国产具身模型开源“屠榜”，首杀Pi0.5获英伟达Jim Fan点赞！

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文章摘要

Spirit v1.5 在 RoboChallenge 的 Table30 榜单上超越 Pi0.5 登顶，标志着中国具身智能模型首次在全球统一基准测试中取得领先地位。这一突破不仅打破了长期以来“中国模型落后美国一个身位”的固有认知，更揭示了行业从无序竞争向标准化评测转型的关键转折。RoboChallenge 通过统一硬件、标准化任务库和真实物理环境测试，首次为具身智能领域建立了可复现、可比较的评估体系，终结了此前因场景、标准差异导致的“关公战秦琼”式混战。

Spirit v1.5 的核心突破源于对数据范式的根本性重构。传统方法依赖高度净化的训练数据，导致模型在现实复杂场景中泛化能力不足。千寻智能采用开放式、目标驱动的多样化数据采集策略，允许操作员在连续会话中自由交互，使模型能够学习真实世界的混乱性和不可预测性。实验显示，这种数据策略使模型收敛速度提升40%，人均有效采集时长增加200%，算法专家干预需求减少60%，验证了“混乱数据优于过度净化数据”的假设。

在具体任务表现上，Spirit v1.5 展现出显著优于 Pi0.5 的物理交互能力。在插花、桌面清理、物品整理和双臂协作等任务中，Spirit v1.5 精准处理了窄口花瓶、柔性物体和透明容器等复杂对象，而 Pi0.5 则频繁出现夹取失败、空间定位偏差等问题。这种优势尤其在多阶段长序列任务和跨构型迁移场景中更为突出，表明模型已发展出基础的物理常识和任务规划能力。

这一技术突破将引发产业生态的连锁反应。一方面，经过权威验证的国产模型开始具备“被长期绑定”的资格，千寻智能与宁德时代的合作案例显示，其机器人已能在电池生产线实现99%的插接成功率和三倍效率提升。另一方面，开源模式正在成为具身智能领域的主流路径，Spirit v1.5 和 Pi 系列的开源特性加速了技术透明化和生态共建，可能重演大语言模型领域的开源复兴浪潮。

行业格局的深层变革已初现端倪。随着 RoboChallenge 等统一基准的普及，具身智能竞争从“演示视频比拼”回归到核心技术指标较量。中国团队通过数据范式的创新实现了阶段性追赶，使中美竞争进入“同赛道、不同节奏”的新阶段。这种转变将倒逼产业更加关注模型在真实场景中的可靠性、泛化性和持续进化能力，而非营销噱头或局部演示效果。