以“擦黑板”为例，看起来是在简单“来回晃动”板擦执行任务，但其背后考验的是全身力控系统的高精度能力。人形机器人要保证板擦和白板进行高稳定性的持续接触，少一分力气控制都会在二者之间产生间隙，进而无法完成任务。

图片来源：千寻智能

得益于千寻智能自研一体化力控关节的高功率密度，Moz1 能做到高动态任务下控制精度，进而以恰到好处的力气执行任务作业。和工厂动线结构清晰不同的是，办公室的动线往往随机变化且空间更为狭小。丝滑穿梭在桌椅间，离不开软硬件的高度配合。

硬件侧 Moz1 的全向底盘和全身 26 个自由度的零空间运动，成为其灵活穿梭和避障的重要支撑；软件侧，千寻智能运控算法能兼具高精度、灵活响应、交互安全与稳定性。

力控算法和本体结构设计优越之上，是人形机器人“顶层设计”大模型的能力，千寻智能以自研端到端 VLA 大模型（Spirit v1）入局，是国内少有“大模型+本体”的具身智能企业。从“大脑”来看，Spirit v1 大模型的核心架构包含三大模块，VLM（视觉语言模型）、具身大模型、MPC（模型预测控制）。

其中，VLM 负责任务拆解，具身大模型负责生成动作轨迹，MPC 及时调整关节力矩。三者协同下让大脑打通“感知-决策-执行”的闭环，划破物理世界的次元壁。

图片来源：千寻智能

在数据侧，千寻智能和国际知名公司 Physical Intelligence（π）的架构高度一致，均是以海量互联网视频预训练学习人类操作常识，叠加少量场景化数据后训练与微量真机强化学习，进而助于提升人形机器人学习速度和应用的泛化性提升。据了解，目前千寻智能已经实现零成本泛化能力。

从时间线中更能感知上述技术路线的正确性，2024 年 7 月，该模型能完成单一基础任务，在 3 个月完成训练后支持自主规划与实时反应，复杂物体姿态、透明反光物体等泛化能力；同年 11 月，该模型就升级成多个基础任务执行，实现高精度灵巧手的模型泛化突破，以及作业顺序、物体位置的高度泛化；今年 3 月已经能做到高难度长程任务+数十个基础任务。

据了解，现阶段千寻智能的模型训练是以天为单位进化的，短短几天就能熟练掌握一项工作内容。

“自研大模型”让千寻智能的 Moz1 感知、理解世界；高精度力控系统让Moz1 能精准执行任务；零成本泛化为 Moz1 技能迭代飞轮加速。技术侧的厚积才有了 Moz1 看似轻飘飘的抽纸巾动作，这或许就是人形机器人的“台上一分钟，台下十年功”。

四、注重实用：“干中学式”迭代

场景价值+技术奠基，成为千寻智能拿捏办公室场景的前提条件，在此基础上其还开辟了“自研自用”模式，既是研发者又是实际使用客户，打破了传统研发和应用脱节的桎梏。这或许是人形机器人规模化落地的最短路径。

在真实办公场景中，人形机器人直接执行桌面收纳整理、办公椅摆放等高频工作，跑通 “先应用、再优化” 策略的可行性。将人形机器人从实验室原型快速转化为办公室生产力。

图片来源：千寻智能

这一创新策略呈现清晰的技术与商业双主线推进逻辑：

第一条主线为，人形机器人扎根场景沿着“干中学”的逻辑前行，正如千寻智能研发人员对具身研习社表示，白天收集数据晚上进行训练，几天就能丝滑完成新任务，而且还能在实际应用发现问题可以及时进行调整优化。

据了解，千寻智能 Moz1 将在年内解锁“办公室助手”身份，深度嵌入办公室场景全流程工作。这种扎根真实场景的研发范式，本质上重构了人形机器人产业的价值创造逻辑。当技术研发不再是脱离实际需求的"空中楼阁"，而是深植场景痛点的精准攻坚，千寻智能收获的不仅是产品成熟度的快速提升，更是对人形机器人商业化本质需求的深度理解。

第二条主线为，在高价值办公室场景积累的技术经验，具备极强的迁移价值。随着“干中学式” 迭代持续推进，人形机器人不仅能在办公室场景实现标准化作业，更能沉淀出可复用的技术模块，迁移至购物中心、零售门店等其他商用场景中，为商用场景开辟从"能用"到"好用"再到"通用"的进阶路径。

透过千寻智能可见，其并非追求单一技术指标的“炫技式研发”，而是转向聚焦场景价值的“问题导向型创新”。当技术在真实办公环境的日常磨砺中自然生长出实用价值，当人形机器人从“概念原型”进化为“效率伙伴”，产业距离规模化应用的临界点正逐步拉近。

千寻智能的探索证明，让人形机器人在实际场景中“用起来、跑起来、迭代起来”，才是破解人形机器人商业化“叫好不叫座”的正确密钥，这不仅是企业的战术选择，更是重构人形机器人产业价值链条的战略启示。