較為典型地體現(xiàn)了Spirit v1.6的能力。它們分別對(duì)應(yīng)具身智能里的兩類典型難題：開(kāi)放環(huán)境中的目標(biāo)識(shí)別與操作執(zhí)行，以及精細(xì)力控。
任務(wù)一：將玩具水豚放置到餐盤(pán)。Spirit v1.6 VS Pi0.5。
任務(wù)中，桌面中央擺放著一個(gè)餐盤(pán)，周圍散落著筆、杯子、足球玩具、膠棒等多種物品。
Spirit v1.6準(zhǔn)確識(shí)別出玩具水豚，完成抓取并將其放入盤(pán)中。Pi0.5則識(shí)別錯(cuò)誤，抓取了綠色杯子，且定位不準(zhǔn)，反復(fù)嘗試仍失敗。
左 Spirit v1.6 右 Pi0.5
差異背后是模型對(duì)場(chǎng)景語(yǔ)義的理解深度不同。千尋的模型能夠理解“水豚”這一語(yǔ)義概念，區(qū)分干擾物，并在雜亂環(huán)境中保持抓取穩(wěn)定性；Pi0.5則在目標(biāo)識(shí)別階段就出現(xiàn)偏差。
任務(wù)二：打開(kāi)筆記本。Spirit v1.6 VS Cosmos 3
這屬于物體操作與精細(xì)力控任務(wù)，涉及受力點(diǎn)判斷、開(kāi)合角度控制和連續(xù)動(dòng)作規(guī)劃。筆記本開(kāi)合處較薄，機(jī)器人需要準(zhǔn)確找到能夠施力的位置，還要控制好力度和角度，避免物體滑動(dòng)導(dǎo)致操作失敗。
Spirit v1.6成功完成整個(gè)打開(kāi)過(guò)程。英偉達(dá)最新發(fā)布的Cosmos 3則多次嘗試翻開(kāi)，始終未能成功。
左 Spirit v1.6 右 Cosmos 3
值得注意的是，Spirit v1.6的測(cè)試環(huán)境中還擺放著杯子、毛巾、蔬果等多種干擾物，而Cosmos 3的環(huán)境相對(duì)簡(jiǎn)單，干擾物較少。
千尋的模型在受力點(diǎn)判斷、實(shí)時(shí)力控和任務(wù)理解上更勝一籌，Cosmos 3則沒(méi)能定位到筆記本準(zhǔn)確的開(kāi)合位置，缺乏精細(xì)的閉環(huán)調(diào)節(jié)。
回看RoboChallenge，千尋Spirit v1.5在插花、桌面清理等任務(wù)中同樣表現(xiàn)出色。插花需要精細(xì)力度控制，桌面清理涉及多物體分類與連續(xù)操作，模型均能穩(wěn)定完成。
RoboArena榜單更新后，有人將千尋擊敗英偉達(dá)和PI視為一次“爆冷”。不過(guò)，仔細(xì)觀察過(guò)去半年千尋的發(fā)展軌跡，了解其連續(xù)登頂RoboChallenge和RoboArena兩大評(píng)測(cè)體系后，就能夠理解這種領(lǐng)先其實(shí)不能單純用偶然來(lái)解釋。
千尋用對(duì)手制定的規(guī)則，在對(duì)手的主場(chǎng)實(shí)現(xiàn)“兩連冠”，說(shuō)明Spirit的優(yōu)勢(shì)并非來(lái)自針對(duì)性優(yōu)化，而是模型能力本身的提升。Spirit在環(huán)境理解、目標(biāo)識(shí)別、動(dòng)作規(guī)劃和執(zhí)行穩(wěn)定性方面展現(xiàn)出更強(qiáng)的一致性，整個(gè)決策鏈條更加完整。
03
Spirit v1.6的登頂，是千尋技術(shù)實(shí)力的最佳證明。這種實(shí)力已經(jīng)轉(zhuǎn)化為資本市場(chǎng)的吸金力。
今年，千尋三個(gè)月融資四輪，刷新了具身智能行業(yè)融資速度記錄，已累計(jì)融資近50億元。資金將用于具身基座模型研發(fā)、數(shù)據(jù)體系建設(shè)、場(chǎng)景規(guī)模化商業(yè)落地三大方面。
從投資陣容看，千尋的股東已經(jīng)是夢(mèng)之隊(duì)級(jí)別，包含順為、云鋒等頂級(jí)的財(cái)務(wù)VC，國(guó)際美元基金這類海外資本，石溪資本、兆易創(chuàng)新等實(shí)業(yè)產(chǎn)業(yè)資本。
不同的股東能形成各自助力，財(cái)務(wù)VC擅長(zhǎng)資本運(yùn)作與投后賦能，美元基金對(duì)技術(shù)路線的判斷更偏向全球視野，利于海外市場(chǎng)拓展；產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略投資方則提供供應(yīng)鏈、場(chǎng)景等核心資源。
據(jù)AI科技評(píng)論了解，資本市場(chǎng)普遍認(rèn)為，千尋智能近期連續(xù)落地多輪大額融資，是硬科技獨(dú)角獸上市前的戰(zhàn)略鋪路布局。
市場(chǎng)之所以給予這樣的判斷，在于千尋已經(jīng)具備了硬科技企業(yè)走向資本市場(chǎng)所需要的基礎(chǔ)：技術(shù)閉環(huán)與商業(yè)閉環(huán)。
一個(gè)廣泛共識(shí)是，具身智能的Scaling Law正在遭遇真實(shí)世界數(shù)據(jù)不足的挑戰(zhàn)。高質(zhì)量、規(guī)模化、可持續(xù)獲取的數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為決定模型能力上限的關(guān)鍵變量。
圍繞這一問(wèn)題，千尋構(gòu)建了一套完整的“數(shù)據(jù)金字塔”技術(shù)戰(zhàn)略：底層依托互聯(lián)網(wǎng)通用視頻完成預(yù)訓(xùn)練，中層利用可穿戴設(shè)備采集的真實(shí)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行專項(xiàng)迭代，頂層則通過(guò)實(shí)際落地場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型表現(xiàn)。
為了解決行業(yè)普遍面臨的“數(shù)據(jù)采集貴、效率低”的痛點(diǎn)，千尋自研了數(shù)據(jù)采集設(shè)備。其自研的uDAS可穿戴數(shù)采設(shè)備歷經(jīng)7次技術(shù)迭代，采集成本降至傳統(tǒng)遙操作方式的十分之一，數(shù)據(jù)可用性提升至95%以上。
設(shè)備實(shí)現(xiàn)了全身關(guān)節(jié)、手部力觸覺(jué)多維度信息同步采集，無(wú)需搭建實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，可直接在真實(shí)工業(yè)、居家、零售場(chǎng)景作業(yè)。
千尋智能可穿戴數(shù)采設(shè)備已遍布全國(guó)
解決采集成本問(wèn)題只是第一步。對(duì)于具身公司而言，更大的挑戰(zhàn)在于如何持續(xù)、穩(wěn)定地獲得海量真實(shí)世界數(shù)據(jù)。
為此，千尋進(jìn)一步搭建起一套分布式數(shù)據(jù)超級(jí)工廠體系，組建了國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的真實(shí)數(shù)據(jù)采集團(tuán)隊(duì)，近千臺(tái)可穿戴設(shè)備分布在100多個(gè)城市同步采集數(shù)據(jù)，并形成了覆蓋采集、清洗、標(biāo)注和質(zhì)檢的數(shù)據(jù)閉環(huán)處理流程。
采用分布式布局，是因?yàn)閱我坏攸c(diǎn)采集的數(shù)據(jù)場(chǎng)景單一、物品單一，無(wú)法覆蓋真實(shí)世界的多樣性。分布式采集網(wǎng)絡(luò)可以在不同城市、不同場(chǎng)景同時(shí)進(jìn)行，大幅提升數(shù)據(jù)的場(chǎng)景覆蓋度和品類豐富度。
2026年，千尋計(jì)劃將數(shù)據(jù)規(guī)模拓展至100萬(wàn)小時(shí)。
千尋的數(shù)據(jù)訓(xùn)練理念也極為獨(dú)特，他們十分看重“臟數(shù)據(jù)”。
在很多訓(xùn)練體系中，異常數(shù)據(jù)會(huì)被盡可能清理掉。而千尋認(rèn)為，真實(shí)世界本身充滿噪聲。機(jī)器人未來(lái)面對(duì)的環(huán)境，本來(lái)就不完美。因此保留一定比例復(fù)雜數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)和失敗數(shù)據(jù)，反而有助于提升模型泛化能力。
在千尋看來(lái)，多數(shù)玩家仍在使用“溫室數(shù)據(jù)”，導(dǎo)致模型一出實(shí)驗(yàn)室就水土不服。臟數(shù)據(jù)的訓(xùn)練理念，刻意保留了一部分“不標(biāo)準(zhǔn)答案”，能夠讓千尋的模型在真實(shí)社會(huì)中長(zhǎng)大，泛化能力天然更強(qiáng)。
這種思路也與RoboArena的評(píng)測(cè)邏輯高度一致。RoboArena考察的，也正是模型面對(duì)不確定因素時(shí)的適應(yīng)能力。
數(shù)據(jù)飛輪能否真正轉(zhuǎn)起來(lái)，最終還要看機(jī)器人能否進(jìn)入真實(shí)場(chǎng)景。千尋的機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入寧德時(shí)代的產(chǎn)線、京東的門(mén)店、博世的全球工廠等場(chǎng)景，大量真實(shí)落地場(chǎng)景為千尋提供了美國(guó)企業(yè)難以獲取的數(shù)據(jù)礦。此外，千尋還開(kāi)展了全球化合作與生態(tài)建設(shè)。
由此，千尋構(gòu)成了 “場(chǎng)景沉淀數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)迭代模型→模型反哺產(chǎn)業(yè)” 的完整閉環(huán)。這也是資本敢于重倉(cāng)的根本邏輯。
04
此次千尋登頂?shù)囊饬x，不僅屬于一家企業(yè)，也屬于整個(gè)中國(guó)具身智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。
行業(yè)的一個(gè)普遍認(rèn)知是，美國(guó)負(fù)責(zé)定義具身智能技術(shù)，中國(guó)負(fù)責(zé)制造機(jī)器人。如今，這種分工正在發(fā)生變化。
千尋在RoboArena這個(gè)由美國(guó)頂尖機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)、長(zhǎng)期由美國(guó)公司主導(dǎo)的擂臺(tái)上擊敗了主場(chǎng)霸主，證明中國(guó)團(tuán)隊(duì)在具身模型層面同樣具備全球頂尖的競(jìng)爭(zhēng)力。
這是中國(guó)具身智能從“制造優(yōu)勢(shì)”向“技術(shù)話語(yǔ)權(quán)”延伸的關(guān)鍵一步。以千尋為代表的中國(guó)戰(zhàn)隊(duì)，用硬橋硬馬的真功夫打出了一波漂亮的攻守轉(zhuǎn)換。
而且，具身智能競(jìng)賽是上半場(chǎng)比論文，下半場(chǎng)比落地，當(dāng)前行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)核心正在轉(zhuǎn)向體系能力建設(shè)。模型、數(shù)據(jù)、硬件和場(chǎng)景深度耦合，單一技術(shù)領(lǐng)先已經(jīng)難以構(gòu)建長(zhǎng)期壁壘。
中國(guó)企業(yè)也在用場(chǎng)景紅利和工程能力，實(shí)現(xiàn)從追趕到并跑的質(zhì)變。
模型可以通過(guò)迭代持續(xù)進(jìn)步，榜單排名也會(huì)不斷刷新，但真實(shí)場(chǎng)景中的能力沉淀很難被短期復(fù)制。數(shù)據(jù)如何獲取、場(chǎng)景如何進(jìn)入、模型如何迭代、產(chǎn)品如何落地，這些問(wèn)題都是行業(yè)發(fā)展的重要命題，而千尋智能已經(jīng)在這場(chǎng)長(zhǎng)跑中，率先卡住了身位。
隨著具身智能行業(yè)的發(fā)展，實(shí)戰(zhàn)能力會(huì)取代論文數(shù)量成為新的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，場(chǎng)景數(shù)據(jù)會(huì)成為比參數(shù)規(guī)模更寶貴的資產(chǎn)，中國(guó)具身智能的全球化領(lǐng)跑，才剛剛開(kāi)始。（雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))）
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