公司融资信息 - 北京千诀科技有限公司于近期完成近亿元Pre-A++轮融资 [5] - 本轮融资由六家知名投资机构及老股东共同参与，Maple Pledge枫承资本长期出任私募股权融资顾问 [7] - 融资资金将主要用于技术研发投入、核心团队人才扩充与全球商业化拓展 [7] 公司基本情况 - 公司成立于2023年6月，孵化自清华大学类脑中心 [9] - 公司专注具身智能领域决策与规划大模型的研发与应用，生态位对标美国头部企业Physical Intelligence [9] - 公司自主研发的“具身大脑”可适配多种机器人硬件，目标在于突破传统机器人任务局限，实现全自主工作与动态环境应对 [9] 核心技术路线与特点 - 技术路线采用类脑分区架构，模拟人脑功能区，将复杂智能任务解构为视觉、听觉、决策、交互、记忆等协同工作的区域分化大模型 [9] - 该技术路径不同于业界主流的“分层”或“端到端”路径，可实现从底层芯片到上层算法的全栈自主可控 [9] - 公司已完成三代“具身大脑”的预训练工作，该大脑无需人类提示、遥控、预编程或语言指令，即可自主实现“感知-决策-行动”的全闭环工作 [9] - 公司构建了全球已知范围内最大规模纯实采家庭场景数据集，累计沉淀亿级规模具身感知与决策预训练数据 [11] - 公司搭建了自动化训练数据管道，可降低机器人应用门槛，客户只需明确功能需求，系统即可通过自动化流程完成需求落地 [11] 产品与业务进展 - 公司的具身方案已完成对双足人形、轮式、无人机、四足狗、扫地机等多款主流形态机器人的全面适配 [15] - 方案已在酒店清洁、餐厅服务、人形机器人迎宾及室内精密操作等多场景中部署，并实现批量交付 [15] - 预计2026年内，搭载公司“具身大脑”的机器人设备数量将达到十万台以上的规模 [15] - 公司正推进其自研的机器人大脑系统Polibrain OS进入对外验证阶段，旨在为多形态机器人提供可复用、可扩展的通用智能底座 [17] 市场定位与竞争优势 - 公司方案无需厂商对其下游客户的实际使用环境进行任何物理改造，解决了传统方案因环境改造限制而难以渗透的瓶颈 [19] - 公司大脑核心能力构建于自主决策模型之上，与传统基于规则的驱动模式不同，能更高效地应对各类现场突发情况 [19] - 公司将“大脑”独立于具体的机器人本体，使其具备持续学习、自我演化与分区解耦的能力，能够快速适配不同形态与环境 [19] - 公司的“具身大脑”是一个动态进化、具备自主学习能力的系统，能够持续适应不同机器人和环境的需求 [20] 核心应用场景 - 落地规模最大的场景是半服务半家庭清洁类场景 [21] - 在该类场景中，方案的核心价值体现在基于世界模型的空间理解与任务决策能力，而非操作层面的复杂度 [21] - 方案特别适配对通用性、自主性要求高，但对操作灵巧度与效率要求相对较低的场景，典型代表包括扫地机器人及从事清洁、迎宾等基础服务的人形机器人 [24] 产品交付与迭代模式 - 公司的具身大脑是一个标准化的核心产品，已实现连续三代对世界模型的预训练 [25] - 在面向不同场景交付时，不会针对场景重构模型，而是根据客户的具体需求对其中的特定能力进行定向强化 [25] - 公司已建立自动化的训练数据管道，可针对开放复杂环境中遇到的Corner case，自动采集数据并对模型的相应感知模块进行快速微调与强化 [25] 行业市场规模 - 根据QYResearch于2025年11月的调研报告，2025-2031年期间，全球具身智能机器人通用大脑市场规模年复合增长率将达到52.0% [13] - 高盛研究显示，人形机器人市场到2035年估值可能高达380亿美元，其市场规模增长将直接带动具身大脑需求扩容 [13]

公司融资与背景 - 北京千诀科技有限公司近期成功完成近亿元Pre-A++轮融资，由六家知名投资机构及老股东联合参与，资金将用于技术研发升级、核心团队扩充及全球商业化布局 [1] - 公司成立于2023年6月，孵化自清华大学类脑中心，深耕具身智能领域决策与规划大模型的研发及应用，生态定位对标美国头部企业Physical Intelligence [1] - 公司采用独特的类脑分区架构，模拟人脑功能分区，将复杂智能任务拆解为视觉、听觉、决策、交互、记忆等多个协同工作的区域分化大模型，实现了从底层芯片到上层算法的全栈自主可控 [1] 核心技术：具身大脑 - 公司已完成三代“具身大脑”的预训练工作，该大脑具备强大的自主能力，无需人类提示、遥控、预编程或语言指令，即可独立完成“感知-决策-行动”全闭环工作，并能动态应对复杂环境变化 [2] - 具身大脑在接收抽象指令后，可自主规划并执行数十至上百个子任务序列，即便任务被打断，也能自主重构计划并接续执行 [2] - 公司已构建全球已知范围内规模最大的纯实采家庭场景数据集，累计沉淀亿级规模的具身感知与决策预训练数据，覆盖家庭服务、物流、工业运维等多元场景 [2] - 依托自研的数据标注工艺，公司可获取任务拆解序列及机器人抓取轨迹等定制化数据，实现了从数据采集、清洗、标注到模型训练的一体化流程 [2] - 公司搭建了自动化训练数据管道，客户只需明确功能需求，系统即可通过自动化流程完成需求落地，无需人工介入复杂操作 [2] 市场前景与业务落地 - 根据QY Research 2025年11月发布的调研报告，2025-2031年全球具身智能机器人通用大脑市场规模年复合增长率将达52.0% [3] - 高盛研究指出，人形机器人市场将逐年增长，到2035年估值有望达到380亿美元，人形机器人作为具身大脑的核心搭载终端，其市场增长将直接带动具身大脑需求扩容 [3] - 公司的具身方案已全面适配双足人形、轮式、无人机、四足机器人、扫地机等多款主流形态机器人，并与各领域头部客户达成合作，部分项目已进入规模化应用阶段 [3] - 方案已在酒店清洁、餐厅服务、人形机器人迎宾及室内精密操作等多场景部署，且实现批量交付，预计2026年内，搭载其“具身大脑”的机器人设备数量将突破十万台 [3] 操作系统与竞争优势 - 公司正推进自研机器人大脑系统Polibrain OS进入对外验证阶段，该系统基于统一类脑架构，旨在为多形态机器人提供可复用、可扩展的通用智能底座 [7] - Polibrain OS的统一感知层已完成工程化打磨，计划在可控范围内启动对外验证，探索“一套感知覆盖多形态机器人”的技术路径 [7][8] - 相比传统方案，公司的具身大脑方案有两大显著优势：一是无需厂商对下游客户的实际使用环境进行任何物理改造；二是基于自主决策模型构建核心能力，而非传统的规则驱动模式，能更高效地应对各类现场突发情况 [8] - 公司并非传统意义上的“智能大脑”提供商，而是打造“缸中之脑”，将“大脑”独立于具体机器人本体，使其具备持续学习、自我演化与分区解耦的能力，再跨形态、跨场景附着到各类机器人上，实现快速适配 [8] 应用场景与产品特性 - 目前半服务半家庭清洁类场景应用最为广泛，这类场景对机器人操作要求相对较低 [9] - 公司方案特别适配对通用性、自主性要求高，但对操作灵巧度与效率要求相对较低的场景，即“以任务决策为主、基础操作为辅”的机器人类型，例如扫地机器人以及从事清洁、迎宾、端盘子等基础服务的人形机器人 [9] - 公司的具身大脑是标准化核心产品，已完成三代世界模型预训练，完整集成空间理解与空间操作双重能力，面向不同场景交付时，无需重构模型，仅需根据客户具体需求对特定能力进行定向强化 [11] - 当遇到如镜面反射导致识别混淆或需操作全新材质工具等Corner case时，公司的自动化训练数据管道会监测到场景平均准确率波动，自动采集数据并对模型相应感知模块进行快速微调与强化 [11]

融资信息 - 公司于近期完成近亿元Pre-A++轮融资，由六家知名投资机构及老股东共同参与，Maple Pledge枫承资本长期出任私募股权融资顾问 [1] - 本轮融资资金将主要用于技术研发投入、核心团队人才扩充与全球商业化拓展 [1] 公司概况 - 公司成立于2023年6月，孵化自清华大学类脑中心，专注具身智能领域决策与规划大模型的研发与应用 [1] - 公司生态位对标美国头部企业Physical Intelligence，自主研发的“具身大脑”可适配多种机器人硬件，旨在突破传统机器人任务局限，实现全自主工作与动态环境应对 [1] 核心技术 - 公司采用独特的类脑分区架构技术路线，模拟人脑功能区，将复杂智能任务解构为视觉、听觉、决策、交互、记忆等协同工作的区域分化大模型，而非依赖单一庞大模型 [1] - 该技术路线可实现从底层芯片到上层算法的全栈自主可控 [1] - 公司已完成三代“具身大脑”的预训练，该大脑无需人类提示、遥控或预编程，即可自主实现“感知-决策-行动”全闭环，并动态应对复杂环境变化 [2] - 公司正推进自研的机器人大脑系统Polibrain OS进入对外验证阶段，该系统基于统一类脑架构，旨在为多形态机器人提供可复用、可扩展的通用智能底座 [7] 数据与工程能力 - 公司已构建全球已知范围内最大规模的纯实采家庭场景数据集，累计沉淀亿级规模具身感知与决策预训练数据，覆盖家庭服务、物流、工业运维等多元场景 [4] - 基于自研的数据标注工艺，公司可获取任务拆解序列及机器人抓取轨迹等定制化数据，能够独立实现从数据采集、清洗、标注到模型训练的一体化 [4] - 公司搭建了自动化训练数据管道，以降低机器人应用门槛，客户只需明确功能需求，系统即可通过自动化流程完成需求落地，全程无需人工介入复杂操作 [4] 市场与业务进展 - 根据QYResearch报告，2025-2031年期间，全球具身智能机器人通用大脑市场规模年复合增长率将达到52.0% [5] - 高盛研究显示，人形机器人市场到2035年估值可能高达380亿美元，其作为具身大脑的核心搭载终端，将直接带动具身大脑需求扩容 [5] - 公司的具身方案已完成对双足人形、轮式、无人机、四足狗、扫地机等多款主流形态机器人的全面适配，并已同各领域头部客户达成合作 [6] - 方案已在酒店清洁、餐厅服务、人形机器人迎宾及室内精密操作等多场景中部署，并实现批量交付 [6] - 预计2026年内，搭载公司“具身大脑”的机器人设备数量将达到十万台以上的规模 [6] 产品优势与客户价值 - 相比传统方案，公司的具身大脑方案无需厂商对下游客户的实际使用环境进行任何物理改造，解决了制约机器人市场渗透率提升的关键瓶颈 [9] - 方案基于自主决策模型，与传统基于规则的驱动模式不同，能更高效地应对各类现场突发情况，主动适应复杂、动态的真实环境 [9] - 公司将“大脑”独立于具体的机器人本体，使其具备持续学习、自我演化与分区解耦的能力，能够跨形态、跨场景快速适配 [9] - 公司的“具身大脑”是一个动态进化、具备自主学习能力的系统，能够持续适应不同机器人和环境的需求 [10] 核心应用场景 - 当前落地规模最大的场景是半服务半家庭清洁类场景 [11] - 在该类场景中，方案的核心价值体现在基于世界模型的空间理解与任务决策能力，而非高难度的灵巧操作 [11] - 方案特别适配对通用性、自主性要求高，但对操作灵巧度与效率要求相对较低的“以任务决策为主、以基础操作为辅”的机器人类型，如扫地机器人及从事清洁、迎宾等服务的人形机器人 [13] 产品交付与适配 - 公司的具身大脑是一个标准化的核心产品，已完整集成空间理解与空间操作的双重能力，在交付时不会针对场景重构模型，而是根据客户需求对特定能力进行定向强化 [14] - 强化需求通常集中在感知层面，以解决开放复杂环境中的Corner case问题 [14] - 公司已建立自动化训练数据管道，当系统监测到特定场景下平均准确率出现波动时，可自动采集数据并对模型的相应感知模块进行快速微调与强化 [14]