全球评测揭晓，国产机器人“通用大脑”登顶榜首 商业化之路仍任重道远

近日，专注于打造机器人“通用大脑”的具身智能企业千寻智能对外宣布了两项重大进展：其自主研发的具身基座模型Spirit v1.6在素有北美具身智能“奥林匹克”之称的RoboArena具身智能基准测试中，综合成绩荣登全球榜首，性能表现超越了英伟达Cosmos3与Physical Intelligence Pi0.5，成为首个在该权威平台上夺冠的中国具身模型。

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与此同时，千寻智能再获15亿元A+轮巨额融资，投资方阵容强大，涵盖了一线美元基金、大型产业投资方以及国资基金，老股东也纷纷追加投资。千寻智能在短短半年内便完成了4轮融资，累计融资额超过40亿元，这一成绩刷新了具身智能赛道的融资频次纪录。

快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰在接受《每日经济新闻》记者专访时指出，这类重量级投资人的加入，通常意味着赛道正从技术验证阶段迈向场景部署阶段——他们期望机器人能够真正走进自己的仓储、制造或零售终端，而非仅仅停留在样机演示层面。

这预示着，在2026年至2027年期间，头部企业将面临从持续融资到持续交付的角色转变压力。能否在这一关键窗口期内完成批量交付闭环，将直接决定企业能否顺利进入量产兑现周期。

国产模型实现突围

据公开资料显示，被业内誉为具身智能“奥林匹克”的RoboArena评测平台，由加州大学伯克利分校、斯坦福大学以及英伟达等全球顶尖学术机构与科技巨头共同发起，是全球范围内少有的全开源、双盲实测型具身智能基准榜单。

该榜单的评测框架、数据流以及排名算法均向国际社区全面开源，评测过程完全透明、可审计、可复现，因此在中立性与权威性方面得到了业界的广泛认可。

此次Spirit v1.6的夺冠，打破了该榜单长期由硅谷技术占据主导地位的固有格局。在翻盖开合、精细物件抓取、多步骤连续任务等复杂场景中，该模型的表现均优于英伟达与PI（Physical Intelligence）的相关模型。

技术上的重大突破，成为了资本加码的核心驱动力。

千寻智能创始人兼CEO韩峰涛在接受《每日经济新闻》记者采访时透露，本次融资所获得的资金将大致平均分配至模型训练、数据储备以及人才招募培养三大领域，重心将持续聚焦于算法迭代与真实场景数据建设。公司短期内的性能目标是，在预训练算法后仅需1小时对数据进行微调，即可实现95%的作业成功率。

值得一提的是，在千寻智能的多轮融资中，出现了马云旗下云锋基金、雷军旗下顺为资本等具备产业生态资源的战略投资人身影。

回顾过往，2026年2月，千寻智能连续完成两轮融资，总额近20亿元，估值突破百亿元大关；4月再完成10亿元融资，由顺为资本与云锋基金联合领投。时隔1个月，15亿元A+轮融资顺利落地，千寻智能在半年内的融资总额超过40亿元，股东阵容涵盖了一线美元基金、头部制造产业资本以及多地国资平台。

记者深入调查发现，当前具身智能赛道分化趋势明显：宇树科技、智元机器人、优必选等企业聚焦于人形机器人本体的量产。数据显示，宇树科技2025年纯人形机器人出货量超过5500台，全球市场占比高达32.4%，位居全球第一；今年3月底，智元机器人第10000台通用具身机器人正式下线；优必选2025年人形机器人订单规模接近14亿元，通过硬件落地换取工业场景订单。

而银河通用、千寻智能等企业则深耕“具身大脑”算法层，走模型自研、软硬件解耦的发展路线。其中，银河通用已完成多轮大额融资，并依托算法在宁德时代产线进行试点落地。

从全球视角来看，英伟达、特斯拉、PI等海外巨头持续投入大量资金深耕物理世界模型，其优势主要集中在仿真数据集与底层算力生态方面。而千寻智能此次在榜单中的夺冠，则代表中国具身算法在实景泛化赛道实现了局部反超。

在技术壁垒的构建上，千寻智能正试图走出一条差异化的发展路线：坚持使用自研通用操作接口设备采集海量且多样化的真实场景数据。据悉，到2026年，公司将积累100万小时级真实世界交互数据的阶段性成果。在算法方面，千寻智能设计了一种融合VLA（视觉—语言—动作模型）和world model（世界模型）的新架构，能够更有效地学习未来状态和动作预测。正是这种具备极高数据密度与场景纯度的底层数据基础设施，为Spirit v1.6模型的泛化与演进提供了源源不断的数据支持。

核心零部件成本持续下行

本轮资本集中涌入具身智能赛道，另一个重要因素在于国产零部件带来的硬件成本下行趋势。

田丰表示，从2023年至2026年，国内谐波减速器（常用作机器人的“关节”）的单价从3000元至5000元降至1500元至2000元，伺服电机（对机器人移动起着至关重要的作用）因国产化进程加速而降价超过40%，六维力传感器摆脱进口垄断后，单价从5000元以上回落至1500元至2000元，核心零部件价格整体降幅普遍约为50%，单台人形机器人硬件成本因此压缩了10万元至20万元，工业重复性作业场景初步跨过了成本盈亏门槛。

受益于上述零部件的成本红利，国内工业场景落地速度明显加快。智元机器人批量进入3C（计算机、通信和消费类电子产品）电子工厂，优必选Walker系列机器人成本也进一步压缩，已实现汽车产线的小批量部署；千寻智能则抛出了宁德时代、京东、博世等标杆合作项目。

然而，挑战依然严峻。硬件降价仅打通了工业场景落地的门槛，家庭、商超等通用服务场景机器人的单机成本仍处在较高区间，静态测算下的投资回报周期较长，商用采购的经济性不足，全行业尚未迎来规模化落地的拐点。

《每日经济新闻》记者了解到，不同于行业多数企业硬件优先的发展思路，千寻智能选择了模型先行战略，将投入重心由硬件采购转向数据与算法研发。公司的核心逻辑在于依托海量真实数据训练通用基座模型，实现一套模型适配多品牌、多规格机器人硬件，后续随着硬件装机量的提升，单台设备分摊的软件研发成本将持续走低，试图跳出零部件价格的红海竞争。

然而，即便手握榜单成绩与头部产业客户资源，千寻智能同样难以回避行业共性的商业化难题。

当前，全行业具身机器人普遍存在实验室表现与落地效果割裂的痛点：在榜单受控环境中达到95%作业成功率的模型，落地真实产线后受光线、物料形变、设备磨损等因素的干扰，实际落地成功率常常会有所下滑，非标场景适配仍是全行业面临的共性短板。

从订单结构来看，目前千寻智能与宁德时代、博世等企业的合作仍以标杆试点项目为主，大批量常态化采购订单尚未落地，商业化变现节奏与硬件量产型企业相比仍有一定差距。

从全行业现状来看，2026年国内具身智能融资热度持续高涨，一季度全赛道融资总额创下新高，但绝大多数企业尚未实现盈利，收入高度依赖试点项目与产业资本输血。

资本扎堆下注的背后，是市场对人形机器人万亿元级远期空间的乐观预期，但短期通用场景落地节奏、下游付费意愿仍存在较大不确定性。头部企业榜单突破证明国产算法具备技术突围潜力，但从实验室跑分走向规模化商用，从单笔标杆合作走向批量稳定回款，仍是国产具身智能企业需要跨越的长期大考。