近日，千寻智能震撼发布人形机器人「Moz1」，Moz1 是国内首个高精度全身力控的具身智能机器人，拥有 26 个自由度（不含灵巧手），基于全球功率密度最高的一体化力控关节打造，在速度、精度、安全性和仿生力控方面都达到了行业最高水平。据公开资料显示，Moz1 一体化关节的功率密度相比特斯拉人形机器人 Optimus 提高了15%，充分展示了千寻智能在具身智能机器人硬件上的强大技术实力。

顺为曾于 2024 年领投「千寻智能Spirit AI」种子轮融资，并在后续的天使轮融资中给予持续支持。

关于「千寻智能」

千寻智能（Spirit AI）成立于 2024 年 2 月，是国内领先的 AI+机器人全栈生产力级技术能力的具身智能公司。公司团队成员来自 UC Berkeley、CMU、清华大学、北京大学等顶尖高校，以及字节、小米、腾讯等知名企业。

成立短短一年多，千寻智能凭借卓越的技术实力和创新理念，已成功完成多轮融资，并致力于打造世界级通用人形机器人和下一代具身大模型与学习算法，让通用的机器人伙伴走进千家万户，驱动世界迈向智能机器人时代。

一、如何落地：寻找黄金平衡点

人形机器人商业化的黄金平衡点，藏在资方偏好和需求方诉求的交汇点中：当企业能证明每台机器人既是生产力工具，又是技术迭代的数据采集端，商业化的终极密码便已握在手中。它既非实验室里的技术盆景，也非牺牲成本的血拼倾销，而是以高价值场景为引擎的生存进化模型。

将该脉络带到实际落地来看，黄金平衡点指向了既有应用厚度（价值）又有发展宽度（空间）的承接场景。例如，具有非结构化环境、高频次交互、非标工作特性的可大规模复制的空间“办公室”。

办公室场景的突破性意义在于将商业化天平上资本对回报周期的诉求与市场对实用性的渴望进行平衡，为人形机器人产业提供了一条可复制的落地范式。

二、突破常规：办公室成为

人形机器人天然的“练兵场”

在人形机器人商业化路径的探讨中，场景选择始终存在两种声音。一部分观点认为，工厂场景凭借标准化流程高、结构化环境的特性，与现阶段人形机器人的技术成熟度匹配。这类场景中，人形机器人面临的任务边界清晰（如部件装配、物料搬运），使其成为当前产业化落地的首选场景。

但另一种声音指出，正是因为工厂流水线较为封闭且固定，反而不利于人形机器人进化。毕竟其核心在“脑”，追求的应是在非结构化、开放随机环境中实现复杂操作泛化"的终极目标。工厂难以提供足够的算法训练素材，商用场景的应用才更能释放场景价值，反推技术迭代。

以工厂为代表的结构化场景是当下的"产业入口"，而以商用场景为代表的非结构化场景是未来的 "能力出口"，二者共同构成人形机器人向通用智能体跃迁的必经之路。因此，两种争议并非零和博弈，而是共同指向 "推动人形机器人成为实际生产力" 这一核心目标。

虽然相较于工厂而言商用场景对技术水平要求更高，但其也在现阶段并不是完全无解，千寻智能所选择以办公室场景为切口，就是商用场景中绝佳的练兵场，也更具有产业落地价值。

其一，高频交互场景构建技术迭代闭环。

办公室环境天然具备高频次人机交互的场景特征，该特性有助于人形机器人在自然语言处理、情感交互、任务执行等能力得到大量实践检验。开发者在身边应用时能快速记录反馈并实时迭代。这种"应用反馈-算法调优-功能迭代" 的敏捷开发模式，使办公场景更能推动相关技术成熟周期，加速为从理论验证迈向工程化落地。

其二，标准化任务释放商业价值空间。

当前，办公室场景存在部分冗余且需要消耗人力成本的流程，如实时清理、传送文件等“隐形工作”。场景需求明确下能直接创造商业价值转化。引入人形机器人能释放员工在冗余工作浪费的时间成本，进而腾挪出更多精力投身于创造性的工作中，可显著提升员工工作效率。

其三，一致性需求助力规模化应用。

每个办公空间存在装修布局差异、动线差异，看似对人形机器人泛化能力提出更高要求，不利于规模化推进。但实际应用的需求具有一致性，需求高度相似为人形机器人规模化复制创造了条件。也侧面表明，该场景的商业价值想象空间极高。由此可见，办公室场景具备反哺技术、商用空间双重价值，甚至还可以视为切入泛商业场景的第一站。

当 Moz1 游刃有余穿梭在办公室时，一条清晰的产业逻辑线正在成型：办公室场景纵向单场景发展深度高，可开发空间较高；横向扩张潜力足，可迁移复用至相似场景中。是承载人形机器人批量使用的绝佳应用场。

三、面对挑战：创造更高价值

单从技术转化应用来看，办公室场景的作业执行需要更高水平的软硬件协同，其要求的是大脑和小脑的强耦合辅以全身力控的精细控制，才能达到多模态感知交互，全身协同控制，实现丝滑作业。

首先，办公任务的多样性考验着人形机器人操作执行的毫米级精度与泛化性。和工厂内零部件规格一成不变不同的是，办公室用品形状、材质经常出现变化，这便要求人形机器人不仅需要具备“聪明的大脑”，满足场景通用性需求，还需要本体以及末端执行器具备高灵敏度力反馈系统，满足精细化操作需求。