Moz1是千寻智能于2025年6月发布的全身力控人形机器人，面向办公、物流等场景，集成自研VLA模型Spirit v1。2025年10月与上海海思合作完成升腾架构全栈适配。同年12月在智能机器人大赛康复养老类赛道执行桌面整理、扔垃圾等任务。2026年世界人工智能大会上演示整理客厅。

Moz1全身配置26个自由度（不含灵巧手），搭载一体化力控关节，配备高精高速WBA算法。通过多维度数采设备实现全身遥操作，支持模型迭代，形成数据闭环。2025年9月数贸会上进行动态抗干扰叠衣演示；同年世界人工智能大会上演示饮料递送、太空步持物、机械臂叠衣等操作。

产品功能

Moz1可实现全身零延时遥操作，配合自研的多维度数采设备，能高效完成数据采集，支撑模型小时级迭代。在具身模型层面，千寻智能自研的VLA模型Spirit v1持续迭代升级，能够精准完成桌面整理、扔垃圾、座椅归位、微波炉热饭等连续长程复杂任务，不断提升模型在多场景中的落地能力。依托全身26个自由度的配置，Moz1实现了类人化的感知、理解与行动能力，可在多样化场景中完成长程复杂操作任务。

产品介绍

Moz1全身配置26个自由度，搭载全球功率密度最高的一体化力控关节，配备国内顶尖的高精高速WBC算法，负载自重比达1:1。

商业应用

Moz机器人已进入京东MALL线下门店，承担咖啡制作等服务任务。小墨机器人已应用于宁德时代动力电池PACK产线。千寻智能正与博世集团推进工业场景合作。Moz1计划于2025年底进入实际办公场景执行端咖啡、文件打印等任务。

核心技术

千寻智能联合创始人兼首席科学家高阳带领团队为Moz1构建“通用大脑”，统一处理感知、决策与执行，使机器人不必为每个场景单独编程，也能在未预设的新环境中自主完成跨场景任务。

“数据金字塔”训练框架通过分层递进的数据供给体系为“通用大脑”提供系统化训练支撑：预训练底座解决模型对物理世界的认知空白，中间层补齐动作空间的精细化映射，塔顶层以高效强化学习完成最终优化。

训练数据不追求“干净数据”，而是从互联网大量获取混乱、失败、不完美的“脏数据”来训练机器人，以提升其在开放世界中面对不可预测性时的表现。

高阳团队提出EfficientZero算法，让机器人在动手前先在脑中“反思”可能的错误，并验证了数据量与模型性能呈对数线性关系的缩放法则。

这套“数据金字塔”框架训练出的“通用大脑”，最终体现为千寻智能自研的Spirit基座模型。2026年1月，Spirit V1.5模型在RoboChallenge真机评测中取得综合得分66.09分、任务成功率50.33%的成绩。

2026世界人工智能大会上，Moz1演示整理客厅任务，包括打开冰箱门放入可乐罐、夹取投放脏碗、处理突然出现的纸团后继续收纳。