近期，具身智能赛道新锐企业「千寻智能」顺利完成天使+轮融资，投资方为柏睿资本——该机构由宁德时代联合创始人、副董事长李平亲手创办。值得一提的是，这也是宁德时代方面目前在具身智能领域独家投资的一家公司，标志着资本对这一赛道的深度关注。

「千寻智能」由前珞石机器人CTO韩峰涛创立，公司于2024年2月正式成立。截至当前，成立仅短短9个月，便已完成了三轮融资。结合公开信息来看，其新一轮融资目前仍在积极推进之中，资本热度可见一斑。

汽车工业场景，正成为具身智能机器人走出实验室后最重要的落地方向之一。背后原因不难理解：汽车及其上游供应链产线是典型的劳动力密集型产业。以宁德时代为例，其年报披露，仅生产工人就多达数万人，海外工人同样规模庞大。而随着人口老龄化趋势加剧，年轻人进厂意愿持续走低，工厂人力成本将不断攀升。

类似的压力也在海外市场同步上演。伴随中国车企加速出海，海外更高的用工成本以及本地化运营的挑战，已成为现实难题。引入人形机器人，恰恰为破解这些困境提供了一条切实可行的路径。

进入2024年以来，绝大多数具身智能厂商已将产品投放至汽车工厂进行验证。例如，人形机器人公司Figure AI将最新款Figure 02送入了宝马位于斯帕坦堡的工厂；马斯克则将Optimus部署在特斯拉产线搬运电池，并放出“明年投放100台机器人”的豪言。与此同时，车企对具身智能的热情持续升温。据了解，特斯拉、丰田、北汽、上汽、小鹏、比亚迪、理想等车企，均已通过自研机器人或投资赛道头部公司的方式，积极切入这一领域。

然而，人形机器人与汽车工业场景的结合，远没有想象中那么简单。

首先在软件层面。要在汽车工厂真正落地，机器人必须具备极高的任务准确率。针对这一难题，「千寻智能」提出了“基于大模型先验知识的强化学习”框架。简单来说，就是让机器人的大脑通过持续“练习”，不断提升在真实环境中的执行精度，最终满足工厂严苛的成功率要求。

此外，在工厂实际部署时，如何在合理的数据采集成本下完成复杂任务，也是一大挑战。据公开信息，「千寻智能」在高样本效率的模仿学习领域积累深厚。通过其独创的“SGRv2框架网络结构设计”，机器人能够同时整合场景的几何信息与物体的语义信息，完成高数据效率的行为学习训练——相比传统算法，数据效率提升了20倍以上。

其次，成本问题一直是制约人形机器人落地汽车产线的关键瓶颈。目前一台完整的人形机器人，售价动辄上百万甚至数百万元。而成本控制，正是「千寻智能」的核心竞争力之一。团队成员此前曾操盘过数万台机器人的商业落地，在整机设计与制造方面积累了丰富经验，能够在有效控制成本的前提下，打造符合工业级严苛要求的产品。

值得一提的是，「千寻智能」的机器人大脑还能同时支持更多硬件适配，使同一套模型能够在多种不同的具身载体上实现迁移。这种“一脑多形”的落地模式，有助于进一步降低汽车工业产线的整体成本，更好地满足工厂在实际应用中的多样化需求。