千诀科技是一家面向真实世界的机器人智能基础设施公司，以预测式世界模型和多项式表征架构为核心，为不同形态的机器人提供可部署、可量产、可持续进化的智能能力。公司核心团队源自清华大学自动化系，由中国首批类脑计算研究者领衔，并获得中国脑科学重点项目支持。凭借在人工智能、类脑计算与机器人领域的长期积累，千诀科技已在世界模型与具身智能算法等关键环节形成全栈自主可控的技术体系，持续推动机器人智能能力在不同本体和真实场景中的规模化应用。投资界（ID：pedaily2012）9 月 8 日消息，近日，千诀科技宣布完成数亿元 A+ 轮融资。本轮融资由元禾厚望、筱光资本、芯能创投、英诺天使基金、京铭资本、未来边际创投等知名市场化机构及产业方投资人共同参与。Maple Pledge 枫承资本长期出任私募股权融资顾问并参与本轮投资。本轮融资将主要用于核心技术研发、工程化能力建设和真实场景拓展，推动千诀科技的机器人智能技术在更多机器人形态和应用场景中落地。

千诀科技的技术路径同时沿两个方向推进：一方面深入底层学术研究，围绕预测式世界模型、多项式表征和神经网络 " 简单性 " 等基础问题形成原创成果；另一方面推进研究成果的工程转化，将其应用于机器人智能系统和真实任务。从底层研究、模型架构到工程落地的完整链路，构成了千诀科技的核心技术优势。在工程应用方面，这些论文成果并未停留在学术研究阶段。目前，千诀科技已将多项式表征从神经网络 " 简单性 " 的度量与优化，进一步应用于预测式世界模型的训练、组合、升级和追踪，并由此形成面向真实世界机器人的表征与模型架构。

机器人进入真实世界，需要解决的问题远不止识别人、物体和空间。现实中的任务往往以模糊指令开始，环境和任务状态也会持续变化。机器人不仅需要知道 " 现在看到了什么 "，还需要理解 " 当前处于什么状态 "，" 执行某个动作后可能发生什么 "，并据此决定下一步应该采取什么行动。这正是预测式世界模型所解决的核心问题。

千诀科技的预测式世界模型不以还原现实世界的全部像素和细节为目标，而是聚焦真正影响任务完成的状态变化，在特征空间中预测行动可能带来的结果。相较于重建现实世界的全部视觉细节，这种方式能够将计算和学习重点放在与任务直接相关的环境规律、状态变化和行动结果上。基于这种预测方式，机器人可以将当前状态、行动结果和下一步决策连接起来。在任务执行过程中，如果人员、物体或空间状态发生变化，机器人也能够根据新的观察更新判断，重新规划后续行动。这使机器人不再只是根据当前输入作出一次性反应，而是能够围绕任务目标持续感知、预测、决策和执行。

千诀科技可以利用第一视角视频、人类操作视频等多源数据，提升样本利用效率，降低机器人能力训练对单一数据来源的依赖。各项能力可以根据任务需求进行组合和独立升级。当某项能力需要改进时，可以进行针对性迭代，减少局部更新对整体系统的影响。

面对不同形态的机器人，系统能够根据其传感器配置、执行器结构和能力边界，对所需能力进行裁剪、组合和强化，从而实现同一套智能能力的跨形态适配。在实际运行过程中，千诀科技的世界模型还可以对能力执行过程进行追踪和问题定位。当机器人没有按照预期完成任务时，可以结合模型输出和表征层面的探针，进一步判断问题出在感知、决策、规划还是控制环节，为后续优化和稳定交付提供依据。

机器人进入实际应用后，不同本体在传感器、执行器和能力边界上存在差异，不同场景中的人员、空间和任务也会持续变化。实现规模化应用，关键不只是提升单项模型能力，还要打通感知、决策、规划与控制，形成完整的任务闭环，并能够根据本体和任务需求快速适配。

目前，千诀科技已面向人形机器人、轮式双臂机器人、轮式单臂机器人、带臂四足狗、带臂清洁、悬臂无人机等不同形态，推进智能能力的适配与验证，并在家庭、零售、服务等场景中持续落地。通过将机器人的共性能力沉淀为可复用、可组合、可升级的基础模块，千诀科技能够降低不同本体和场景下的重复研发与适配成本，缩短从能力验证到实际部署的周期。

本轮融资完成后，千诀科技将继续推进预测式世界模型和多项式表征架构的研发，加强工程化与产品化建设，将相关能力进一步沉淀为可部署、可复用、可持续迭代的机器人智能系统，并与机器人厂商及场景合作伙伴共同推动规模化应用。

文章来源：投资界

原文地址：https://news.pedaily.cn/202609/568660.shtml

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