在人工智能领域，涌现（Emergence）现象正成为推动技术革新的关键力量。当AI模型的规模达到某个临界点，它们展现出类似人类的智慧，能够理解、学习甚至创造。这种现象不仅存在于虚拟世界，也在现实生活中激励着创业者们追求更高级的通用人工智能（AGI）。
在这股浪潮中，千寻智能公司的创始人韩峰涛和高阳博士，各自带着丰富的经验和深厚的学术背景，共同踏上了一段新的征程。韩峰涛，一位在机器人硬件行业摸爬滚打多年的老兵，深知当前机器人应用面临的智能水平不足的问题。而高阳博士，作为伯克利大学计算机视觉和强化学习领域的专家，渴望将AI的力量注入物理世界。
千寻智能的办公室位于西二旗软件园，前台简洁大方，最引人注目的是一台正在调试中的人形机器人。这家公司在短时间内迅速扩张，从初创时期的几人团队发展到如今的近60人规模，办公空间略显拥挤，但工作氛围却异常活跃。
韩峰涛在采访中强调，这是他的第二次创业，资金利用效率极高。为了吸引顶尖人才，千寻智能不惜重金，比如最近聘请了前字节跳动AI技术专家解浚源担任具身智能部负责人。他认为，实现具身智能需要行业内最优秀的人才，这些人才虽然昂贵，但物有所值。
具身智能，作为AI领域的前沿课题，旨在让机器人像人一样通过交互、感知和行动自主执行复杂任务。尽管这一领域充满了不确定性，但韩峰涛对未来充满信心。他相信，随着技术的发展和数据的积累，具身智能将在未来2-3年内实现商业化落地。
千寻智能在具身智能模型研发上投入了大量精力，韩峰涛表示，模型训练和机器人本体研发的精力分配大致为8:2。他认为，如果一家具身智能企业的目标是达到GPT3.5的水平，那么主要精力应该放在模型能力的提升上。
2024年10月，美国具身智能公司Physical Intelligence（PI）发布的新模型成为行业的里程碑事件。PI在叠衣服任务上实现了前所未有的泛化能力，让投资机构和从业者看到了通用具身机器人的希望。此后，具身智能赛道的热度飙升，成为继大语言模型后的新投资热门。
千寻智能也在这场热潮中脱颖而出，近期完成了5.28亿元的Pre-A轮融资，投资方包括阿美旗下Prosperity7 Ventures(P7)、招商局创投、广发信德等。韩峰涛透露，公司自成立以来取得了多项阶段性技术成果，其中复现PI叠衣服demo的视频是公司的一大亮点。
对于具身智能的未来，韩峰涛表示并不担心会遇到瓶颈。他认为，具身智能也存在Scaling Law，模型能力主要取决于数据的质量和数量。随着数据质量的提升和数量的增加，模型能力将持续增强。
在商业化方面，韩峰涛认为具身智能无需达到全能状态即可产生价值。未来2-3年内，具身智能将在一些细分场景实现落地和商业化，如服装厂的叠衣服任务。他强调，人形机器人和具身智能是两个不同的方向，人形机器人更强调本体形态，而具身智能则更注重模型能力和AI能力。
韩峰涛还提到了中国具身智能企业的竞争优势。他指出，中国的硬件、供应链和采集数据工人的工资相对较低，应用场景丰富。在数据采集方面，中国可以建设大规模的数据工厂或采用众包方式，这是美国无法比拟的。
在谈及千寻智能的发展规划时，韩峰涛表示公司将坚持软硬件一体化的战略。他认为，优秀的具身智能企业必须同时掌握软件和硬件技术。通过销售终端硬件产品收集真实场景数据，将进一步推动模型的进化。
对于当前具身智能发展的瓶颈，韩峰涛认为是人才短缺。他强调，技术和know-how的快速迭代需要一流的人才来加快认知迭代和技术迭代的进程。因此，千寻智能在招聘时特别注重中国一流高校的优秀博士。
在技术路线方面，千寻智能采用了端到端大模型VLA（Vision Language Action），将语言、图像和动作融合在一起。韩峰涛表示，行业的技术路线已经相对收敛，端到端大模型成为主流。
在训练具身智能大模型时，千寻智能采用了与大语言模型相似的范式和方法。先进行预训练让模型对世界有基本认知，再用高质量数据进行微调，并通过强化学习提高成功率。
对于具身智能的商业化场景，韩峰涛认为汽车主机厂并不是一个好的选择。他指出，汽车主机厂的自动化程度已经很高，用机器人替代人工的难度和成本都较大。相比之下，汽车零件厂如电池厂是更好的落地场景。
最后，韩峰涛谈到了具身智能与通用人形机器人的关系。他认为，通用人形机器人的实现还面临诸多硬件上的卡点，如灵巧手、双足的高动态性能等。这些卡点需要材料科学、电机技术等基础学科的进步来解决。
