千問千尋協同上場，業內首個“具身時空大腦”發布

4月19日，2026北京亦莊人形機器人半程馬拉松鳴槍開跑。比賽現場，榮耀“閃電”機器人以50分26秒的凈時成績沖過終點線，超越了人類男子半馬世界紀錄，將一年前的機器人半馬冠軍成績壓縮了110分鐘。全場沸騰，整個具身智能行業也隨之振奮。

但這屆馬拉松最令業內人士側目的，不是成績的飛躍，而是參賽方式的質變。

本屆賽事中，近四成參賽隊伍擺脫了遙控器，實現自主奔跑，有望創下“最多自主人形機器人參與的半程馬拉松”吉尼斯世界紀錄。而在去年的首屆比賽中，幾乎所有機器人都依賴人工遙控，技術人員一邊跟隨一邊操控。不到一年時間，從遙控到自主，行業實現了關鍵跨越。

而在賽事結束三天后，4月22日，千尋位置正式發布了“具身時空大腦（SpatiXBot）”產品集，試圖將這場馬拉松所驗證的能力系統化、產品化，為機器人從遙控到自主、從表演到實戰、從單體作業到群體智能提供一條可復制的技術路徑。

與此同時，千尋位置正在加速推進生態合作。據悉，千尋位置近日與南京中網衛星通信股份有限公司（簡稱：中網衛通）簽署戰略合作，中網衛通總經理龐華表示：“化工園區等場景環境復雜，對設備的定位精度與環境感知能力提出了極高要求。此次合作，我們將把中網衛通的具身智能產品與千尋位置的‘具身時空大腦’深度融合，依托其在全域定位、多模態感知與自主決策方面的能力，實現機器人在園區內的自主導航與穩定運行。未來，雙方還將圍繞巡檢、安防等典型應用場景持續探索，推動具身智能從單點能力向系統化、規模化應用演進。”

此外，千尋位置還和五八智能科技（杭州）有限公司展開合作。圍繞“具身智能+時空智能”，基于“云芯一體、數實融合”的理念，共同探索北斗時空智能技術在四足機器人、人形機器人等具身智能領域的深度應用。

01.

從“能看會走”到“看得懂、會判斷”

人形機器人的自主奔跑，本質上是一個極其復雜的系統工程。

在逾21公里超長距離的開放城市環境中，機器人必須獨立完成定位、路徑規劃、姿態控制與實時決策。千尋位置具身智能戰略合作負責人吳靚在接受采訪時談到：“在室外長距離高速奔跑場景中，機器人必須知道自己所在的精確位置，一旦定位發生偏移，就可能跑偏甚至撞向圍欄。”

據悉，本屆馬拉松中，超過三分之二的自主賽隊搭載了千尋位置的北斗“時空智能三體套件”。國地飛躍隊的“靈龍”機器人便搭載了專為機器人定向導航場景設計的輕量化終端Arc-Unit，可在1米基線長度下實現0.1度高精度定向，結合千尋位置“星地一體”高精度增強服務，系統持續輸出厘米級定位與穩定姿態信息，為機器人在復雜賽道環境中的自主導航提供了關鍵支撐。

馬拉松驗證了“能看會走”，但行業共識是：真正能干活的機器人還需要“看得懂、會判斷”。這正是千尋位置此次發布“具身時空大腦”的核心命題。

根據千尋位置公開信息，“具身時空大腦”基于公司時空智能全鏈路技術底座，融合千問通用大模型、自研專業模型的能力，構建起覆蓋室內外的自主行走、環境感知與群體協同能力。千尋位置CEO陳金培將其定位為一套“幫助機器人理解環境、做出決策、執行任務的神經中樞”。

這一能力的底層是感知與定位，“具身時空大腦”推出關鍵感知器件“時空之眼”多源融合終端，可實現機器人在室內外環境中的精準定位與無縫銜接。

據了解，這一融合定位方案的差異化優勢在于，它將北斗衛星系統的絕對定位能力與V-SLAM等相對感知技術進行深度融合。千尋位置副總裁辛鑫此前在一次行業論壇上表示：“激光雷達、視覺智能等技術屬于相對感知技術，容易受到氣象條件、光線等因素的影響；而高精度定位結合慣導的應用，屬于絕對感知能力。未來智能應用的發展，必須結合相對感知與絕對感知能力。”“具身時空大腦”正是這一技術理念的產品化落地。

02.

千尋千問合體，破解具身智能“落地兩難”

在機器人走向真實場景的過程中，一個長期存在的核心矛盾是：通用大模型雖然泛化能力強，能在未知場景中“猜個大概”，但推理效率低、幻覺風險高，難以在實時控制中可靠運行；專用小模型精度高、響應快，卻需要海量標注數據訓練，一個新場景往往要數月才能部署。

而“千問千尋合體”的具身時空大腦——通義千問大模型與千尋位置自研的專業小模型，正是為破解這一兩難而設計。

“具身時空大腦”產品架構圖

該平臺打通了模型訓練與推理部署，形成完整的數據與算法閉環。其核心機制是將通義千問等多模態大模型的通用能力，與視覺小模型的專用能力深度融合，具體運行邏輯如下：

第一步：大模型“零樣本”冷啟動。在項目初期，沒有標注數據的情況下，多模態大模型憑借其海量預訓練知識，可以直接對場景中的目標進行零樣本識別。以無人機水域巡檢為例，部署首日，大模型就能識別出水面漂浮物、違規排污等目標，雖然準確率可能只有70%-80%，但足以讓機器人“先干起來”。

第二步：小模型快速迭代，精度持續攀升。隨著巡檢任務不斷執行，機器人采集到的真實場景圖像數據會自動回流至訓推平臺。平臺利用這些數據對專用視覺小模型進行持續訓練——小模型體積小、參數少，可以在端側或邊緣側快速迭代，通常一周內就能完成一次精度升級。在同樣水域場景中，經過數次迭代的小模型識別準確率可提升至90%以上。

第三步：大模型“校準+糾偏”，形成數據飛輪。小模型并非孤立運行。在實際推理過程中，大模型會對小模型的輸出結果進行實時校驗與補充：當小模型置信度偏低時，大模型介入二次判斷；當小模型出現系統性偏差時，大模型識別出的“難例”會被自動標注并加入訓練集，推動小模型下一輪迭代。如此循環往復，最終在專項場景中，目標識別準確率可穩定提升至95%以上。

機器人在千尋樓內送快遞

這套“千問千尋協同”架構的價值在于：它讓機器人行業用戶擺脫了“先標注、后訓練、再部署”的線性開發模式，實現了“邊跑邊學、越用越聰明”的持續進化能力。

對機器人企業而言，這意味著三個直接收益：一是部署周期大幅縮短，新場景從數月壓縮至數天；二是人工標注大幅降低，大模型承擔了初始標注和難例挖掘；三是長尾場景覆蓋成為可能，那些出現頻率低但至關重要的邊緣情況（如水面漂浮物、路面拋灑物），可以通過小模型的持續迭代逐步“消化”。

03.

萬億級調用背后，時空智能為何成為“基礎設施”

“具身時空大腦”的發布，并非千尋位置在機器人賽道上的突然出手。這家成立于2015年的科技公司，已經在該領域持續布局了多年。

2025年4月，千尋位置發布了機器人“時空智能三體套件”，并向機器人企業免費開放體驗。該套件不僅包括高精度定位服務，還包括時空智能模組、板卡、定制天線及開發套件，集成大氣推理大模型、電離層感知大模型等專為機器人定制的特色服務。從2025年4月的“時空智能三體套件”到2026年4月的“具身時空大腦”，時間線背后是千尋位置對具身智能行業需求變化的判斷。如果說“三體套件”解決的是機器人如何感知世界的基礎定位問題，“具身時空大腦”則試圖在感知之上疊加規劃、決策、群體協同等更高維度的能力，將產品定位從零件供應商升級為系統解決方案提供商。

支撐這一升級的，是千尋位置在時空智能領域的長期積累。

截至2025年11月，千尋位置的月度時空智能服務調用量已連續兩個月突破1萬億次，成為全球首個達到這一里程碑的時空智能服務平臺。如果將1萬億次平均到每秒，相當于千尋位置每秒處理38萬次時空服務請求。服務覆蓋超過400萬臺智能汽車、6000萬部智能手機、20萬臺低空飛行器、超10萬臺測量和工程設備。

陳金培曾將千尋位置的核心任務表述為“讓精準的時空能力像水電煤一樣，成為支撐經濟社會發展的新型生產要素”。從這一邏輯出發，“具身時空大腦”可以理解為時空網在具身智能領域的一次產品化延伸。

04.

從實驗室炫技到商業落地：長路仍在

“具身時空大腦”的發布時點，恰逢具身智能行業從敘事驅動向基本面驅動轉變的關鍵窗口期。

東方財富證券2026年度行業洞察報告指出，2025年至2026年是中國具身智能產業發展史上的“分水嶺”：產業發展的核心邏輯、價值評估體系、競爭焦點以及社會期待，均發生了深刻且不可逆的轉變。產業的生死存亡與長期價值，將唯一地由“商業化基本面”決定，評判一項技術或一款產品的首要標準，不再是其完成了多么復雜的動作，而是其能否在具體場景中穩定、經濟地替代或增強現有勞動力。

從市場規模看，行業整體呈現高速增長態勢。中商產業研究院數據顯示，2025年中國具身智能市場規模約9150億元，2026年預計將突破10904億元。IDC預測，2026年全球智能機器人硬件市場規模將接近300億美元，其中中國具身智能機器人市場規模有望突破110億美元。在工業制造領域，已出現近5億元的千臺級訂單落地，實現±0.02mm裝配精度與40%的效率提升；C端消費級人形機器人價格已下探至萬元級別。

但行業的硬傷同樣顯著。

有觀點指出，自主導航機器人在開放場景中頻繁出現摔倒、失控等問題，“感知—預測—控制”的閉環尚未打通。六成參賽機器人仍依賴遙控，行業從“能跑”到“能用”仍面臨漫長的鴻溝。數據匱乏是最核心的瓶頸之一。智元機器人聯創姚卯青透露，GPT-5的訓練語料折合約100億小時，而全行業的具身數據僅約50萬小時。這意味著，任何能夠幫助機器人更高效地獲取和利用真實世界數據的技術方案，都將在商業競爭中占據先發優勢。

從這個角度看，“具身時空大腦”試圖解決的正是一組環環相扣的核心痛點：室外定位不準——用高精度GNSS解決；室內定位漂移——用V-SLAM解決；室內外切換斷層——用多源融合算法解決；新場景適應慢——用大模型零樣本識別解決；場景精度不夠——用小模型持續迭代解決；群體協同效率低——用統一時空基準解決。

這套方案能否在工業巡檢、園區安防、應急救援等真實場景中得到大規模驗證，將是檢驗其商業價值的真正試金石。千尋位置方面表示，“具身時空大腦”主要面向機器人本體廠商及具身智能行業應用客戶，覆蓋人形機器人、機器狗、無人機、無人車、割草機等多類具身形態，旨在為各類設備提供統一的時空底座。這統一底座的定位，與陳金培此前提出的“時空網是萬物協同與自主行動的統一標尺”一脈相承。

2026年被業界視為具身智能商業化放量元年。當更多玩家涌入、競爭日趨白熱化時，千尋位置能否憑借時空智能的差異化技術積累，在機器人產業的新基建中占據不可替代的位置，還有待市場給出答案。但可以確定的是，在機器人從“遙控”走向“自主”的歷史進程中，時空智能正在成為一條不可或缺的技術基線，它未必是那個站在聚光燈下的主角，卻是所有故事得以發生的前提條件。