TL;DR：
清华系初创公司千诀科技完成近亿元融资，试图通过“类脑分区”架构挑战硅谷的端到端路径，标志着机器人产业正从“肢体竞争”转向“大脑外包”。在全球资本向具身智能大脑集中的趋势下，通用型智能底座的标准化能力将决定谁能在这场规模化落地的长跑中率先跨越“恐怖谷”。
如果说过去的机器人只是工厂生产线上循规蹈矩的“蓝领劳工”，那么如今的具身智能（Embodied AI）则正试图为这些躯壳注入一颗能够感知、决策并自我演化的“灵魂”。近期，孵化自清华大学类脑中心的千诀科技宣布完成近亿元Pre-A++轮融资1，这不仅是资本对“清华系”标签的又一次慷慨投票，更是全球机器人产业重心从“硬件内卷”转向“大脑外包”的真实写照。
“缸中之脑”的商业逻辑
在机器人领域，传统的“端到端”（End-to-End）模型常被批评为不可解释的“黑盒”，而分层架构又往往在处理复杂动态环境时显得捉襟见肘。千诀科技选择了一条颇具“英伦式折中”色彩的路径：类脑分区架构。这种设计不依赖于单一的庞大模型，而是模拟人脑功能区，将视觉、听觉、决策与记忆进行解构。正如一位精明的管家不需要精通所有家务的微观物理学，只需知道何时指挥扫帚、何时呼叫抹布，千诀的“具身大脑”旨在提供这种高阶的任务调度能力。
这种“大脑”与“本体”的解耦，催生了一种极具吸引力的商业模式：智能租赁。创始人高海川提出的“缸中之脑”概念2，实质上是在推动机器人产业的“轻资产化”。对于硬件厂商而言，与其耗费数年研发不确定的算法，不如直接接入一个现成的、具备自主进化能力的神经中枢。这种“插拔式”的智能化方案，有望将原本高昂的部署周期和改造门槛像推倒多米诺骨牌一样迅速化解。
太平洋两岸的脑力竞赛
在这场智力博弈中，千诀科技的生态位清晰地对标着大洋彼岸的先行者——Physical Intelligence（PI）。后者由机器人学界的“摇滚巨星”Sergey Levine领衔，近期发布的π0模型同样强调跨场景的任务迁移能力2。然而，中国选手似乎更急于证明其“接地气”的商业弹性。从酒店清洁到餐厅服务，再到能够自主拧瓶盖的人形机器人1，千诀科技正试图通过海量的“纯实采家庭场景数据”来构建护城河。
“在具身智能的战场上，数据不是新时代的石油，而是新时代的突触。”
资本的嗅觉一向灵敏。高盛预测，到2035年人形机器人市场估值将达380亿美元1。而在这一宏大叙事背后，真正支撑起估值的并非昂贵的电机与减速器，而是那套能让机器人在面对突发情况（比如一个被镜面反射误导的纸团）时，不至于陷入逻辑死循环的底层代码。
谁将拥有最终的“意识”？
千诀科技预计到2026年，其接入设备将突破十万台1。这是一个极具野心的目标，暗示着通用具身智能正步入从“实验室奇迹”向“工厂标配”跨越的临界点。然而，挑战依然严峻。随着其自研系统Polibrain OS进入对外验证阶段2，公司必须面对所有平台型企业的终极拷问：如何在保持通用性的同时，处理无穷无尽的“长尾场景”？
监管者与行业观察者也正屏息以待。当机器人大脑实现全栈自主可控，从底层芯片到上层算法均不再受制于人时1，其商业价值将超越单纯的效率提升，上升为国家间技术主权的博弈工具。在这场名为具身智能的棋局中，千诀科技已经落子，而棋盘的另一端，是尚待定义的未来劳动力版图。或许不久后，当我们看到一个机器人在清扫完桌面后，能像人类一样顺手带走地上的垃圾时，我们所惊叹的不再是它的敏捷，而是它背后那颗“租借而来”的精明大脑。
引用
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清华系具身大脑公司获近亿元融资，预计2026年接入设备达十万台以上｜硬氪首发 · 36氪 · 黄楠 (2025/12/21) · 检索日期2025/12/22 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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清华系具身大脑团队累计融资数亿规模，对标美国头部公司 · 36氪出海 · 36Kr Global (2025/12/21) · 检索日期2025/12/22 ↩︎ ↩︎ ↩︎