在近期举办的2026世界人工智能大会（WAIC）上海世博馆内，AI创业的热潮如同盛夏的气温一般炽热。在千寻智能的展台上，一个1:1还原的真实居家客厅成为了众人瞩目的焦点。千寻智能此举意在打破行业长期存在的“演示完美，落地却不尽如人意”的怪圈，通过真实场景的展示，彰显其技术实力。

作为具身智能领域的佼佼者，千寻智能在今年上半年已经完成了四轮融资，累计融资额逼近50亿元大关，展现了资本市场对其的高度认可和期待。

7月20日，千寻智能联合创始人郑灵茵在WAIC展台上接受了《每日经济新闻》记者的专访。她针对行业资本泡沫、数据获取难题、全球技术竞争态势以及商业化分层路径等外界普遍关注的问题，给出了详尽而深入的解答。郑灵茵预测，2026年至2027年将成为具身智能从“概念炒作时代”迈向“实际交付时代”的关键转折点，未来三年内，行业将迎来技术迭代的重大拐点。

周鸿祎现场出题 极限测试引爆全场

与往年WAIC上观众争相观看机器人炫技不同，今年大家的关注点更多地放在了机器人处理复杂真实场景的能力上。千寻智能的展台恰好满足了这一需求，其搭建的仿真客厅环境杂乱无章，完全模拟了普通人下班后的居家状态。

记者在现场亲眼目睹了这一场景：当工作人员发出“帮我打扫客厅”的模糊指令后，机器人迅速自主拆解出了一套完整的任务流程，包括归置饮品、清洗碗碟、收拢杂物等。即便在观众不断干扰、挪动物品的情况下，机器人也能实时调整动作路径，确保任务顺利完成。

图片来源：每经记者 张梓桐 摄

展会期间，360集团创始人周鸿祎也亲临千寻智能展台。他深谙大模型底层逻辑，现场提出了一道行业公认的难题：将自己的帽子摘下并埋入一堆造型各异的玩偶中，测试机器人能否识别并抓取这个从未训练过的陌生物体。

在全场观众的注视下，机械臂缓缓下移，精准地在玩偶堆中锁定了帽子并稳稳抓起。就在即将完成动作时，周鸿祎突然伸手取走了帽子。机械臂在停顿半秒后，通过视觉模块重新识别人类动作，并主动松开夹持器收回手臂，避免了碰撞和硬推，充分展现了其理解人类干预意图的能力。

“我们的训练数据中从未包含玩偶混放帽子的场景，这完全是现场突发的未知工况。”郑灵茵向记者解释道。她指出，当前许多厂商的机器人只适用于实验室的干净、标准化场景，一旦遇到现实中的无规则、多干扰环境，就会识别、规划全线崩溃，即行业常说的“实验室高分，落地零分”。

事实上，绝大多数具身智能厂商都选择在人工搭建的标准化场景中采集数据，这种“无菌化”数据极度单一，缺乏现实变量，导致训练出来的机器人泛化能力较差，一走出展厅就容易失灵。

而千寻智能则不走寻常路。郑灵茵表示，千寻不追求实验室中的干净数据，而是致力于完整记录现实中的所有“不完美”工况，如拿杯子失手滑落、物品随意堆叠、空间动线杂乱等。这些被业内避之不及的“脏数据”，恰恰是提升模型通用判断力的关键素材。据她介绍，千寻的采集设备已经落地宁德时代动力电池工厂、京东仓储与线下商超、华住连锁酒店以及社区家庭保洁等多元场景。

资本狂欢下的冷静思考：“先扎根、再生长”

今年上半年，具身智能赛道融资热潮汹涌澎湃，明星初创企业接连刷新融资纪录。然而，在资本狂欢的背后，千寻团队却保持着相对冷静的态度。

作为深耕工业机器人多年的团队，千寻对行业的理解更为深刻。郑灵茵告诉记者，创始团队早年曾深耕工业机器人赛道，亲眼见证了传统机械臂的局限性：所有动作都依赖人工逐行代码编写，即便加装3D视觉相机，也只能适配单一固定工位。一旦场景稍有变动，就需要投入海量人力重新调试、采集定制数据，拓展新场景的成本高得难以承受。

因此，千寻选择了一条“先扎根、再生长”的发展路径：先夯实技术底座，再逐步打开场景。在这条路径上，产业伙伴的协同尤为重要。

截至目前，千寻已经获得了宁德时代、京东等多家产业方的投资。郑灵茵表示，这些产业伙伴带来的不仅仅是资金支持，更重要的是对行业的深刻理解和真实场景上的天然协同。产业伙伴愿意开放真实的生产力环境，让千寻在双方约定的框架内进行试错迭代。

与头部场景方的合作让千寻的数据采集、模型迭代、商业交付形成了完整闭环。郑灵茵强调，机器人只有持续创造可量化的降本增效价值，客户才会持续使用、愿意复购，这也是商业化能够跑通的根本逻辑。

面对商业化落地的挑战，千寻划分出了三条递进路径：短期、中期、长期赛道布局完全错开，避免了行业一窝蜂扎堆家庭场景的内卷陷阱。郑灵茵表示，现阶段千寻智能的规模化落地重心将放在制造业领域，已与宁德时代、博世、舍弗勒等跨国工业巨头开展合作，共同打磨机器人的生产力；中期将拓展商超、影院、酒店等商用服务场景，落地接待导览、商圈互动、客房服务等替代岗位；至于大众期待的家用人形机器人，千寻智能判断至少三五年内无法大规模普及，多重现实阻碍难以短期化解。

在她看来，家用赛道落地仍面临诸多挑战：首先，大容量电池进入居家环境涉及消防安全标准问题，需要行业与监管、标准机构共同完善规范；其次，居家环境障碍物复杂多样，机器人安全防护的工程化仍需持续攻坚；最后，消费端的信任需要时间培育——对安全性和隐私保护的顾虑要靠产品与标准的成熟逐步化解。

从长远来看，未来二十年劳动力短缺可能持续加剧。郑灵茵表示，参照欧美、日韩等国家的招工难现状，等到人力成本上涨至临界点时，人形机器人走进千家万户将成为必然选择。

放眼全球，具身智能的技术竞争已经进入白热化阶段。全球顶尖人才与资本正加速向这一领域汇聚。

郑灵茵表示，国内厂商比拼的从来不是外观或单一场景路线，而是产业基础设施搭建能力、基座模型迭代速度以及企业数据闭环沉淀组织效率。她强调，短期参数、展厅演示都无法构筑长期护城河，唯有持续沉淀真实场景数据、快速迭代通用模型，才能熬过行业淘汰赛，最终脱颖而出。