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在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）現(xiàn)場，千尋智能展區(qū)的Moz1機器人接到了一個指令：“整理客廳”。它環(huán)視四周，走到桌前抓起可樂放進冰箱，走向餐桌夾起臟碗送入洗碗機。屏幕上實時顯示著它的思考過程：指令拆解、下一步規(guī)劃、動線優(yōu)化——清晰可見。一位小朋友扔出一團紙巾，Moz1臨時停下，重新規(guī)劃路線撿起紙巾扔進垃圾桶，再回到原任務(wù)。

這是搭載千尋智能Spirit v1.6的Moz1首次公開進行空間級長程復(fù)合任務(wù)的演示，而在千尋智能創(chuàng)始人兼CEO韓峰濤看來，這次演示想傳遞的信息不止于此。

韓峰濤在接受證券時報記者專訪時表示，千尋智能在具身大腦層面的下一步核心攻堅方向，是模型的泛化能力和數(shù)據(jù)效率。“如何讓模型在接觸少量真實場景數(shù)據(jù)后，就能快速適應(yīng)新任務(wù)和新環(huán)境，而不是每個場景都需要標(biāo)注海量數(shù)據(jù)。”他規(guī)劃的短期目標(biāo)是，通過預(yù)訓(xùn)練算法加少量場景數(shù)據(jù)微調(diào)，就能讓模型在特定任務(wù)上達(dá)到較高的作業(yè)成功率，這需要千尋團隊持續(xù)優(yōu)化模型架構(gòu)和數(shù)據(jù)策略。

隨著硬件不斷成熟，今年以來機器人的“大腦”成為必爭之地，但支撐機器人“變聰明”的數(shù)據(jù)缺口巨大。當(dāng)具身智能行業(yè)都在追逐“更大規(guī)模、更干凈”的數(shù)據(jù)時，韓峰濤給出了一個反直覺的判斷：“非完美數(shù)據(jù)才是擴展模型基礎(chǔ)能力的關(guān)鍵?！?/p>

他進一步解釋，行業(yè)數(shù)據(jù)缺口卡在三個環(huán)節(jié)：采集成本高，質(zhì)量參差不齊，以及最關(guān)鍵的一點，數(shù)據(jù)本身缺乏多樣性和“非完美”場景，導(dǎo)致模型在真實世界中容易“翻車”。因此，千尋智能堅持從真實場景中采集包含各種干擾、失敗案例的“臟數(shù)據(jù)”，比如瓶子沒抓穩(wěn)掉了、目標(biāo)被遮擋了、執(zhí)行過程被打斷了，這些不完美的片段是模型真正學(xué)會應(yīng)對真實世界的關(guān)鍵。

對于技術(shù)路線的選擇，韓峰濤認(rèn)為世界模型并非VLA的替代?！癡LA解決的是‘看到什么就做什么’的直接映射，而世界模型讓機器人具備了‘預(yù)測這么做會發(fā)生什么’的推理能力?！比诤蟅LA與世界模型的混合架構(gòu)被普遍認(rèn)為是更優(yōu)解。據(jù)介紹，Spirit v1.6已采用融合VLA與世界模型的架構(gòu)，打通環(huán)境感知、任務(wù)理解、動作規(guī)劃與狀態(tài)預(yù)判。

同時，本次WAIC上，千尋智能新一代機器人Moz2首次亮相。不同于面向工業(yè)和復(fù)雜操作任務(wù)的Moz1，Moz2定位商服場景，強調(diào)在公共服務(wù)場景中的親和化設(shè)計和自然交互體驗，Moz2全身配備32個自由度，搭載全向舵輪底盤與折疊腿部結(jié)構(gòu)，配合7自由度仿生手臂與4自由度三指靈巧手，將重點面向商超、酒旅、辦公樓宇等場景落地。

對于本次展會上展示的兩款機器人產(chǎn)品，韓峰濤向記者介紹，Moz1解決的是“能不能干好活”，它已經(jīng)在寧德時代產(chǎn)線上跑通了高壓插接這類復(fù)雜工序，作業(yè)成功率99%以上，這是千尋智能在工業(yè)場景里交出的答卷；而Moz2解決的是“人愿不愿意跟它打交道”，商服場景的機器人第一關(guān)不是精度，是人的接受度。

韓峰濤表示，未來，千尋智能Moz1積累的工業(yè)級操作能力會逐步遷移到Moz2上，兩條線并行，先跑通工業(yè)，再打磨商服，最終走向家庭，這是千尋智能的商業(yè)化落地節(jié)奏。