作者：JDB 官方网站

　　更令人注目的是，本年5月，千寻首席科学家高阳率领团队提出了OneTwoVLA模子，实现了全新的冲破。

　　正在商用场景，它能够丝滑完成拾掇、欢迎、导览等使命，那么家庭场景的陪同、互动和办事，当然也不正在话下了。

　　正在长程使命尝试中，OneTwoVLA的机械人能成功流利完成涮暖锅、炒菜、调鸡尾酒等复杂使命，成功率比纯动做VLA提拔30%。

　　Spirit v1通过动态场景和切确动做节制，完成了从抓取、铺平、折叠到堆叠的全流程，成功率达70%-80%。

　　残剩10%的强化进修数据，让机械人通过自从摸索优化行为策略。

　　Figure AI自研的端到端VLA模子——Helix，让机械人从言语理解到动做施行趁热打铁！

　　为此，千寻自研了一款端到端具身模子——Spirit v1，通过数据融合取锻炼策略，实现了视觉、言语理解、动做施行的无缝跟尾。

　　做为中国电商取物流巨擘，京东的投资逻辑清晰且务实：聚焦焦点营业效率、优化用户体验，并鞭策财产升级的手艺立异。

　　深挖之后能够发觉，正在现在合作激烈的具身赛道，最终凸起沉围的之所以是千寻智能，仍是由于它走了一条「少有人走的」。

　　据判断，正在物流场景中，智能仓储系统对高效、矫捷机械人的需求将极其兴旺，正好千寻机械人也能适配货色分拣、动态搬运等复杂使命。

　　OneTwoVLA的代码取数据已全数开源，标记着千寻正在通用机械人手艺线上的新里程碑，也为行业供给了更简练、可扩展的具身智能径。

　　放眼将来，千寻还打算从办公场景逐渐向制制、办事业、医疗、康养等高附加值场景渗入，方针曲指万亿级市场。

　　【新智元导读】方才，继4月初获得5。28亿融资后，短短2个月，国内顶尖具身智能玩家又斩获近6亿元融资！不久前，其首款商用级人形机械人Moz1震动发布，可单手精准抽纸，具备超强取施行力。凭仗三维焦点合作力，他们正向万亿级赛道加快冲刺。

　　以上三层架构，不只处理了锻炼「数据荒」的瓶颈，还让Spirit v1正在动态中展示出强大的自从性和顺应性。

　　这一立异架构将保守机械人系统中，分手的「推理大脑」和「动做四肢」为单一Transformer模子，实正实现了「边想边做」。

　　Spirit v1的成功，源于其奇特的三层锻炼架构，通过融合视频预锻炼、遥操仿照进修和RL，建立了高效、泛化的手艺壁垒。

　　本轮融资由京东领投，中国互联网投资基金（简称「中网投」）、浙江省科创母基金、华泰紫金、复星锐正等出名机构跟投。

　　据悉，Moz1一体化关节的功率密度间接比特斯拉Optimus超出跨越了15%，充实展现了千寻智能正在机械人硬件上的强大实力。

　　举个栗子，叠衣服这一看似简单的使命，实则对机械人提出了极高挑和：每件衣服的褶皱、外形各别，要比抓糖豆、倒水等使命超出跨越百倍。

　　OneTwoVLA的通用视觉定位，还能精确识别未见过的雪碧罐，或是星巴克杯子，展示了超强的世界理解能力。

　　由于基于全球功率密度最高的一体化力控关节打制，它正在速度、精度、平安性和仿生力控方面，都达到了行业的头部程度。

　　同时，由于还内置了自研的度数采设备（好比VR/动捕/同构形等），Moz 1可以或许实现模子的小时级迭代，以极其硬核的硬件，充实支持手艺落地。

　　更值得关心的是，上一轮领投的P7正在本轮持续超额加码；除此之外，顺为本钱、华控基金、华发集团、千乘本钱、靖亚本钱、弘晖基金等老股东的继续下注，则是对千寻成长潜力的持续背书。

　　他们基于成熟的贸易化经验，精准切入高价值场景，大规模摆设高效收集的海量数据，持续反哺模子优化。

　　正在端到端框架下，遥操做仿照进修进一步优化了Spirit v1机能，实现了从示范到自帮操做的滑润过渡。

　　Spirit系模子正在短短半年的时间迭代了三版，实现了从单一根本使命到高难度长程+数十个使命完成的阶跃式前进。

　　如下示例中，当你要求「帮我涮牛肉」，OneTwoVLA会正在每一步预测起头推理，仍是起头施行。

　　这款VLA模子共有70亿参数，基于13000小时数据锻炼。此中，70%来自海量的互联网视频。

　　正在办公场景中，千寻机械人展示出了强大的矫捷性。我们看到了，Moz1能自从完成会议室洁净使命，收纳笔、擦拭白板等等。

　　京东集团出手，不只彰显了千寻正在物流等高价值场景的潜力，也折射出其正在具身智能赛道中的奇特价值。「分量级产投方的齐聚，不只是对千寻智能的承认，更折射出财产界对具身智能赛道将来价值的高度共识」。

　　特别正在海外市场，欧美高人工的成当地域，付费志愿强。而创始团队的国际化经验，恰好为其供给了支持。

　　可谓传奇的是，从2024年2月成立至今，这家公司便以惊人速度完成了多轮融资，成为本钱市场的骄子。

　　可见，正在这片庞大红海中，从不贫乏分量级玩家。正在手艺迭代取本钱帮推下，全球的目光都聚焦于这场通往「通用机械人」的终极竞赛。

　　还有UC伯克利系身世的Physical Intelligence，多次迭代π系列模子，通过多平台锻炼，霸占了洗衣、收纳等复杂使命。

　　看着它正在公司内部来回穿越、充实融入大师工做流的样子，我们就晓得——现在，是时候从头定义「劳动力」了！

　　通过端到端进修，Spirit v1间接从视频中提取视觉和动做消息，控制物体的形态变化、动做逻辑，以及场景动态性。20%的遥操数据通过千寻自研的EfficientImitate算法进行精调。