4月19日，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松鸣枪开跑。比赛现场，荣耀“闪电”机器人以50分26秒的净时成绩冲过终点线，超越了人类男子半马世界纪录，将一年前的机器人半马冠军成绩压缩了110分钟。全场沸腾，整个具身智能行业也随之振奋。
但这届马拉松最令业内人士侧目的，不是成绩的飞跃，而是参赛方式的质变。
本届赛事中，近四成参赛队伍摆脱了遥控器，实现自主奔跑，有望创下“最多自主人形机器人参与的半程马拉松”吉尼斯世界纪录。而在去年的首届比赛中，几乎所有机器人都依赖人工遥控，技术人员一边跟随一边操控。不到一年时间，从遥控到自主，行业实现了关键跨越。
而在赛事结束三天后，4月22日，千寻位置正式发布了“具身时空大脑（SpatiXBot）”产品集，试图将这场马拉松所验证的能力系统化、产品化，为机器人从遥控到自主、从表演到实战、从单体作业到群体智能提供一条可复制的技术路径。
与此同时，千寻位置正在加速推进生态合作。据悉，千寻位置近日与南京中网卫星通信股份有限公司（简称：中网卫通）签署战略合作，中网卫通总经理庞华表示：“化工园区等场景环境复杂，对设备的定位精度与环境感知能力提出了极高要求。此次合作，我们将把中网卫通的具身智能产品与千寻位置的‘具身时空大脑’深度融合，依托其在全域定位、多模态感知与自主决策方面的能力，实现机器人在园区内的自主导航与稳定运行。未来，双方还将围绕巡检、安防等典型应用场景持续探索，推动具身智能从单点能力向系统化、规模化应用演进。”
此外，千寻位置还和五八智能科技（杭州）有限公司展开合作。围绕“具身智能+时空智能”，基于“云芯一体、数实融合”的理念，共同探索北斗时空智能技术在四足机器人、人形机器人等具身智能领域的深度应用。
01.
从“能看会走”到“看得懂、会判断”
人形机器人的自主奔跑，本质上是一个极其复杂的系统工程。
在逾21公里超长距离的开放城市环境中，机器人必须独立完成定位、路径规划、姿态控制与实时决策。千寻位置具身智能战略合作负责人吴靓在接受采访时谈到：“在室外长距离高速奔跑场景中，机器人必须知道自己所在的精确位置，一旦定位发生偏移，就可能跑偏甚至撞向围栏。”
据悉，本届马拉松中，超过三分之二的自主赛队搭载了千寻位置的北斗“时空智能三体套件”。国地飞跃队的“灵龙”机器人便搭载了专为机器人定向导航场景设计的轻量化终端Arc-Unit，可在1米基线长度下实现0.1度高精度定向，结合千寻位置“星地一体”高精度增强服务，系统持续输出厘米级定位与稳定姿态信息，为机器人在复杂赛道环境中的自主导航提供了关键支撑。
马拉松验证了“能看会走”，但行业共识是：真正能干活的机器人还需要“看得懂、会判断”。这正是千寻位置此次发布“具身时空大脑”的核心命题。
根据千寻位置公开信息，“具身时空大脑”基于公司时空智能全链路技术底座，融合千问通用大模型、自研专业模型的能力，构建起覆盖室内外的自主行走、环境感知与群体协同能力。千寻位置CEO陈金培将其定位为一套“帮助机器人理解环境、做出决策、执行任务的神经中枢”。
这一能力的底层是感知与定位，“具身时空大脑”推出关键感知器件“时空之眼”多源融合终端，可实现机器人在室内外环境中的精准定位与无缝衔接。
据了解，这一融合定位方案的差异化优势在于，它将北斗卫星系统的绝对定位能力与V-SLAM等相对感知技术进行深度融合。千寻位置副总裁辛鑫此前在一次行业论坛上表示：“激光雷达、视觉智能等技术属于相对感知技术，容易受到气象条件、光线等因素的影响；而高精度定位结合惯导的应用，属于绝对感知能力。未来智能应用的发展，必须结合相对感知与绝对感知能力。”“具身时空大脑”正是这一技术理念的产品化落地。
02.
千寻千问合体，破解具身智能“落地两难”
在机器人走向真实场景的过程中，一个长期存在的核心矛盾是：通用大模型虽然泛化能力强，能在未知场景中“猜个大概”，但推理效率低、幻觉风险高，难以在实时控制中可靠运行；专用小模型精度高、响应快，却需要海量标注数据训练，一个新场景往往要数月才能部署。
而“千问千寻合体”的具身时空大脑——通义千问大模型与千寻位置自研的专业小模型，正是为破解这一两难而设计。
“具身时空大脑”产品架构图
该平台打通了模型训练与推理部署，形成完整的数据与算法闭环。其核心机制是将通义千问等多模态大模型的通用能力，与视觉小模型的专用能力深度融合，具体运行逻辑如下：
第一步：大模型“零样本”冷启动。在项目初期，没有标注数据的情况下，多模态大模型凭借其海量预训练知识，可以直接对场景中的目标进行零样本识别。以无人机水域巡检为例，部署首日，大模型就能识别出水面漂浮物、违规排污等目标，虽然准确率可能只有70%-80%，但足以让机器人“先干起来”。
第二步：小模型快速迭代，精度持续攀升。随着巡检任务不断执行，机器人采集到的真实场景图像数据会自动回流至训推平台。平台利用这些数据对专用视觉小模型进行持续训练——小模型体积小、参数少，可以在端侧或边缘侧快速迭代，通常一周内就能完成一次精度升级。在同样水域场景中，经过数次迭代的小模型识别准确率可提升至90%以上。
第三步：大模型“校准+纠偏”，形成数据飞轮。小模型并非孤立运行。在实际推理过程中，大模型会对小模型的输出结果进行实时校验与补充：当小模型置信度偏低时，大模型介入二次判断；当小模型出现系统性偏差时，大模型识别出的“难例”会被自动标注并加入训练集，推动小模型下一轮迭代。如此循环往复，最终在专项场景中，目标识别准确率可稳定提升至95%以上。
机器人在千寻楼内送快递
这套“千问千寻协同”架构的价值在于：它让机器人行业用户摆脱了“先标注、后训练、再部署”的线性开发模式，实现了“边跑边学、越用越聪明”的持续进化能力。
对机器人企业而言，这意味着三个直接收益：一是部署周期大幅缩短，新场景从数月压缩至数天；二是人工标注大幅降低，大模型承担了初始标注和难例挖掘；三是长尾场景覆盖成为可能，那些出现频率低但至关重要的边缘情况（如水面漂浮物、路面抛洒物），可以通过小模型的持续迭代逐步“消化”。
03.
万亿级调用背后，时空智能为何成为“基础设施”
“具身时空大脑”的发布，并非千寻位置在机器人赛道上的突然出手。这家成立于2015年的科技公司，已经在该领域持续布局了多年。
2025年4月，千寻位置发布了机器人“时空智能三体套件”，并向机器人企业免费开放体验。该套件不仅包括高精度定位服务，还包括时空智能模组、板卡、定制天线及开发套件，集成大气推理大模型、电离层感知大模型等专为机器人定制的特色服务。从2025年4月的“时空智能三体套件”到2026年4月的“具身时空大脑”，时间线背后是千寻位置对具身智能行业需求变化的判断。如果说“三体套件”解决的是机器人如何感知世界的基础定位问题，“具身时空大脑”则试图在感知之上叠加规划、决策、群体协同等更高维度的能力，将产品定位从零件供应商升级为系统解决方案提供商。
支撑这一升级的，是千寻位置在时空智能领域的长期积累。
截至2025年11月，千寻位置的月度时空智能服务调用量已连续两个月突破1万亿次，成为全球首个达到这一里程碑的时空智能服务平台。如果将1万亿次平均到每秒，相当于千寻位置每秒处理38万次时空服务请求。服务覆盖超过400万台智能汽车、6000万部智能手机、20万台低空飞行器、超10万台测量和工程设备。
陈金培曾将千寻位置的核心任务表述为“让精准的时空能力像水电煤一样，成为支撑经济社会发展的新型生产要素”。从这一逻辑出发，“具身时空大脑”可以理解为时空网在具身智能领域的一次产品化延伸。
04.
从实验室炫技到商业落地：长路仍在
“具身时空大脑”的发布时点，恰逢具身智能行业从叙事驱动向基本面驱动转变的关键窗口期。
东方财富证券2026年度行业洞察报告指出，2025年至2026年是中国具身智能产业发展史上的“分水岭”：产业发展的核心逻辑、价值评估体系、竞争焦点以及社会期待，均发生了深刻且不可逆的转变。产业的生死存亡与长期价值，将唯一地由“商业化基本面”决定，评判一项技术或一款产品的首要标准，不再是其完成了多么复杂的动作，而是其能否在具体场景中稳定、经济地替代或增强现有劳动力。
从市场规模看，行业整体呈现高速增长态势。中商产业研究院数据显示，2025年中国具身智能市场规模约9150亿元，2026年预计将突破10904亿元。IDC预测，2026年全球智能机器人硬件市场规模将接近300亿美元，其中中国具身智能机器人市场规模有望突破110亿美元。在工业制造领域，已出现近5亿元的千台级订单落地，实现±0.02mm装配精度与40%的效率提升；C端消费级人形机器人价格已下探至万元级别。
但行业的硬伤同样显著。
有观点指出，自主导航机器人在开放场景中频繁出现摔倒、失控等问题，“感知—预测—控制”的闭环尚未打通。六成参赛机器人仍依赖遥控，行业从“能跑”到“能用”仍面临漫长的鸿沟。数据匮乏是最核心的瓶颈之一。智元机器人联创姚卯青透露，GPT-5的训练语料折合约100亿小时，而全行业的具身数据仅约50万小时。这意味着，任何能够帮助机器人更高效地获取和利用真实世界数据的技术方案，都将在商业竞争中占据先发优势。
从这个角度看，“具身时空大脑”试图解决的正是一组环环相扣的核心痛点：室外定位不准——用高精度GNSS解决；室内定位漂移——用V-SLAM解决；室内外切换断层——用多源融合算法解决；新场景适应慢——用大模型零样本识别解决；场景精度不够——用小模型持续迭代解决；群体协同效率低——用统一时空基准解决。
这套方案能否在工业巡检、园区安防、应急救援等真实场景中得到大规模验证，将是检验其商业价值的真正试金石。千寻位置方面表示，“具身时空大脑”主要面向机器人本体厂商及具身智能行业应用客户，覆盖人形机器人、机器狗、无人机、无人车、割草机等多类具身形态，旨在为各类设备提供统一的时空底座。这统一底座的定位，与陈金培此前提出的“时空网是万物协同与自主行动的统一标尺”一脉相承。
2026年被业界视为具身智能商业化放量元年。当更多玩家涌入、竞争日趋白热化时，千寻位置能否凭借时空智能的差异化技术积累，在机器人产业的新基建中占据不可替代的位置，还有待市场给出答案。但可以确定的是，在机器人从“遥控”走向“自主”的历史进程中，时空智能正在成为一条不可或缺的技术基线，它未必是那个站在聚光灯下的主角，却是所有故事得以发生的前提条件。
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