《科创板日报》9月9日讯，近日，北京千诀科技有限公司（下称“千诀科技”）完成数亿元A+轮融资，投资方包括元禾厚望、筱光资本、芯能创投、英诺天使基金、京铭资本、未来边际创投及枫承资本。其中，枫承资本长期担任公司融资顾问，并参与本轮投资。

据公司披露，成立以来累计已完成9轮融资。本轮具体资金用途及融资后估值未披露。此前，公司于2025年3月披露数千万元Pre-A轮融资，由追创创投与德同资本联合领投，正景智远基金参与投资；同年12月又披露近亿元Pre-A++轮融资。

千诀科技成立于2023年，总部位于北京，主要研发机器人决策与规划模型，向机器人厂商提供智能化解决方案。其业务重点是让机器人根据环境和任务决定下一步做什么，并与本体的感知、运动控制和执行系统协同完成操作。

公司创始人兼CEO高海川博士毕业于清华大学自动化系，2018年起担任陈峰教授类脑双臂机器人课题组组长，2023年创立千诀科技。公司CTO为章天任，首席技术顾问为清华大学自动化系教授陈峰，核心团队拥有类脑计算、机器人控制及机器学习等研究背景。

从产业链位置看，千诀处于机器人软件与模型环节，下游客户主要是不同品类的机器人厂商。公司的“一脑多形”策略，是将决策模型适配到不同结构和用途的机器人上，让客户在自身硬件基础上增加自主任务能力，减少从头开发相关算法的投入。

这一定位决定了千诀的商业化不必完全等待人形机器人放量。公司早期选择餐饮、保洁、酒店等已有明确需求的场景，随后拓展家庭及其他服务类机器人。对这类模型供应商而言，客户已有产品和出货基础，意味着算法可以更早进入真实设备，接受日常使用检验。

技术上，千诀沿着预测式世界模型方向研发。其核心思路是让机器人结合已有观察和动作经验，预测采取某种行动后环境可能怎样变化，再据此安排后续动作。以整理物品为例，机器人需要处理的不仅是识别物体，还包括操作顺序、物体位置变化以及动作失败后的调整。

公司介绍，其研发采用多项式表征架构，探索模型内部表征及复杂程度与学习效果之间的关系，目标是在有限数据下提高学习效率和对新场景的适应能力。这属于公司的技术路线与研发目标，实际效果仍需结合具体任务和测试条件评价。

应用方面，公司已展示搭载其模型的机器人进行咖啡店自主配送、餐饮清洁等任务，并披露解决方案进入酒店清洁、室内操作和智慧配送等场景，部分项目进入批量交付阶段。现有公开资料尚未给出这些项目的具体收入、付费设备数量及持续运行指标。

高海川在今年4月的公开访谈中表示，公司机器人大脑业务于2025年下半年开始产品化和商业化，客户覆盖家庭、商业服务及少量工业场景，适配形态包括轮式机械臂、带机械臂的机器狗、扫地机器人和陪伴机器人等。公司同时需要针对客户场景进行后续训练和持续优化，产品交付并不止于提供一个预训练模型。

面向多种机器人提供通用模型，已经成为具身智能的一条独立发展路径。海外企业Physical Intelligence的π0研究通过多机器人、多任务数据训练模型，探索将同一套模型能力迁移至不同本体。千诀强调预测式世界模型，具体方法有所不同，但同样需要解决跨设备、跨任务适配的问题。

不过，共用模型并不意味着可以直接复制部署。不同机器人具有不同的摄像头配置、机械臂活动范围、夹具和计算资源，同一项整理或清洁任务，在不同设备上也可能需要重新适配。跨本体复用程度越高，模型企业越有机会摊薄研发成本；如果每个项目仍需大量定制，交付规模扩大也会同步增加工程投入。

对千诀科技而言，后续值得观察的是，已有场景应用能否转化为持续付费和客户复购，以及新机型、新任务的适配周期能否缩短。相比单次演示完成任务，日常运行中的成功率、人工接管频次和维护成本，更能反映其决策模型能否成为机器人厂商长期采购的软件能力。