成立仅4个月，国产具身智能公司完成近2亿元天使轮融资

近日，备受瞩目的千寻智能完成了近2亿元种子轮和天使轮融资，其中天使轮融资由弘晖基金领投，达晨财智、千乘资本跟投。作为国内唯一具备AI+机器人生产力级全栈技术能力的具身智能公司，千寻智能得到了资本市场的热捧，这也充分体现了市场对于其团队技术能力的认可。此次融资标志着千寻智能的迅猛发展进入一个全新阶段。

千寻智能成立于2024年，短短四个月便吸引了众多顶级投资机构的目光，重金加注。其打造的精英团队在具身大模型、机器人及场景落地等方面均领先行业。公司团队成员来自全球顶尖高校及企业，包括UC Berkeley、CMU、清华大学、北京大学、浙江大学等国内外知名学府以及小米、华为、腾讯、大疆等科技巨头。

本轮融资后，千寻智能将继续加大技术研发与场景应用的投入，全力打造能够胜任各种任务的通用智能机器人平台。凭借业界领先的具身大模型技术、卓越的机器人研发能力以及全栈AI工程化能力，千寻智能在预训练模型、模仿学习和强化学习等方面拥有核心技术优势。团队在机器人系统级设计和优化技术、机器人功能安全技术、模块化控制软件架构技术以及高性能机器人控制技术等关键领域均处于行业领先地位。

千寻智能的创始人与CEO韩峰涛，在机器人领域耕耘已逾十年。他曾担任珞石机器人的联合创始人及CTO，是轻型工业机器人领域的佼佼者，力控协作量产的第一人。他的团队已成功推出数十款机器人产品，累计销量超过2万台。不仅如此，韩峰涛还带领他的团队在超过20个行业、100个场景中实现了商业化成果转化，服务了超过一千家企业。他的机器人产品和工程化能力备受赞誉。

2024年，韩峰涛满怀激情地开始了二次创业，这次他选择了具身智能这一新领域。凭借自己在世界级运控算法方面的专长以及生产力级机器人整机设计经验，他全情投入，期望在这一全球新兴赛道上领先一步。

而千寻智能的联合创始人高阳，是清华大学交叉信息学院的助理教授，同时也是清华大学视觉与具身智能实验室的主任。身为博士生导师的他，在具身智能、机器视觉和机器学习领域拥有十年的研究经验。高阳教授师从国际计算机视觉领域的泰斗Trevor Darrell教授，并与强化学习领域的顶尖学者Pieter abbeel教授和Sergey Levine教授有过深入的合作。他的加入，为千寻智能的研究和发展注入了强大的学术力量。

高阳教授在具身智能领域的研究成果丰硕，尤其在强化学习方面表现突出。他提出了世界上迄今为止样本效率最高的强化学习算法——EfficientZero和EfficientZero v2，这一创新得到了OpenAI联合创始人、强化学习领域的领军人物John Schulman的高度评价。高阳教授的研究重点集中在构建能够在任何场景中执行任意任务的通用具身智能大脑。在互联网视频预训练、模仿学习、物理世界强化学习等多个具身智能领域，他的贡献频频受到瞩目。

在中国打造世界级具身智能巨头的愿景下，高阳教授加入了千寻智能，成为其联合创始人。他的加盟为千寻智能带来了深厚的学术背景和前沿的技术视野。千寻智能在AI系统和机器人硬件平台方面具有独特的技术优势，构建了坚实的技术底座，不断穿越智能边界。高阳教授的到来，无疑将进一步推动千寻智能在具身智能领域的研究和发展。

高阳教授的研究理念和千寻智能的愿景紧密相连，他的加入将助力千寻智能成为中国乃至全球的具身智能领域的领军企业。在人工智能快速发展的今天，高阳教授和千寻智能的联手，必将为具身智能技术的发展带来更大的突破和进步。高阳在具身智能领域的数据利用能力：超越前沿的突破与创新

在AI系统领域，高阳在互联网视频预训练、sim2real、模仿学习、物理世界强化学习等多个前沿领域都积累了丰富的经验，具备全面的具身智能数据利用能力。这种跨越多个领域的深度数据应用能力对于构建真正通用的具身智能大脑至关重要。

高阳在数据的有效利用方面取得了重要突破，这是构建具身智能过程中最关键的要素。在包括高样本效率强化学习、高效率模仿学习等关键技术方面，高阳不仅是世界上最高效率算法的设计者，更在实际应用中实现了显著的成绩。

他提出的EfficientImitate高性能模仿学习算法，在数据量相同的情况下，泛化性能远超斯坦福的VMAIL算法，提升了600%的性能。这一算法为模仿学习领域树立了新的标杆，为行业提供了更高效、更实用的解决方案。

高阳在开发高样本效率强化学习算法方面也有卓越贡献。他研发的EfficientZero算法得到了OpenAI强化学习首席科学家John Schuman的高度评价。这一算法在提高样本利用效率、降低训练成本等方面具有显著优势，为强化学习领域的发展注入了新的活力。

高阳的创新性和实用性研究为具身智能领域带来了新的突破，他的工作不仅丰富了理论框架，也为实际应用提供了强有力的支持。他的贡献对于推动具身智能技术的发展具有重要意义，为行业树立了新的标杆。在高效利用VLM（视觉语言模型）进行机器人任务理解与规划方面，高阳教授提出的ViLa和CoPa模型引领了创新。特别是CoPa模型，它首次展示了VLM模型中的任务级别泛化性，性能显著超越了斯坦福大学的李飞飞教授提出的VoxPoser。更令人瞩目的是，全球领先的Figure01机器人的顶层规划部分正是基于高阳教授的ViLa模型。

高阳教授及其团队不仅在模型设计方面有所建树，还探索了使用互联网视频训练机器人模型的新方法。他们最近提出的Any-point Trajectory Model（ATM）框架，仅需少量标注数据即可完成训练，展现出惊人的鲁棒性。相较于伯克利大学的Pieter Abbeel的UniPi算法，其在长程任务中的性能提升最高可达500%。ATM框架为小样本和跨具身机器人学习领域带来了新的理论支撑，极大地拓宽了数据源的利用范围。此项重要的研究成果已被国际机器人领域的顶级会议RSS 2024接收，并获得了所有审稿人的满分评价。

机器人硬件平台是具身智能系统的性能上限的决定性因素。千寻智能深刻理解硬件系统与AI系统联合优化设计的重要性。千寻在机器人硬件能力方面拥有世界一流的机器人运动控制系统和硬件开发能力，其在模型预测控制MPC、全感知仿生柔顺控制等多个关键领域积累了丰富的经验。

千寻智能团队在系统级机电设计方面也具有显著优势，涵盖高精度负载与振动仿真、轻量化高刚性拓扑优化等核心技术。通过持续的研发和创新，千寻智能已经为具身智能企业实现商业闭环打下了坚实的基础。超强落地能力，未来应用前景广阔

具身智能以其独特的场景想象力，正在引领一场从工业到服务，再到家庭应用的广泛变革。这一变革预示着一个庞大的市场，规模可达万亿级别，等待着我们的开拓。

秉承“缔造下一代智慧劳动力”的愿景，千寻智能将聚焦于商用服务和家用领域。凭借业界领先的具身大模型技术和卓越的机器人研发能力，千寻智能深度理解客户需求，依托深厚的LTC与ITR流程实施经验，完成了从技术研发到产品市场化的高效商业闭环。他们的目标不仅仅是让机器人满足基本的功能需求，更是让它们成为人类的亲密伙伴，推动我们迈向智能机器人的新时代。

在这个新时代中，机器人的应用将如同iPhone手机一般，人人皆可随心购买和使用。它们将具备超强的落地能力，深入到我们生活的各个场景中，为我们提供便捷、高效的服务。无论是商业领域还是家庭生活，它们都将发挥重要的作用，让我们的生活变得更加智能、便捷。

展望未来，千寻智能将以其在具身智能领域的领先地位，继续深耕研发，推动机器人技术的进一步发展。他们将以客户需求为导向，打造更多具有创新性的产品，为我们带来更多的惊喜和便利。这个新时代已经向我们迎面而来，让我们共同期待它在各个领域带来的变革和进步。