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钛媒体 36分钟前

刚融资 30 亿,千寻智能技术负责人解浚源却“离场”了

千寻智能解浚源

资本最狂热的时候,技术负责人选择了离场。

2026 年 3 月,解浚源的小红书签名改成了 " 再出发 "。距离他加入千寻智能,不过一年。

这一年里,他主导的 Spirit VLA 大模型已落地京东智慧零售,机器人在京东 MALL 流畅制作咖啡;年初,公司更是在 30 天内连拿两轮近 20 亿融资,估值冲破百亿。一切看起来都在向上——除了他自己的去意。

没有内部信,没有官方通告,甚至没有一场体面的告别。一个人的离场,正折射出整个具身智能行业在资本催熟、技术竞赛与人才争夺中的某种真相。

技术原点:从学术神童到工业架构师

解浚源的技术基因,早在大学时期就已显露。

他本科就读于中国科学技术大学计算机系。大三那年,他以第一作者身份在机器学习顶级会议 NeurIPS 上发表了一篇关于图像去噪与修复的论文。这篇论文的引用量后来超过 1900 次,成为该领域的经典参考文献之一。公开资料显示,他在多个顶级会议上发表的论文总引用量超过一万次。

" 这种在本科阶段就做出高影响力工作的学生,通常具备两种特质:极强的数学直觉和解决问题的系统性思维。" 一位接近其学术圈的人士评价。

随后,他赴美国华盛顿大学攻读计算机科学博士,进一步深耕机器学习与计算机视觉。

但解浚源的轨迹并未停留在学术界。

2016 年,他加入亚马逊,成为深度学习框架 MXNet 的早期创立者与核心架构师之一。MXNet 是亚马逊主推的开源深度学习框架,与 TensorFlow、PyTorch 形成三足鼎立之势,解浚源负责了其核心系统与算法的研发。这段经历让他完成了从 " 研究者 " 到 " 构建者 " 的关键转型,不仅要懂算法,更要懂如何让算法在大规模工程系统中高效运行。

2019 年,他回国加入字节跳动,担任 AI Lab 高级专家、技术负责人。在字节的六年,他的履历更加丰富,负责推荐系统优化、主导联邦学习平台 Fedlearner 的搭建,还涉足隐私计算、大模型 ToB 业务等前沿领域。

一位曾与他共事的字节前同事回忆:" 他是那种能同时看透算法本质和系统瓶颈的人。在字节,他解决的不是单一技术问题,而是如何让 AI 在复杂业务场景中稳定、高效地跑起来。"

2025 年 3 月,解浚源做出了职业生涯的又一次重大选择:离开字节跳动,加入成立一年的具身智能公司千寻智能。

千寻 365 天:快融资与快节奏下的 " 关键先生 "

千寻智能成立于 2024 年,由 CEO 韩峰涛与清华大学交叉信息研究院助理教授高阳等联合创立。公司聚焦具身智能,目标是研发通用机器人的 " 大脑 " 视觉语言动作(VLA)大模型。

解浚源加入时,千寻智能正处于快速上升期。凭借 " 清华系 + 伯克利系 " 的明星团队和清晰的软硬一体战略,公司在资本市场上备受青睐。公开资料显示,千寻智能在 2026 年初的 30 天内完成了两轮融资,总额近 20 亿元,估值迅速攀升至百亿级别。

解浚源被委以重任,担任副总裁、具身智能事业部总经理,直接向首席科学家高阳汇报。他的核心职责,是全面负责公司自研的 Spirit VLA 大模型的研发。Spirit VLA 是千寻智能的技术核心,旨在让机器人能够理解视觉场景、解析语言指令,并生成精准的物理动作。这是实现通用机器人的关键一步,也是当前具身智能领域竞争最激烈的技术高地。

在解浚源的推动下,Spirit VLA 模型开始在真实产业场景中落地。公开报道显示,千寻智能的 Moz 机器人已接入京东的智慧零售场景,在京东 MALL 中提供商品讲解、咖啡制作等服务。

" 从算法到产品,从实验室到产线,这中间有巨大的工程化鸿沟。解浚源在亚马逊和字节的系统级经验,正是千寻当时最需要的。" 一位行业分析师指出。

然而,高速扩张往往伴随着隐忧。有接近公司的消息人士透露,千寻智能在融资节奏、团队扩张和商业化压力之间,面临着典型的创业公司成长烦恼。" 钱来得太快,团队膨胀得太快,但管理文化和激励机制未必能同步跟上。"

2026 年 3 月,工商信息显示解浚源退出万境千寻股权;4 月前后,媒体报道确认其已离职。此时距离千寻智能完成上一轮近 20 亿元融资不过月余。

不止一人:具身智能的 " 离职潮 " 图谱

解浚源并非孤例。

在 2025-2026 年这个具身智能的 " 创业元年 ",无数类似的故事正在上演。技术天才们纷纷离开舒适的 " 大厂 " 或 " 明星公司 ",投身于这场硬件与软件交织、算法与实体碰撞的硬核创业浪潮。

这是一张正在快速拉长的名单:

周顺波:华为云物理智能创新 Lab(原具身智能创新 Lab)负责人、首席技术专家,被视为华为具身智能的 "1 号员工 "。2026 年 3 月离职,创立消费级具身智能公司欧拉万象。

陈伟:理想汽车 AI 首席科学家、基座模型负责人。2026 年初离职,联合创立费级具身智能公司斜跃智能,任董事长兼 CTO,并获得了理想汽车的投资。

张骁:理想汽车第二产品线总裁。与陈伟同期离职,联合创立斜跃智能,任 CEO。

贾鹏:理想汽车自动驾驶高管。2025 年离职,创立至简动力,该公司在半年内完成 5 轮融资,累计金额达 20 亿元。

肖中阳:蔚来汽车自动驾驶算法负责人。2025 年离职,创立日冕机器人。

刘方:小米汽车自动驾驶技术负责人。2024 年 9 月离职,创立阿米奥机器人。

将这些案例串联起来,一幅清晰的人才迁徙图景逐渐浮现。

智能驾驶领域的理想、蔚来、小米这些新势力正成为具身智能人才输出的 " 黄埔军校 "。这并非偶然,而是因为这两大领域在技术栈上的高度重叠,环境感知、语义理解、规划控制、仿真模拟等核心能力可以低成本迁移。当智能驾驶赛道逐渐成熟、晋升通道收窄,具身智能这个更具想象力的战场,自然成为技术骨干们外溢的出口。

而他们的去向出奇一致——创业。这种集体选择背后,是 2025-2026 年这个难得的窗口期,技术路线尚未收敛,市场格局远未确定," 现在不创业,等巨头全面下场,就没有机会了。"

资本的响应速度更是令人咋舌。这些项目往往在创立初期就获得原公司或顶级机构加持,斜跃智能拿下理想汽车的投资,至简动力半年内完成 5 轮共计 20 亿元融资。" 明星团队 + 具身智能 " 的组合,在当下融资环境中几乎是一张通行证。

解浚源离开后,业界有三种猜测。自主创业,凭借其在 VLA 模型上的实战经验和产业资源,创立新的具身智能公司。这是概率最大的路径;加入其他大厂或明星公司,小米、华为等正在大力布局具身智能,对这类复合型人才求贤若渴;短暂休整或重返学术,可能性较低,但若对商业化进程产生疑虑,也不排除。

这场迁徙,本质上是由资本催熟、窗口期和技术同源焦虑共同驱动的集体行动。

三重力量的交汇

第一股力量:资本洪流,每天数亿元砸向赛道

具身智能领域的融资热度,并非始于今年。根据 IT 桔子数据,2021-2023 年,该领域处于早期蓄力阶段,投资事件仅数十起。2024 年起进入快速爬坡期,事件数较 2023 年翻倍至 103 起,融资金额增至 93.55 亿元。

真正的爆发在 2025 年。当年,宇树机器人亮相春晚,成功引爆投资人和社会对机器人行业的关注。全年投资事件数暴增至 325 起,融资金额跃升至 398.32 亿元,较 2024 年分别增长 216% 和 326%。

而 2026 年第一季度的数字,将这场资本狂欢推向了新的高潮。

据 IT 桔子及天眼查、企查查等渠道不完全统计,2026 年 Q1,具身智能领域披露的融资事件已至少有 210 起,涉及大脑算法、小脑控制、机器人本体、灵巧手、训练数据、垂直落地场景等全产业链细分赛道的 193 家企业。且每个月披露的融资笔数都在 60 笔以上,平均每天约 2-3 起融资。(注:以上数据基于公开渠道不完全统计,实际金额可能存在统计口径差异。)

融资金额上,210 起融资中有 91 起未披露具体金额,已公开金额的 119 起融资保守估计合计总额超过 300 亿元,远超 2024 年 Q1 的 70 亿元和 2025 年 Q1 的 126 亿元。换句话说,过去三个月里,平均每天有 3 亿多元砸向具身智能。

单笔融资量级也在持续走高。2026 年第一季度,具身智能领域已经出现 14 起单笔金额 10 亿元及以上的融资。对比之下,2025 年全年共 6 起融资达到这一量级,2024 年全年仅宇树科技 1 起。

第二股力量:创业窗口期的焦虑

资本疯狂涌入的背后,是产业对创业窗口期的集体焦虑。

具身智能正处于从 "0 到 1" 突破向 "1 到 10" 爆发过渡的临界点。技术路线尚未完全收敛,商业化落地刚刚开始,市场格局远未确定。对于技术骨干而言,这是一个难得的窗口期。" 现在不创业,等巨头全面下场、技术路线锁定,就没有机会了。" 一位选择创业的前大厂高管坦言。

这种紧迫感,在融资企业的 " 年龄 " 上体现得淋漓尽致。

数据统计显示,在 210 家获得融资的企业中,约 35% 是 2025 年成立的公司,占比居首位。紧随其后的是 2023 年和 2024 年成立的公司。2026 年新成立的公司中,也不乏成立不久就获得高额融资的案例。例如,具身智能数据服务商觅蜂科技于 2026 年 2 月成立,短时间内就获得来自红杉中国、BV 百度风投等的数亿元种子轮与天使轮融资。灵巧手公司临界点于 2026 年 1 月成立,一个多月内获得两轮融资,累计数亿元。

第三股力量:技术同源与人才溢出

除了资本和窗口期,技术同源性也提供了关键助力。

智能驾驶与具身智能在技术栈上高度重叠。两者都需要处理环境感知、语义理解、规划控制、仿真模拟等核心问题。因此,智能驾驶领域积累的人才、算法和工程经验,可以相对低成本地迁移至具身智能领域。这解释了为何大量智驾高管能够 " 无缝 " 切换赛道。

此外,大厂自身的人才溢出效应也不容忽视。 随着 AI 技术成熟,大厂内部晋升通道变窄、创新空间受限,而具身智能这个新兴领域提供了更大的主导权和想象空间,自然成为技术骨干外溢的出口。

对整个行业而言,这场人才流动正在重塑竞争格局。

一方面,它催生了大量的初创公司,带来了百花齐放的创新活力。但另一方面,资本裹挟下的狂热也催生了乱象。一些公司成立时间极短,团队尚不完整,却凭借 "PPT 故事 " 就能获得巨额融资;一些创业者追逐热点,缺乏长期技术积累;估值虚高、同质化竞争等问题也开始浮现。

在技术革命的洪流中,个体的选择与行业的命运,总是这样紧密交织,难分彼此。作者|郭虹妘,编辑|杨林)

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