清华系千诀科技获数亿元A轮融资，分布式预测世界模型已落地十万台终端

事件概述
具身智能世界模型公司千诀科技完成数亿元A轮融资，由京铭资本领投，山东新动能、山东财金资本、元禾厚望、芯能创投、南创投、英诺天使基金、尚势资本、仁爱集团、玄素投资等共同投资。资金将用于世界模型架构搭建、算法迭代、场景落地及团队扩充。公司成立于2023年6月，核心团队孵化自清华大学类脑研究中心，聚焦具身智能决策与规划大模型研发，已实现多品类硬件适配，落地终端设备达十万台量级。

核心信息

• 技术路线：采用预测式世界模型，而非主流的生成式（像素级重构）路线。预测式模型输出低维抽象特征，直接解码为动作轨迹或规划指令，避免像素重构带来的特征污染和计算负担。
• 分布式预测架构：模拟人脑脑区连接方式，信息分区域分别压缩和预测，样本效率更高、推理速度更快。相同任务下，从零开始只需约100个“状态-动作”对即可适应新场景（传统方式需1000个）。
• 解耦设计：将具身大脑（世界模型负责感知、预测与规划）与小脑解耦，不绑定具体执行动作空间，同一“大脑”可快速迁移到不同机器人本体上，降低迁移成本，加速数据飞轮闭环。
• 落地现状：已完成轮式、四足、双足人形、无人机、清扫机器人等多品类硬件适配，应用于酒店保洁、商用服务、精密室内作业等场景，当前接入终端设备规模达十万台。

值得关注的技术细节

• 预测式模型相比生成式模型，在具身任务中具备闭环反馈优势：机器人执行一步后根据环境状态修正后续预测，避免开环长时推理的累积误差。
• 千诀的模型支持多步预测，预测的“一步”可对应一个完整语义动作（例如50个底层控制步），通过减少预测步数抑制误差放大。
• 实际部署中，客户对延迟敏感度高：预测式模型可在0.5秒内返回结果，进一步优化至更低毫秒级可大幅提升用户体验。同时，客户期望机器人具备主动感知和自主决策能力，从“被动执行工具”转变为“智能体成员”。