7月23日，距离2026世界机器人大会、2026世界人形机器人运动会举办还有不到一个月时间，北京青年报记者来到千寻智能总部，实地探访其数据工厂，看机器人如何跟随人类“老师”学习打鸡蛋、叠衣服、分拣包裹等。据悉，目前其自研机器人Moz1已走出实验室，在宁德时代电池产线执行精密插接，在京东MALL制作咖啡，践行“先工业、再商服、后家庭”的落地路径。这群“数据喂养”出的机器人，正加速从演示工具迈向实用生产力。
现象：机器人能帮人类整理客厅
千寻智能是一家专注于研发机器人“通用大脑”的具身智能企业。公司以自研的Spirit系列具身基座模型为核心，在长程复合任务执行、动态环境泛化与工业场景稳定性上均处于全球第一梯队，技术能力已在高端制造等真实场景中得到规模化验证。
在刚刚结束的世界人工智能大会上，千寻智能自研的Moz1机器人已经可以帮助人类进行客厅收纳、桌面整理等长程复合任务。当听到“整理客厅”的指令后，它先是环视周围环境，然后开始自主规划和执行任务：“走”到桌子前，抓取桌子上的可乐，然后移动身躯到冰箱门口，打开冰箱门、把可乐放进去、关上冰箱门；紧接着，Moz1并没有停顿，径直走向餐桌，将脏碗夹起、并送到了洗碗机中。
那它是怎么思考的？原来，它将“整理客厅”指令拆解成多个子任务，不停思考当前正在执行哪一步、下一步准备做什么，还在不断进行动线优化等。
一位调皮小朋友扔出的一团纸巾打乱了现场的节奏，原本准备去整理沙发上玩偶的Moz1临时停了下来。数秒后，它重新规划好路线，转向纸团所在位置，将纸团稳稳丢进垃圾桶。随后，Moz1再次回到原任务，走向沙发，把歪倒的娃娃放入收纳筐中。
长期以来，机器人在复杂任务中容易出现“金鱼记忆”问题，即只能完成短链条、单技能动作，难以保持对长期目标和上下文的持续理解。此次演示中，Moz1不仅在非结构化环境中持续感知物品位置、任务进度和环境变化，还能根据执行情况动态调整后续动作，展现出强大的长程推理能力和抗干扰性。
除客厅收纳外，千寻智能的机器人还会做包括桌面整理、药片精细化分拣、扭蛋机互动等多项真实任务。比如进行扭蛋机时，面对扭蛋机随机出球、观众伸手位置变化等不确定情况，Moz1可通过视觉实时感知、动态调整动作轨迹，自主操作扭蛋机取出扭蛋，并准确递送到观众手中。
追访：建立数据金字塔广采数据
机器人的优秀表现背后，依托的是千寻智能自研的Spirit v1.6具身基座模型。该模型采用VLA与世界模型深度融合的架构，打通环境感知、任务理解、动作规划与状态预判，使机器人能够在执行过程中边感知、边决策、边调整。此前，Spirit v1.6已在Robo Arena公开评测中登顶全球第一，超越英伟达Dream Zero与Physical Intelligence Pi0.5，成为首个登上该榜首的中国具身模型。
据介绍，技术突破的核心支撑，是千寻智能独创的“数据金字塔”战略。针对行业内实验室训练的模型在真实场景易“水土不服”的普遍问题，千寻智能跳出“追求完美实验数据”的传统路径，认为真实场景的多样化非标准化数据才是模型规模化落地的基础。基于这一判断，千寻智能建立了涵盖互联网人类视频、可穿戴设备采集、真机遥操作与真机部署回流数据的“数据金字塔”，并通过数据质量评估算法自动识别和提取高价值的边界案例打入模型训练队列。
在千寻智能的数据工厂，北青报记者看到，机器人正在跟随人类“老师”们学习如何叠衣服、打鸡蛋、分拣物品。老师们戴着数采设备，不厌其烦地重复相同的动作，在这个过程中，机器人更加准确理解了这一动作要领。据介绍，这已经是“数据金字塔”战略中的中间层，在此之前，机器人会先通过“看视频”的方式进行预训练；在模仿学习微调后，他们还将在完成真实任务的过程中提升鲁棒性。
千寻智能还在不断探寻降低采集成本，提高数据质量。其自研的uDAS可穿戴数采设备历经7代技术迭代，将单条数据采集成本降至传统遥操作方式的1/10，数据可用性提升至95%。依托千余人的专业数采团队与全国百余个城市的采集点位布局，2026年全年真实交互数据总量将突破100万小时。
落地：先工业、再商服、后家庭
千寻智能副总裁、董事孙荣毅表示，具身智能规模化落地不能脱离技术成熟度空谈场景，千寻智能始终遵循“先工业、再商服、后家庭”的渐进式发展路径，以真实场景价值驱动技术迭代。
已在工业等场景落地的Moz1人形机器人是技术落地的核心基本盘。该机型拥有26个自由度，搭载自研一体化力控关节，在速度、精度、安全性与仿生力控层面均达到行业领先水平。目前Moz1已在宁德时代动力电池PACK产线实现常态化部署，承担高压测试插头插接等复杂非标工序，作业成功率稳定在99%以上。其搭载的Spiritv1.6采用VLA与世界模型深度一体化架构，突破了行业普遍存在的“金鱼记忆”短板，可在非结构化场景中实现空间级长程复合任务的自主执行与动态重规划。
近日首秀的Moz2商用服务机器人，则是千寻智能向商服场景拓界的核心载体。Moz2采用AI原生联合设计理念，实现具身大脑、机器人本体与数采设备的架构同构，保障工业场景验证的成熟能力，可高效迁移；机身搭配多模态感知体系保障公域人机共存安全，未来将面向商超、酒旅、楼宇等场景持续迭代。
文/北京青年报记者 温婧
摄影/北京青年报记者 温婧
编辑/刘忠禹
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