在具身智能的浪潮中，總有人站在潮頭，定義流向。星河頻率推出全新訪談系列《浪潮之上》。聚焦具身智能行業(yè)內(nèi)的關(guān)鍵人物，分享從技術(shù)拐點到商業(yè)抉擇，從產(chǎn)品落地到產(chǎn)業(yè)遠望。我們不談空泛的趨勢，只記錄那些真正推動浪潮的思考、判斷與行動。不追熱點，只抓浪尖，讓更多人先聽見，具身智能的下一個頻率。

作者 | 毛心如

在具身智能的浪潮中，當大多數(shù)玩家還在全力燒錢研發(fā)人形機器人、向投資人講述 5-10 年的宏大故事時，千訣科技卻選擇了一條完全不同的路：堅決不下場做硬件，只做機器人的大腦供應(yīng)商。

他們像智能手機時代的安卓，為各類第三方硬件終端提供底層的 API 大腦接入。

2025 年 10 月正式啟動商業(yè)化，2026 年上半年接入設(shè)備將超過 10 萬臺，覆蓋 7 大品類并把主力戰(zhàn)場放在家庭場景。

千訣科技已成為目前少數(shù)規(guī)�；�落地的具身智能公司之一，從大腦接入數(shù)量來看，更是行業(yè)第一的存在。

具身智能的供應(yīng)鏈比手機更長，大腦作為其中最關(guān)鍵的一環(huán)，從 0 到 1 自研所需投入的資金、數(shù)據(jù)、時間都巨大，將長期以第三方形式存在。

千訣科技的目標，就是成為被最多機器人使用的大腦，而不是某個爆款硬件的品牌方。

在技術(shù)路線上，千訣同樣沒有跟隨當前最火的 VLA 路線，而是堅守類腦分區(qū)預(yù)測式世界模型。

他們圖靈獎得主、Meta 前首席 AI 科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）一樣，向生成式 AI 范式發(fā)起正面挑戰(zhàn)。

在當下，評價一個模型不能只看海量數(shù)據(jù)下的理論上限，更要看它在當下有限數(shù)據(jù)和算力下的樣本效率與計算效率。

一個未來上限在 100 分、但現(xiàn)在只有 40 分的模型，用不起來；一個未來上限在 90 分、但現(xiàn)在已經(jīng)有 70 分的模型，足夠用起來，這才是客戶今天需要的，而千訣就屬于后者。

這種務(wù)實又鋒利的思路，貫穿了千訣的商業(yè)化、技術(shù)路線和未來終局判斷。

在具身智能的終局討論中，千訣給出的答案是：行業(yè)不會走向單一壟斷，而是全棧自研派、極致本體派、極致模型派三類玩家長期共存。

千訣科技究竟如何讓數(shù)萬臺機器人真正用上大腦，為什么他們堅定認為新一代智能機器人目前最該進的是家庭而不是工廠？

針對這些問題，我們與千訣科技創(chuàng)始人高海川進行了一場深度對話，試圖拆解這家極致模型派公司的技術(shù)哲學(xué)與商業(yè)拼圖，對話分為五個部分：

1.千訣為什么只做大腦

2.為什么千訣專攻家庭場景

3.千訣已跑通的商業(yè)化閉環(huán)

4.解耦式世界模型到底優(yōu)勢是什么

5.當下具身智能的最大瓶頸是觸覺

在與高海川的深度對話中，你會發(fā)現(xiàn)他是一個謙和卻帶著鋒芒、非常自信的人。

這份謙和是他原生的，而鋒芒與自信，來自他對產(chǎn)品和技術(shù)的絕對相信，來自對所錨定技術(shù)路線的堅定認可，也來自階段性成功的不斷累加。

他形容自己是一個「先閉環(huán)、再放大」的人，沒有絕對的輕重緩急，只有是否真正被客戶需要。

這種風(fēng)格也延續(xù)到團隊中：面對問題更強調(diào)快速復(fù)盤和結(jié)果負責，而不是糾結(jié)過程本身。

在對外合作中，他也更關(guān)注效率和實際價值，例如在出差和客戶拜訪時，優(yōu)先選擇離客戶更近的酒店，以保證溝通和推進的節(jié)奏。

對他來說，形式從不大于目的。

以下為對話實錄，經(jīng)星河頻率不改變原意編輯整理：

做具身智能界的安卓

星河頻率：先簡要地介紹一下千訣科技以及你們現(xiàn)在在做的工作。

高海川：千訣科技成立于 2023 年，孵化于清華大學(xué)類腦計算研究中心。目前我們已經(jīng)自研了分區(qū)預(yù)測式世界模型和機器人大腦系統(tǒng) OS。

星河頻率：千訣為什么選擇只做大腦，不做硬件和整機？

高海川：這是生態(tài)位決定的，我們是產(chǎn)業(yè)鏈中的基礎(chǔ)接口，不是終端玩家，一旦自己下場做硬件，就會和客戶直接競爭，客戶會流失。

做整機能吃到一部分硬件機會，而只做大腦，反而可以面向更多品牌、形態(tài)和細分賽道。

星河頻率：所以現(xiàn)在到底是做硬件燒錢還是做軟件燒錢呢？

高海川：從整個周期來看，肯定做基座模型更燒錢。硬件在早期結(jié)構(gòu)設(shè)計、采購等需要大投入，但是國內(nèi)供應(yīng)鏈在不斷成熟，做硬件的成本只會越來越低。

做軟件，算力、數(shù)據(jù)、算法這三駕馬車都是需要持續(xù)投入資本的，無論是為技術(shù)付費還是為人才付費。

星河頻率：既然長期看做軟件更燒錢，為什么千訣敢只做軟件？

高海川：從公司運營角度，我們的自有資源是充足的，并且在邁向獨角獸企業(yè)。

從技術(shù)范式上講，千訣做的是基模，不是 SaaS 或者一些特定場景的小模型，我們對標的是智譜、MiniMax，基模很燒錢，但是也會很值錢。

預(yù)測式世界模型范式跟現(xiàn)在的生成式大模型范式是并列的，如果這條路走通了，能在部分場景實現(xiàn)對現(xiàn)有大模型的完全替代。

星河頻率：那你們是怎么說服投資人相信做純軟件是可行的？

高海川：機器人是一個高度集成的產(chǎn)品，但大腦不需要依附于機器人本體銷售，就能獨立產(chǎn)生商業(yè)價值。像觸覺傳感器、靈巧手、芯片等部件都已證明可以脫離機器人完成閉環(huán)。

還有我們創(chuàng)業(yè)的時候有個原則，一天沒有人用我們的模型，就一天不融資。找到第一個客戶后才啟動了融資，我們不是靠故事融資，而是靠落地。

星河頻率：這種只做大腦的方式，能走到行業(yè)很核心的位置嗎？

高海川：從商業(yè)模式本身來說，機器人就像手機一樣，每個主機廠都需要接受外部第三方的東西。我們的判斷是，未來會有 70%-80% 的機器人大腦由第三方大腦來提供。

星河頻率：為什么是 70%-80%？

高海川：這是一個基于行業(yè)生態(tài)的推演。類比手機，目前 70% 的手機都是安卓機。

如果排除掉千訣的存在，按照大家經(jīng)常講的二八定律，在第一階段市場淘汰賽中，會由 20% 的頭部公司吃下 80% 的市場，剩下的 80% 的公司想繼續(xù)廝殺，必須找我們這樣的軍火商，而后優(yōu)勢互補，大幅重塑市場格局。

星河頻率：你們也有跟一些整機公司合作？

高海川：是的，簽約合作的其實很多，有很多明星公司，只是不能對外透露。

星河頻率：千訣團隊規(guī)模和研發(fā)配置大概是什么情況？

高海川：目前團隊大約 70 多人，研發(fā)占比很高。我們一直把資源更多放到模型、數(shù)據(jù)和商業(yè)化系統(tǒng)上。

星河頻率：2025 年行業(yè)熱度上漲，你們也迎來了業(yè)務(wù)的井噴。

高海川：對的，2024 年大家處于算法研發(fā)階段，2025 年上半年各家的算法基本定型。

我們做了兩代預(yù)訓(xùn)練，第一代拋出來給開發(fā)者、科研場景使用，得到反饋后做第二代，第二代就是產(chǎn)品化的，所以我們純大腦的商業(yè)化是從去年下半年才真正開始的，之前重心還在訓(xùn)模型。

星河頻率：你覺得具身智能行業(yè)最后會走向什么趨勢？

高海川：會比較像手機。每個應(yīng)用場景里有蘋果模式，也有安卓模式，我們就是做安卓大腦的。

未來每個形態(tài)都會有一個比較好用的大腦出現(xiàn)，我們希望能占其中比較多的份額，和愿意接受開放生態(tài)的主機廠一起去 PK。

星河頻率：所以全棧自研派、極致本體派、極致模型派三者會共存嗎？

高海川：應(yīng)該是長期共存，后兩者必然要合作，然后一起去和全棧自研公司的品牌競爭。

星河頻率：在當下，一個頂級全棧自研派，和一個頂級本體派加頂級模型派 PK，誰性能更好？

高海川：短期內(nèi)，全棧自研模式需要在硬件、算法和產(chǎn)品層面同步優(yōu)化，因此整體復(fù)雜度更高。但一旦跑出爆款產(chǎn)品，就有機會占據(jù)更長的價值鏈條；如果沒有爆款支撐，這種模式的壓力也會更大。

相比之下，本體派和模型派各自做深，通過生態(tài)協(xié)作參與競爭，是一條相對更穩(wěn)健的路徑。

星河頻率：有人說現(xiàn)在很多全棧自研公司因為技術(shù)路線的不確定性，不敢在算法上投入太多，這對嗎？

高海川：我覺得是合理的。因為短期內(nèi)投入太多并不能促進他當前這個機器人品牌的售出，甚至在中長期也看不到明確效益。

而且他們的模型又不可能給其他本體的公司去用，所以投入太多有點像白投入了。

做前沿技術(shù)的都在攻家庭場景

星河頻率：2025 年千訣整體的商業(yè)化成果如何？

高海川：2025 年實現(xiàn)了家庭機器人接入量初一行業(yè)第一梯隊，預(yù)計 2026 年上半年會達到 10 萬臺接入量。

星河頻率：怎么理解這個家庭機器人？

高海川：通俗理解就是專門為家庭場景設(shè)計的機器人。

這些品類的共同特點是，出貨量大、對大腦泛化性要求高、但容錯率相對工業(yè)場景更高。

星河頻率：接入量第一，是中小客戶疊加，還是頭部客戶占大頭？

高海川：都有，每個細分品類千訣至少合作了一家頭部公司，再加上第三、四名開外的公司，兩者的貢獻占比是 1:1。

星河頻率：很多全棧自研公司是先工廠、后家庭，千訣為什么反其道而行？

高海川：這是生態(tài)位決定的。全棧自研公司最關(guān)鍵的是硬件能不能賣出去，硬件賣不出去，軟件也收不到錢。

我們是賣機器人智能化解決方案的公司，不錨定某一款形態(tài)，誰有量我們就先服務(wù)誰�？陀^上有量的、進入難度低的，就是家庭產(chǎn)品。

另外價值主張也不同。全棧自研公司重心在硬件驅(qū)動和小腦運動皮層，大腦做得不好，通用性和長程自主決策性發(fā)揮不出來，事實上也進不了家庭。

星河頻率：但國內(nèi)外很多大公司都讓機器人進工廠了，你怎么看？

高海川： 出于市值管理和產(chǎn)線協(xié)同考慮，有自有產(chǎn)線的公司現(xiàn)在都是通過調(diào)慢產(chǎn)線節(jié)奏來適應(yīng)機器人。在當前技術(shù)條件下，大規(guī)模在工廠場景中推廣仍存在挑戰(zhàn)。

其次，進工廠的邏輯是機器人要替代人，但現(xiàn)在的技術(shù)范式跟替代人還不同。現(xiàn)在是先成為人、增加人的邏輯，不是替代人。

工業(yè)場景不達到機器人替代人的水平，在現(xiàn)階段成本和能力條件下，規(guī)模化替代仍有一定難度。

但家庭場景對機器人的需求不是完全的替代人，比如目前已經(jīng)大規(guī)模進入家庭的掃地機器人、四足狗、小人形機器人，它們是在輔助人，所以有些賬是可以算過來的。

星河頻率：所以這一波具身智能的機會，不在工廠，在家庭？

高海川： 對。你看 Figure、PI、Sunday，這些最前沿的公司，無一例外在 2026 年都在努力讓機器人進家庭。大家都知道，最前沿的機器人大腦跟工廠不匹配。

現(xiàn)階段家庭和服務(wù)等開放場景的落地節(jié)奏會更快一些，相比之下，工業(yè)場景對精度、穩(wěn)定性和效率要求更高，大規(guī)模應(yīng)用還需要進一步成熟。

所以我們判斷，當前階段這一波的機會就是讓機器人走出工廠，走向更開放的場景，而不是走進工廠。當然工業(yè)場景肯定會持續(xù)推進，但節(jié)奏相對不同。

星河頻率：除了家庭場景，還有哪些機器人接入千訣大腦？

高海川：還有商業(yè)服務(wù)場景和少部分工業(yè)場景，占比大概是 65%、25%、10% 的分布。

具體覆蓋了 7 大類，輪腿式、雙臂輪式、單臂輪式、帶機械臂機器狗和掃地機器人、陪伴機器人，以及帶并聯(lián)夾爪的無人機。

千訣大腦提供機器人進行餐飲清潔

星河頻率：你們跟客戶合作的時候，需要回傳數(shù)據(jù)來迭代模型嗎？

高海川：當然需要，這一點在國內(nèi)是比較好做的�？蛻艚拥牟皇穷A(yù)訓(xùn)練模型，是后訓(xùn)練之后的模型，要長期跟場景做持續(xù)學(xué)習(xí)。

因此在合法合規(guī)、數(shù)據(jù)脫敏的前提下進行數(shù)據(jù)回傳，是滿足效果優(yōu)化的必要條件。

星河頻率：在你們服務(wù)的客戶里其實還是有工業(yè)場景的。

高海川：對，那是極少數(shù)，而且都是機械臂類的，不涉及移動類的。

因為輪式進工業(yè)往往參與制造或搬運環(huán)節(jié)，更多是發(fā)揮小腦的價值，要的是效率和精確度，大腦更多是邏輯決策和感知的泛化性。

星河頻率：那工業(yè)場景里提到的群腦智能呢，這更需要大腦參與嗎？

高海川：在工業(yè)場景中，確實也會涉及一些大腦層面的能力，但整體依賴相對有限。工廠更強調(diào)高精度執(zhí)行、穩(wěn)定性和效率，因此執(zhí)行層和控制層能力更為關(guān)鍵。

大腦側(cè)在感知融合、任務(wù)調(diào)度等方面可以發(fā)揮作用，但在高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，其價值更多體現(xiàn)在輔助和優(yōu)化層面。

工業(yè)場景里高動態(tài)意味著高生產(chǎn)事故風(fēng)險，所以大腦價值和工業(yè)需求并不能完全匹配。

一套已經(jīng)跑通的商業(yè)化閉環(huán)

星河頻率：千訣的商業(yè)化方案跟其他方案相比的優(yōu)勢是什么？

高海川： 有兩點，一是我們的方案不需要廠商對下游客戶的實際使用環(huán)境進行任何物理改造。

二是千訣的大腦核心能力構(gòu)建在自主決策模型之上，與傳統(tǒng)基于規(guī)則的驅(qū)動模式不同，它能更高效地應(yīng)對各類現(xiàn)場突發(fā)情況。

星河頻率：為什么要強調(diào)這兩點？

高海川：我們合作最多的就是那些對環(huán)境改造有強烈排斥的客戶，家庭場景一點改造空間都沒有，服務(wù)場景有一些但不多。

我們的核心價值是產(chǎn)品可以直接用，只是在提升性能時做一些后訓(xùn)練和微調(diào)，這會是客戶的剛需。

星河頻率：你們的客單價大概在什么范圍？

高海川：具體金額因客戶而異。我們提供分區(qū)預(yù)測模型作為機器人大腦，用多少個腦區(qū)、多少腦組織，價格都不一樣。人形機器人用全量腦子，價值最高，收費更高；本體形態(tài)簡單或任務(wù)需求簡單的機器人，價格會低。

星河頻率：客戶來找你們接入模型，大概是什么流程？

高海川：我們有一套 OS 和 PaaS。我們事先會問對方有沒有研發(fā)團隊，對方可以先在千訣的網(wǎng)頁上用仿真試用，不需要接設(shè)備。

體驗之后可以再接到本機試，體驗成本很低。如果基礎(chǔ)模型性能 OK，我們會對接具體功能，幫他們接好或由他們自己來接入，之后按量付費。

星河頻率：不同場景需要的運維人員數(shù)量不同？

高海川：不太一樣。大機器人故障率最高，但大多是硬件問題，不是大腦的問題，我們同事需要幫他們做糾偏、重新對接。

如果發(fā)現(xiàn)是硬件故障，他們需要對接另一個供應(yīng)商，大腦本身的問題更多是自動化需求分析和自動訓(xùn)練，不太占用開發(fā)人員精力。

星河頻率：客戶更在乎成本、部署周期還是成功率？

高海川：成功率。目前我們能做到感知準確率 98% 以上，閉環(huán)決策成功率 99% 以上，但這也取決于允許的感知時間。

決策基模在家庭場景不做操作時成功率在 95% 以上，做簡單剛性視覺伺服也是 95% 以上，面對柔性體操作會下降。

模型的優(yōu)勢是能長期推理、自我糾偏，如果允許慢速場景一直做，成功率可以提上來。這也回答了為什么不能在工業(yè)場景這么干，大多數(shù)工業(yè)場景視效率為生命，不允許降速。

星河頻率：那幫客戶省了多少部署成本呢？

高海川：至少是數(shù)千萬級的，相當于直接省掉了研發(fā)團隊加持續(xù)訓(xùn)練服務(wù)器的成本。

星河頻率：你們的模型性能會出現(xiàn)退化嗎？

高海川：會有，像自動駕駛發(fā)現(xiàn)一些場景表現(xiàn)不好，數(shù)據(jù)少的時候，只能后期再補。

星河頻率：2026 年目標是接入超 10 萬臺，會拓展新領(lǐng)域嗎？

高海川：對于老品類，我們今年會從高端向低端滲透，繼續(xù)上量。新品類下游主機廠正在發(fā)布，所以規(guī)模也比較大。

今年千訣會多跟大機器人合作，做一些大人形在機構(gòu)康養(yǎng)場景中的服務(wù)。

星河頻率：海外市場你們有布局計劃嗎？

高海川：當然，我們有不少客戶都是面向全球市場，甚至海外銷量占比超過國內(nèi)；我們會伴隨客戶整機一起出海，也讓我們具備了業(yè)內(nèi)少有的面向海外機器人提供模型云服務(wù)的基礎(chǔ)能力。

因為海外對接入中國模型，以及后續(xù)必要的數(shù)據(jù)回傳都很敏感，所以暫時是接入，還沒拿海外數(shù)據(jù)做訓(xùn)練。

星河頻率：對 2026 年的營收預(yù)期是什么？

高海川：營收肯定會呈倍數(shù)級增長，因為千訣 2025 年 10 月底才開始正式商業(yè)化。但春節(jié)前有一段時間我們已經(jīng)出現(xiàn)了短暫的正現(xiàn)金流，今年若不擴大投入，可能就要盈利了。

星河頻率：對 2026 年的融資預(yù)期又是什么呢？

高海川：我們現(xiàn)在也開始在做大額融資了，只不過還沒有頭部公司那么快。公司正在推進新一輪融資、市場對我們的估值預(yù)期較高。

不選 VLA，提前布局世界模型

星河頻率：2025 年大家一直在聊 VLA，千訣的類腦分區(qū)顯得有點特別。

高海川：類腦分區(qū)和 VLA 不算完全相對的關(guān)系，二者不在同一個生態(tài)位。VLA 有分層、端到端、兩段式、解耦式。

而我們的類腦分區(qū)屬于解耦式世界模型，它跟端到端 VLA 是兩種大的路線 PK。

星河頻率：該怎么理解解耦式世界模型？

高海川：簡單說，就是把一個單分布世界模型變成多分布世界模型。上一代機器人控制技術(shù)的感知、整體規(guī)劃、運動規(guī)劃等模塊都被先驗知識框死了。

我們參照人腦分區(qū)結(jié)構(gòu)，讓每個分部職責明確。就像一個公司有很多部門，財務(wù)管錢、銷售管客戶、技術(shù)管研發(fā)。

模型學(xué)起來就能特別快，遇到問題也很快知道是哪個環(huán)節(jié)出了錯，這是有大規(guī)模應(yīng)用的實用方非�？粗氐囊稽c——可解釋、可追責、可快速優(yōu)化。

星河頻率：你有講過你跟楊立昆是一派的，都屬于預(yù)測式世界模型路線。

高海川：對的，預(yù)測式世界模型的核心就是構(gòu)建對世界的內(nèi)部表示，預(yù)測未來狀態(tài)或事件的發(fā)展，就像老司機開車不是要把每一條路所有的樣子都記住，只要理解當下路況就能進行剎車或者變道。

星河頻率：感覺當下做生成式世界模型的更多，像李飛飛、谷歌都在做。

高海川：李飛飛走的是 3D 空間生成，谷歌是視頻生成，這兩種都是在做加法，要把真實世界還原出來。

但是這種方式很燒算力、燒數(shù)據(jù)、燒資金，而且更適合造仿真環(huán)境，能耗和相應(yīng)速度等劣勢并不適合在機器人真機上應(yīng)用，我們反而是在做減法，所以能落地。

星河頻率：你們?nèi)ツ甑目趶竭�是類腦分區(qū)，今年加上了世界模型，為什么？

高海川：去年行業(yè)對世界模型的認知還不統(tǒng)一，我們用類腦分區(qū)來表達核心方法論，溝通成本更低。

今年隨著行業(yè)討論的深入，世界模型逐漸成為一個更被廣泛理解的框架，我們在對外表達上也做了統(tǒng)一。

星河頻率：世界模型和 VLA 哪條路能走到終局？

高海川：我保持并存的觀點，這兩個路線其實都是老路線了，學(xué)界從 2016 年甚至更早就開始研究，只是在現(xiàn)在的大模型時代下的呈現(xiàn)方式不同。

世界模型對應(yīng)的是 Model-Based，即預(yù)演未來派，在泛化性上，這條路徑就是會更好；VLA 對應(yīng)的是 Model-Free，即直接行動派，在記錄精細軌跡和精細化操作上會更好。

在工業(yè)場景中，場景和任務(wù)相對結(jié)構(gòu)化，對執(zhí)行精度和效率要求更高，因此 Model-Free 路徑在具體操作層面更具優(yōu)勢。

而在開放環(huán)境中，由于場景的不確定性更強，Model-Based 路徑在建模環(huán)境、進行長期規(guī)劃方面更具潛力。

星河頻率：該怎么評判一個模型的優(yōu)劣？

高海川：我們認為評價 AI 模型有三個指標：最優(yōu)性，即數(shù)據(jù)多的情況下能達到的模型上限，樣本效率和計算效率。

最優(yōu)性決定模型的上限，后兩個指標決定模型的下限，即用多少數(shù)據(jù)能讓模型達到 60 或者 70 分。

星河頻率：你認為現(xiàn)在模型第一梯隊有多少玩家？

高海川：10 家左右。這個判斷依據(jù)就是，看哪些自研模型的公司開始有讓機器人開始進入真實環(huán)境里作業(yè)，再結(jié)合估值、融資額、訂單量綜合一下。

星河頻率：你覺得千訣和國外的模型頭號玩家 PI 相比，誰的模型性能更好？

高海川：PI 在靈巧操作上比我們強，他們做了很多科研論文，在柔性體操作、精細化動作做得更好，但這些動作往往落不了地，找不到太多應(yīng)用場景。

在比較好落地的剛性體、視覺伺服、環(huán)境感知加任務(wù)規(guī)劃決策這類上，我覺得千訣比 PI 做得好，而且從商業(yè)化看，我們客戶和裝機量也比 PI 多。

星河頻率：能不能用一些具體例子來展示模型優(yōu)勢？

高海川：從用戶體驗角度，千訣大腦的一個突出能力是機器人不用接受人的指令，開機后它自己動，具備主動任務(wù)規(guī)劃能力。比如輪式單臂/雙臂清潔機器人，在酒店場景中自己干，人不需要下指令。

它靠內(nèi)部世界模型和任務(wù)閉環(huán)形成動態(tài)決策鏈，人類指令只是作為額外信息介入。這是我們的核心價值，也是主要賣點，接入千訣大腦的設(shè)備，機器人能有自主決策能力、更強的人機交互表現(xiàn)。

星河頻率：怎么做到一套頂層大腦邏輯適配不同形態(tài)的硬件？

高海川：類似哺乳動物大腦，結(jié)構(gòu)一致，但腦組織容量和分化程度不同。我們先做了最復(fù)雜的、面向人形機器人的全動作空間大腦，然后向下適配子形態(tài)。

它們都是人形的衍生品類，我們向下閹割大腦，刪掉不需要的功能區(qū)域，以向下兼容的模式跨形態(tài)適配。

星河頻率：千訣怎么看待開源這件事？

高海川：我們也有將部分能力開源的計劃，開源是培育生態(tài)的接口，對機器人尤其重要。大家習(xí)慣一種接口后，它就會變成事實壁壘。

先做大腦的公司會兩個都做，但開源效果比直接 API 弱一些，無論從尺寸還是預(yù)訓(xùn)練量上，對開發(fā)者要求都更高。

具身智能的最大瓶頸在觸覺

星河頻率：今年年初崇禮論壇上，你說具身智能的最大瓶頸是觸覺，為什么？

高海川：現(xiàn)在很多具身大腦還是依靠視覺和大模型推理能力。但用人類比，人能完成精細操作不是靠眼睛看，是靠皮膚和上面密集的觸覺。

顯然，現(xiàn)在具身智能行業(yè)的觸覺還在很初級階段。

星河頻率：觸覺傳感器數(shù)據(jù)這塊，千訣是怎么處理的？

高海川：觸覺傳感器不足時，靈巧操作成功率必然上不去。但目前沒有看到哪款傳感器有在大規(guī)模應(yīng)用的，科研級別的很多，各有優(yōu)劣。

而放在真實應(yīng)用中，首先硬件不過關(guān)，采不到太多應(yīng)用數(shù)據(jù)。這個階段應(yīng)該是科研界研究的，不是公司做的，我們持觀望態(tài)度。

星河頻率：有公司說模型吃不進帶觸覺的數(shù)據(jù)，這是個大問題嗎？

高海川：當然，應(yīng)該等有一款主流的觸覺傳感器普及、有較大客戶群體時，再去設(shè)計算法�，F(xiàn)在盲猜一種傳感器，未來沒成為主流，算法設(shè)計就是浪費。

星河頻率：現(xiàn)在也有些公司開始在做 VTLA，這些成果的效果如何？

高海川：私以為 VTLA 還是在很初級的階段，適合讓高校、研究院來做，公司端造出成熟的應(yīng)用級產(chǎn)品是首要。

搭載千訣大腦的機器人實現(xiàn)自主決策開門和清潔

星河頻率：但同行今年都在講數(shù)據(jù)是最大的瓶頸。

高海川：數(shù)據(jù)無論在哪個階段都很重要，但是到后期要真正突破智能上限，肯定需要大量觸覺數(shù)據(jù)，包括靈巧手的靈巧操作數(shù)據(jù)，不然單一數(shù)采數(shù)據(jù)只會是無用功。

星河頻率：今年很多廠商都在沖擊百萬小時級數(shù)據(jù)，甚至很多家也有專門的數(shù)采中心，千訣在這方面目標是什么呢？

高海川：我們的優(yōu)勢不是數(shù)據(jù)總量，而是多樣性。我們的數(shù)據(jù)來自真實應(yīng)用，還包含寶貴的用戶需求數(shù)據(jù)，即用戶會給機器人下什么指令。

數(shù)采中心雖然能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但品類高度同質(zhì)化，多樣性不夠。訓(xùn)出來的機器人到真實場景中泛化性不夠，只能放在數(shù)采中心。

星河頻率：所以需要多少數(shù)據(jù)量才能讓模型的智能程度越來越高？

高海川：這不是存量問題。

訓(xùn)練大模型，衡量泛化性至少有兩個維度，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的表面是什么，以及采樣是否獨立同分布、均勻。

現(xiàn)在這兩點都不滿足。應(yīng)用是一個表面，數(shù)采是另一個表面，中間有鴻溝，需要真實場景來彌補。獨立同分布采樣也遠未做到，比如北京數(shù)據(jù)多，其他地區(qū)少。

所以對數(shù)采中心做預(yù)訓(xùn)練然后遷移到開放場景，我持悲觀態(tài)度。真正能遷移的模型，肯定是已經(jīng)進入開放場景的。

星河頻率：數(shù)據(jù)是千訣的技術(shù)護城河之一嗎？

高海川：當然，我們的生態(tài)位帶來的天然優(yōu)勢是客戶量多、接入設(shè)備多，數(shù)據(jù)多，而且來自真實應(yīng)用場景。

模型生產(chǎn)的三要素是算力、算法、數(shù)據(jù)，隨著基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，算力的獲取門檻在降低，而算法能力也在逐漸趨同，數(shù)據(jù)，尤其是來自真實場景的數(shù)據(jù)，正在成為決定模型表現(xiàn)的關(guān)鍵因素。

星河頻率：模型應(yīng)用會遇到哪些難點或卡點？

高海川：我們 C 端場景非常多，得和市場共同迭代。每個滲透階段對大腦的魯棒性、泛化性、準確率、成功率要求都不一樣。

通用大腦的實現(xiàn)不是一瞬間的事，它一上來就有這個功能，只是能力發(fā)揮多少、成功率高低的問題。對全品類實現(xiàn)還有比較長的路要走，但對現(xiàn)有客戶容忍度高的品類來說，已經(jīng)滿足了。

星河頻率：2026 年有沒有期望的接入千訣大腦的代表性產(chǎn)品出現(xiàn)？

高海川：今年應(yīng)該會增加對四足和輪式帶臂機器人的接入量，站在我們的生態(tài)位，我們一直最在意的還是實際上能拿到的客戶量和模型的持續(xù)提升。

       原文標題 : 對話千訣科技高海川：目標讓行業(yè)一半機器人用上千訣大腦