合创始人高阳是具身智能领域“伯克利归国四子”之一，也是清华大学交叉信息研究院助理教授。  韩峰涛此前在接受上海证券报采访时表示，千寻智能采用“软硬协同”发展策略，在强化AI算法同时，重点突破硬件性能瓶颈。其机器人产品已在新能源电池、物流和办公场景展开试点应用。  落地应用上，近日，全球首条实现人形具身智能机器人规模化落地的新能源动力电池PACK生产线，在宁德时代中州基地正式投入运行，产线上工作的人形机器人“小墨”由千寻智能研发。  千寻智能介绍，目前，小墨机器人成为产线核心设备，近千块电池实现零故障量产，作业节拍与熟练工人相当甚至更快，展现出对生产不确定性的毫秒级快速适应和超越人类的柔性操作能力。  业务层面，千寻智能的模型处于业内头部水平。2026年1月，千寻智能开源的Spirit v1.5模型，成为首个在性能上超越Pi0.5的中国开源模型。该模型具备强大的零样本泛化能力，无需新样本训练即可完成擦拭物体、操作铰链与柔性物体等复杂任务，展现出跨场景的高效执行能力。  这一突破的背后，是千寻智能在技术路径上的长期深耕。千寻智能联合创始人高阳表示：“我们坚持‘数据金字塔’训练理念，在预训练阶段没有走传统‘世界模型’预测每一帧的老路——那条路算力消耗巨大且效率不高。我们选择基于海量人类互联网视频进行预训练，在更少参数量下实现更好效果，显著降低算力成本。”  在数据采集上，高阳补充道：“我们通过自研设备将数据采集成本降低了90%，这才有了海量真实世界数据的规模化落地。”  本轮融资后，千寻智能将持续加大具身基础模型与真实数据体系投入，深化产业生态共建。  未来，要让机器人能力迅速提高，韩峰涛认为，数据是其中的关键因素，必须让机器人接触、采集更多数据。  “因为具身智能最核心的难点在AI，也就是机器人的‘大脑能力’，而AI是数据驱动的，积累更多高质量的真实数据才能提升机器人在实际场景中的应用能力和表现力。如何获取更多数据训练模型、让模型训练更快、在新场景更快学会新技能等，是具身智能下一步要继续突破的难点。”韩峰涛说。
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