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Home 商业动态

从 Token 到 Action:北京走进物理 AI 时刻

by 聚赢方舟
1 周 ago
in 商业动态
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7 月 24 日上午,北京市委书记尹力围绕构建高精尖经济结构、聚力发展智能经济在朝阳区、海淀区进行调研,市委副书记、市长殷勇一同参与。这次调研选取了三家在 AI 领域极具代表性的企业,分别是月之暗面 (Kimi)、千寻智能 (Spirit AI) 和 360 集团。三家企业的分工恰好彼此互补:月之暗面 (Kimi) 代表数字世界的通用智能,千寻智能代表物理世界的具身智能,360 则代表了 AI 时代的安全基底。

大模型拼的是认知的高度,具身智能拼的是落地的深度,安全守住发展的底线 —— 三者共同撑起了北京智能经济的 「铁三角」。

向上生长:从数字智能到物理智能

如果把人工智能比作一场攀登通用智能 (AGI) 的远征,那么行业已经悄然分出了两条关键的路径。

第一条路径由 Kimi 代表—— 在数字世界里继续上探认知边界。2026 年 7 月 17 日发布的 Kimi K3,以 2.8 万亿参数、100 万 token 原生上下文窗口和全球首个开源 3 万亿级模型的身份,将月之暗面推到了全球大模型竞赛的最前沿。在 Code Arena 前端编程公开盲测中,K3 以 1679 分登顶;在 BrowseComp、Automation Bench、Terminal-Bench 等任务评测中,其表现领先于同期对比模型。

Kimi 解决的是数字世界里的理解、推理、编码和智能体任务。它让 AI 更会思考,让机器能够处理越来越长的上下文、理解越来越复杂的代码库、协调越来越多的子任务。这是“Token” 的路线—— 在数字符号的世界里,不断逼近通用智能的认知上限。

第二条路径由千寻智能代表—— 让 AI 走进物理世界,也就是“Action” 路线。和文本、代码不同,物理世界从来不是稳定的输入框。物体会移动,光线会变化,人会突然打断任务;机器人每做出一个动作,都会改变下一步要面对的环境。千寻的 Spirit 系列模型要解决的,正是机器人如何感知真实世界、规划连续动作,并在动态变化中持续完成任务。

2026 年 6 月,千寻自研的 Spirit v1.6 在 RoboArena 评测中登顶。这个由加州大学伯克利分校、斯坦福大学及英伟达等联合发起的评测平台,被称为具身智能的“ 奥林匹克” 和机器人领域的“Chatbot Arena”。而 Spirit v1.6 是首个在该榜单登顶的中国具身模型,排名力压英伟达的 DreamZero 和 Physical Intelligence 的 Pi0.5。

从 Kimi 到千寻,并非是大模型与机器人的简单行业分类。Token 的进阶,是数字世界的智力登顶;Action 的突破,是物理世界的根系扎根。前者决定 AI 能想多远,后者决定 AI 能走多实。全球的 AI 产业也正沿着这两条主线同步推进,但两者的竞争态势已出现明显分野。

数字世界的大模型竞赛经过数年激烈角逐,头部格局日趋稳定——OpenAI、Anthropic 以及中国的智谱、Kimi 等已各自占据生态位,技术路线、商业模式和竞争边界逐渐清晰。而在物理智能领域的角逐是增量开荒,全球科技巨头与创业公司正将资源密集投向具身智能,形成一个更大的战略窗口。

向下扎根:千寻的勇气和底气

千寻智能成立于 2024 年,创始人韩峰涛曾任珞石机器人 CTO,联合创始人高阳来自清华大学交叉信息研究院。两人分别掌握机器人本体与 AI 模型两条核心技术栈,使公司在创立之初即具备全栈研发能力。

从 2026 年 2 月到 7 月,千寻智能在半年内密集完成四轮超 45 亿元融资,估值从百亿快速突破 200 亿元,成为国内具身智能领域估值最高的公司之一。这次北京市领导的调研走访,也再一次夯实了千寻在国内具身赛道的领先地位,而它的底气来自相互咬合的技术与商业支点。

当家模型在半年内的两次夺冠——Spirit v1.5 在 RoboChallenge Table30 真机评测中成为首个超越 Pi0.5 的中国模型,Spirit v1.6 在 RoboArena 中击败英伟达和 Physical Intelligence 的旗舰模型—— 已经充分说明了其算法能力经过了不同平台的交叉验证,也意味着千寻的模型在多任务泛化、真实场景迁移和工业级落地层面已具备全球竞争力。

千寻采用的是 VLA(视觉-语言-动作模型) 与世界模型深度融合的架构,而非简单拼接视觉和动作模块。模型底层采用人类视频做预训练,数据源与世界模型相同,但训练目标是预测 motion TOKEN,而非像素值,这种方式避免了预测像素值计算量大、学习效果差的问题。这种架构让机器人能够“ 边感知、边决策、边调整”,在执行过程中实时感知环境变化并动态规划后续动作。

具身智能的真正门槛,从来不是单动作的精度,而是长程任务里的 「目标记忆力」 与动态环境里的 「突发应变力」。在 2026 年世界人工智能大会 (WAIC) 上,千寻首次公开展示了搭载 Spirit v1.6 的 Moz1 机器人完成“ 客厅收纳”“ 整理餐厅” 等长程复合任务。当接收到“ 整理餐厅” 的单一自然语言指令后,Moz1 自主拆解出多个子任务:抓取桌上的可乐,移动至冰箱,开门、放入、关门;随后转向餐桌,夹起脏碗送入洗碗机—— 整个过程无需人工分步提示,不依赖固定脚本。

抗干扰能力是另一个指标。在桌面整理演示中,面对目标位置被遮挡、执行物品被移走、整理结果被打乱等人为强干扰,Moz1 能够实时调整、重新规划。这解决了长期以来机器人只能完成短链条、单技能动作,难以保持对长期目标和上下文的持续理解的痛点。Spirit v1.6 不仅能执行动作,也具备了复杂任务层面的推理与规划能力。

技术评测之外,千寻智能在商业落地这方面也提供了具体且可验证的进展:

2025 年 12 月,千寻机器人在宁德时代中州基地投入电池包插拔检测,验收 11 个月,已生产超 1000 块电池。这是具身智能首次真正进入电池产线干活。2026 年 5 月,博世中国与千寻签约,计划在两年内联合进行数据采集与训练,打造工业机器人的“ 通用大脑”。京东则签下三年合约,将 Moz1 引入京东 MALL 门店。这些真实案例都指向一个事实,千寻的产品已经跨过了从“ 演示” 到“ 干活” 的关键门槛。

具身智能的竞争,最终是数据闭环的竞争—— 谁能更低成本、更高密度地拿到真实世界的交互数据,谁就能跑得更快。千寻自研了可穿戴数采设备,并建立了自己的数据基础设施,打通完整数据管线。

在数据策略上,千寻智能构建了一套独特的“ 数据金字塔”:底层以海量互联网视频进行预训练,让模型在较低算力消耗下建立广泛的行为认知;第二层通过自研 uDAS 可穿戴数采设备,在全国 100 多个城市部署超 1500 名采集人员深入真实场景,采集大量包含失败案例与环境干扰的“ 脏数据”,单条成本降至传统方式的 1/10;第三层以真机遥操作补充高精度动作数据用于模型微调;顶层则将 Moz1 等部署至宁德时代、京东等真实场景进行验证,运行数据回流持续优化模型,形成自我强化的数据飞轮。这一体系支撑千寻智能计划在 2026 年积累突破 100 万小时真实世界交互数据,其核心原则正如团队所强调的:“ 完美数据教不出能干活的人形机器人。”

模型、硬件、数据、场景四个环节的打通,使千寻具备了自我强化的闭环能力:真实场景产生数据,数据训练模型,模型驱动机器人进入更多场景。这就是千寻能够代表物理智能、与 Kimi 并列的原因。

补上关键拼图:北京的 AI 版图正悄然改变

从互联网时代的百度、搜狐,到移动互联网时代的小米、字节跳动,北京长期处于中国科技创新的前沿高地。进入 AI 时代,这一历史延续性并未中断,但叙事重心正在发生一次重要迁移。

过去,北京 AI 的公共叙事更多集中在大模型、互联网和数字智能。北京拥有全国最多的备案大模型产品,AI 核心产业规模达 4500 亿元,相关企业超 2500 家,在全球人工智能最具创新力城市中排名第二。智源研究院孵化了约 20 家 AI 创业公司,月之暗面、智谱 AI、面壁智能等企业估值纷纷突破百亿。这是北京在“ 数字智能” 领域的深厚积累。

而现在,Physical AI 这块拼图正在被强势补上。千寻智能等一众具身企业的崛起,以及同期印发的 《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》,都释放了一个明确信号:北京 AI 的战略视野已经从“ 训练更强的模型” 扩展到“ 让模型进入物理世界、创造真实生产力”。

与硅谷、波士顿、苏黎世、慕尼黑、东京和首尔所代表的单点突破路径不同,北京更像是在搭建一套系统:用高校和实验室提供源头创新,用模型公司提升认知能力,用机器人和制造体系承载行动能力,再用工厂、门店、物流等真实场景反哺迭代。仅海淀区就已集聚 2000 余家人工智能企业和 330 余家具身智能企业,仿真数据、整机制造、世界模型等基础设施被逐一立起,基本形成了人工智能产业链的全栈部署。

当 Kimi 在数字世界里处理代码、文档和知识工作时,千寻的机器人已进入工业产线和商业门店,在真实场景中完成检测、分拣与操作。Kimi 提升脑力劳动效率,千寻填补体力劳动缺口。两者共同勾勒出北京人工智能从数字空间走向物理世界的版图。

尹力在调研时指出,智能经济是以人工智能为关键驱动力,以数据、算力、算法为基本要素的新型经济形态。要推动人工智能技术优势转化为经济发展效能。而这里的核心是“ 转化”—— 技术本身不是终点,技术转化为生产力才是。

Kimi 和千寻分别代表了“ 转化” 的两个方向。Kimi 将大模型能力转化为软件开发、知识工作和智能体协作的效率提升;千寻则将具身智能能力转化为工业检测、商业服务等场景的实际产出。两者都在回答同一个问题:如何把 AI 创新优势,变成实实在在的经济效能。

从互联网到移动互联网,再到智能经济,北京一直在孕育具有全球影响力的科技企业。而现在,这座城市正在形成一个从数字世界到物理世界、从能力展示到产业落地的系统闭环。 

Kimi 代表北京 AI 在数字世界继续上探,千寻则代表 AI 进入物理世界、创造真实生产力的新路径。Kimi 之后,北京 AI 的下一个关键时刻,正在从 Token 走向 Action。(本文首发于钛媒体 APP)

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