逐際動力創始人張巍：不跟風、不內卷，我們在「造新物種」

過去的2025年，什么賽道最火？

毫無疑問，具身智能。

根據投中嘉川數據，2025年全年，具身智能領域共有168家企業獲得融資，融資規模共計329億，同比大漲291%。資本的熱度燒到了2026年，僅在開年的一個月內，國內具身智能領域又披露了近20起融資，金額在數億人民幣的屢見不鮮。

2025年，“具身智能”作為前瞻布局的未來產業，被寫入“十五五”規劃建議中，其明確提出推動具身智能等成為新的經濟增長點。近日，工信部表示以人形機器人為小切口帶動具身智能大產業發展。

然而，繁花似錦中，“寒冬論”、“泡沫論”悄然滋生。技術路線未收斂、商業路徑難閉環、應用場景找不到，再配合上高昂如天價的企業估值……“2026下半年”成為不少行業人士心中的“具身智能寒冬”。

當然也有例外。

“那當然不了，這咋寒冬啊？我不認為2026年是什么寒冬，反而是具身落地的元年。今年會有各種細分場景的POC（Proof of Concept）驗證，跑出來的27年會規模化起量。”逐際動力創始人張巍告訴36氪。

是的，在所有具身智能創業公司中，逐際動力始終是極特別的玩家。

年初，中共中央政治局常委、國務院總理李強廣東調研期間，逐際動力就是受邀參與的企業之一。在現場，創始人張巍向李強總理展示了其人形機器人Oli上下樓梯，直觀體現了他們“小腦基礎模型”與“大小腦融合技術”的底層創新。

不到兩周后，逐際動力將這項技術正式發布，并命名為“具身智能體系統LimX COSA”，是面向物理世界原生的Agentic OS。

逐際動力具身智能體系統LimX COSA

如果要打個比方，COSA相當于人形機器人的“智能神經系統”，它通過融合認知與運動控制，讓機器人能像人一樣邊思考邊行動。

張巍認為，“26年是去掉遙控器、人形場景落地元年，Agentic OS是關鍵”。而且他覺得“行業應該從關注單一模型能力轉變到關注Agentic系統能力”，在這個路徑上逐際動力做了原創突破。

與COSA同樣“讓人眼前一亮”的是逐際動力于去年12月發布的多形態具身機器人TRON 2。

在日趨同質化競爭的具身智能領域，TRON 2是特別的——它幾乎跟市面上所有機器人都不一樣，基于同一個機器人底座，TRON 2能夠實現雙臂、雙足、雙輪足三種構型的快速切換，并支持人形、四足等形態重構，極大程度榨干了具身智能機器人的通用性，堪稱“買一送五”，大大降低了機器人場景落地探索的門檻。

TRON 2-具身機器人通用基座：一個本體，多種形態

不少網友說，這是具身智能機器人中國原創的代表。

從TRON 2到COSA，無論從哪個角度看，逐際動力都是一家對“原始創新”有著近乎偏執追求的企業，它膽子夠大，敢于做只有極少數人敢押注的技術創新，對于打破邊界有著異乎尋常的執著，拒絕一切“跟風”與“內卷”。

這周，逐際動力剛宣布完成B輪融資，吸金2億美金，阿聯酋Stone Venture、京東、東方富海等知名機構參投，老股東上汽、蔚來資本、明勢創投等繼續加碼，是2026開年以來具身智能行業最大融資。

在這個節點上，36氪與逐際動力創始人張巍進行了一次深入交流。

與通常倚重技術的“教授型創始人”不同，張巍對于科技行業的真實商業邏輯有著深刻的理解，對于產品、競爭以及行業發展態勢，都有著獨到的解讀。他樂觀，幽默，對于“原始創新”與“改變世界”有著異常的堅持——這也是逐際動力團隊所共享的底層基因。

在這次訪談中，張巍不僅分享了逐際動力TRON 2與COSA在“通用機器人”賽道的探索，小腦基礎模型與大小腦融合技術的最新突破，更分享了其在2026年看好的兩大具身操作技術變量（第一視角視頻數據、后訓練），并回應了不少業內關注度極高、又充滿爭議的問題：

2026年是不是具身智能的“寒冬”；業內的“巨大訂單”能不能持續；具身智能的護城河在哪里；具身機器人公司做什么最有價值等等。

以下為訪談QA實錄（Q：36氪，A：逐際動力創始人張巍）。

“重新定義機器人”

Q：逐際動力最新發布的COSA被稱為“人形機器人自己的智能體系統”，這個概念是怎么定義的？

A：COSA的全名是Cognitive OS of Agents，就是用Agent的方式做給機器人用的OS系統，管理機器人身上的模型、技能、記憶、甚至情感，讓它在真實世界“主動思考、自主干活”。

拿我們演示中人形機器人Oli“取水”這個任務來看，機器人在收到指令后，即使動作被新任務打斷，它也能自動判斷優先級，經過“思考”后，先完成取水，再去拿快遞，在“大腦+小腦”能力結合下，自主完成。

搭載COSA的全尺寸人形機器人Oli完成移動操作，把兩瓶水遞給客人

Q：對于具身智能行業來說，COSA這種Agentic OS意義是什么？

A：26年行業會從關注單個模型能力，到關注具身Agentic系統能力，這是一個從技術demo為主導轉變為以產品體驗為主導的關鍵一步，我們率先邁出了這一步。我認為未來的操作系統（包括手機、計算機）都會升級為agentic的，而人形的OS一定必須是Agentic原生的。COSA就是為人形機器人設計的Agentic OS。

Q：做好COCA需要什么技術棧，有什么壁壘？

A：小腦基礎模型，記住是“基礎模型”，不是一個一個policy。不能是一個一個預先編好的動作舞蹈，而是要做到實時生成任意全身動作，這是整個系統的基石。

大小腦融合的高階技能層，打通導航、避障、移動操作、上下樓梯等復雜行為和全身運控基礎模型間的對齊，真正讓大腦能力觸達物理世界，這是運動智能與認知智能之間的橋梁。

具身智能體技術，以Agent原生理念來設計、調度、融合、管理所有模型、技能、工具、記憶、人格、情感等，實現自主思考能力。

Q：你提到的“小腦基礎模型”和“大小腦融合”指的是什么技術？

A：所謂小腦基礎模型，是一種能夠實時生成運動指令的模型。現在行業里常見的運動控制，比如跳舞、翻跟頭，通常都是靠預編程或預先訓練好的策略，就像一個死記硬背臺詞的演員，一旦中間被打斷，整個動作就會失敗。而小腦基礎模型不同，它是實時的運動生成系統，你可以隨時指揮它做任何動作，即使是它從未“學”過的，機器人也能執行。

這是支持未來部署VLA模型在人形機器人上最重要的能力之一。VLA要在人形機器人上通用的話，必須得有一個小腦基礎模型，運動不能是事先編程好的。比如大腦說我想去抓杯子，這個運動之前沒見過，它就還得重新再訓練一遍，這肯定不行。大腦想要什么動作，小腦就應該能實時執行什么動作。

全尺寸人形機器人Oli全自主撿網球

Q：最近逐際動力的另一個機器人TRON 2的關注度也很高，它的“底座”形態非常特殊，為什么選擇這樣的形態？

A：你看市面上的機器人，無非是輪式、雙足、機械臂或是機器狗，TRON 2是全新的一個品類，就像機器人里的基礎模型，你可以叫它Foundation Robot。它能適配各種場景：要單臂還是雙臂？要移動底盤、腿足還是輪式？它作為具身機器人通用基座，通過更換不同的末端執行器，就能組合出你需要的形態。

TRON 2發布之后，國內外的反響也很激烈，甚至引發關于中美競爭力的討論。TRON 2很可能是極少數由中國公司定義的一個全新的機器人品類。

我個人認為，如果需要不同形態的機器人，一個TRON 2這樣的基座就能滿足了。

Q：TRON 2的設計看起來跟市面上的機器人都不一樣，為什么要做成這樣？

A：因為我們想解決一個很實際的問題——探索場景的成本太高了。你看現在大家都想找具身智能的落地場景，但你要探索一個場景，可能得買一臺輪式的、一臺足式的、再加個機械臂，大幾十萬就出去了，試完發現不行，錢卻花了。TRON 2的邏輯是“一個基座，多種形態”。你想試物流，裝雙臂；想試復雜地形，換成腿；想跑得快，上輪足。形態多樣，但核心能力是復用的，你不用每次都買一整套新的，拼一拼就能適配新場景。而且它不是那種“只能演示”的樣機，負載夠大，真的能干活。我們希望它成為大家探索場景的“標配工具”——你拿著它，就可以去真實環境里驗證場景。

TRON 2雙臂形態超強負載

Q：行業里這么多形態的機器人，為什么還要再做一個新的，確實有必要嗎？

A：我們反而不糾結形態，而是關注“這個問題應該怎么解決”。你看現在行業里，很多產品長得都差不多，大家都在卷參數、卷價格。但我們覺得，如果中國具身智能想真正領先，不能一直跟著別人的路線走，得有人去定義新的東西。TRON 2 就是這個思路的產物。我們沒有去抄一個現成的品類，而是從實際需求出發，重新想“機器人應該長什么樣”。最后做出來的東西，確實跟別人都不一樣。

對我們來說，創新不是為了標新立異，是因為老路走不通。中國要在這個領域領先，靠跟風和內卷是不可能的，需要敢做不一樣的事。

“靠PPT融不到資了，那不叫寒冬，那叫回歸正常”

Q：2025年國內具身智能產業融資金額超過了200億元人民幣，同比飆升了400%。市場這么熱，逐際動力在選擇投資人方面會有什么傾向？

A：在產業鏈和場景方面有賦能的投資人。我們接下來會開始和Stone Venture在中東部署機器人，進一步拓展海外市場，也會和中鼎聯合建產線，提升制造能力。我們和阿里、聯想、招商、上汽這些老股東在具身技術與場景POC都有在互動。

Q：交流下來，你覺得過去一年投資人對具身智能項目的關注重點有變化嗎？

A：（投資方）會逐漸更關注場景落地，早期看技術，后期更重視商業驗證。這是好事，我們從第一天起就是產品導向的公司，我們雖然靠技術創新起步，但定位始終是產品。

Q：產品導向和技術導向有哪些區別？

A：我現在覺得教授創業還是有很大劣勢的，哈哈，其實要經歷很多蛻變，我總結需要經過4個重要轉變：從學術導向——到技術導向——再到工程導向——進而到產品導向——最后是商業化導向。

Q：這幾個階段都分別有什么特點？

A：學術導向就是以發Paper（論文）、提出新想法為樂；技術導向以做出前沿、最好的技術為傲；工程導向追求把技術做得穩定、可靠；產品導向則關注創造用戶價值，做出讓人愿意用的產品；商業化導向的重心是實現商業閉環、可持續盈利。

早期市場可能為技術和學術優勢買單，能融到資。但我們從一開始就定位于產品和商業化，只做有商業價值、可落地的技術。這就是為什么我們做TRON系列、做大小腦融合，聚焦的是那些真正能落地的重要技術。

Q：國內也有不少融資估值跑得更快的具身智能玩家，他們的存在會帶來壓力嗎？

A：估值高不是挺好的嘛？好事啊，這市場還是很大的。我們自己也有非常大的價值，壓力不來自于同行，而來自于我們迫切想解決用戶的真實需求。（具身智能）這個領域還是有太多問題沒有被解決，還沒有完成落地；而不是說落地都跑通了，在比誰卷得狠。它是一片藍海，大家都往海里頭游；你在岸邊上那兒擠，沒有用啊。

Q：現在很多公司都說自己的機器人已經跑通落地，開始“卷訂單”了。這里頭有多少是可持續的商業模式，多少是“賠錢賺吆喝”？

A：坦白講，我們更關注的是訂單背后的東西——場景有沒有被驗證、客戶是不是真的在用、能不能形成復購。這些比數字本身更重要。簽一個框架協議很容易，但那只是起點，不是終點。我們有一些很好的訂單，但沒怎么對外說。

Q：所以你們不太熱衷于對外宣傳訂單？

A：也不是刻意不說，主要是覺得現階段把精力放在產品和場景驗證上更有價值。現在行業還在早期，大部分都在嘗試，我們希望先把自己的事做好。

Q：具身智能賽道雖然“熱錢”很多，但實際上也有不少投資人逐漸變得悲觀。只有PPT融不到錢了，有人認為2026年將是“具身智能寒冬”，你贊成這種看法嗎？

A：那當然不贊成了，這咋寒冬啊？如果只是靠PPT融不到資了，那不叫寒冬，那叫回歸正常。本來就不該拿到錢的那些項目，現在拿不到了，這反而說明市場更理性了。這對于真正做實事的團隊其實是好事。

我首先是非常樂觀的，我不認為2026年是什么寒冬，反而是具身落地的元年。今年會有各種細分場景的POC驗證，雖然不一定馬上起量，但到2027年應該就起來了。這我是樂觀的。

Q：從機器人馬拉松，到機器人扭秧歌、跳舞、調酒……這種五花八門的機器人表演，有人認為是“亂象”，有人認為是機器人走向大眾必要的科普。你怎么看待它們？

A：這其實要看你的產品的定位。如果你的機器人是打算進工廠，你去跳舞、彈琴，這就很奇怪了。但如果你的定位就是表演型機器人，那當然可以，有一部分人真正在做這個生意，或者做這個產業化，可以不認同這個產品方向，但并不代表它沒有價值。但那些自己該做的事做不了、又去湊熱鬧的，就沒什么意義，屬于市場亂象。

“我們做了一些業內沒人做的東西”

Q：現在行業這么“卷”，你認為逐際動力的護城河是什么？

A：有幾個層面。首先是技術，但其實我不太想先從技術角度去說。你想想看，很多有競爭力的產品，比如手機，真的是技術上誰都做不了嗎？它的護城河到底是什么？我認為最終是產品競爭力，還是在于用戶價值、市場規模、用戶體量，這些才是真正的壁壘。

在具身智能這樣的創新賽道里，早期因為技術還在突破，所以很多人會把護城河建立在技術上，比如大腦強還是小腦強。但這本質上還得落到產品和商業上。早期技術領先，是讓你能更快、更好地找到場景、做出產品，從而更早進入正向循環，讓別人覺得再跟進來不劃算了。

具體到技術，現階段我們的技術優勢主要有三點：一是小腦基礎運動控制模型，在人形尤其是全尺寸人形領域比較領先；二是基于小腦基礎模型，我們在大小腦融合技術上有長年的積累，也有突破性的技術；三是我們有本體的硬件設計和制造能力。這三項全棧能力，讓我們能更快地朝產品化和場景落地走，而不是只停留在展示技術。

全尺寸人形機器人Oli在跑步

更關鍵的是我們的產品選擇和定位。我很早就說過，逐際動力兩條腿的人形機器人是不進工廠的。當然我們的客戶進工廠，我們會支持他們。但是我們自己是不會進的。 我們人形的口號是“Serve People, Not Process”，我們服務于人，而不是生產流程。我們瞄準的是商業場景，最終是家庭；服務于商業場景、服務于人、幫助人、增強人，所以不會去流水線上做事。這就是我們的戰略選擇，也會在這個方向持續深耕。

Q：無論是技術方向，還是賽道選擇，這些路徑在具身智能賽道里看起來都比較“小眾”？

A：無論是“具身智能”，還是“人形機器人”，這些概念都很大，落地也很泛。首先我想澄清一個邏輯：我們做的是通用機器人。在人形這個方向上，通用的本質就是區別于專用機器人。任何單一場景、單一任務都不需要人形，無論是物流還是別的，你總能找到更高效的方式。

專用機器人的邏輯是軟硬件深度結合，在特定場景下追求極致效率。而通用機器人的邏輯不同，有兩種“通用”：

一種是通過“通用本體+APP”的方式，類似iPhone，在不變更硬件的情況下通過增加軟件功能來適應不同任務。單個本體加一個APP，可能看起來不值錢、不劃算；但兩個、三個，到五六個的時候，就會出現一個拐點，過了這個點，所有能力都會爆發。這就像手機一樣：如果只打電話，那不需要手機；只記筆記，有商務通就夠了；只發消息，BB機最劃算。但當這些功能都集成到一個設備上，其他專用設備就消失了。

這是我們COSA的思路。簡單地說，COSA是一個具有記憶、認知、感知和技能調度的復雜操作系統。它跟計算機操作系統還不太一樣，計算機操作系統管理硬件資源，滿足計算需求，而機器人操作系統管理包括肢體、電機在內的所有硬件，以提供能夠改變物理世界的運動服務。它需要對話、語言、交互等等很多Agent的能力，最終是一個Agentic OS——就像豆包手機，你去跟豆包這個Agent對話，它就能夠把所有你想干的事干了。未來機器人也是這樣，最后是一個Agentic的操作系統，你跟它交互，它就能把所有事情幫你做了。

另一種“通用”是，機器人面向的是單一但極致的任務場景，但通過一個通用的基座進行組合與適配，從而在各個場景中都能實現最優效率。這是我們TRON 2的思路，比如在物流分揀中，可以用TRON 2組合出雙臂形態，完成任務。這實際上是在不同功能場景中沉淀出一個通用的基座能力。

你去世界機器人大會看，那么一大堆機器人，千奇百怪、各式各樣，大家都覺得有點內卷或者同質化，對吧？而TRON 2提供了一種新的可能，讓大家意識到“還可以這樣”。我們重新定義了一類機器人，并且有能力真正推動產業落地。從這個角度看，TRON 2的歷史價值蠻重要的。我覺得，過幾年回過頭來看，能被時代記住的機器人，TRON2一定是其中一個。

“具身智能Post-Training時代開啟”

Q：2026年，會有哪些具身智能的關鍵技術突破？

A：2026年將會是整個具身智能實現場景化落地的元年。技術上，最大的變量有兩個：一是視頻數據訓練，二是強化學習。

視頻數據這塊，我們在2024年就開始關注從視頻中學習可泛化的操作能力。25年初發布了VGM。現在搖操真機數據非常低效，無法scale，整個具身智能領域又開始關注視頻數據，尤其是第一視角視頻。Eco-centric視頻應該是預訓練里最大的變量。

關于數據，我補充一句，我管數據叫“礦產”，其中的智能是“金子”。關鍵不在于礦石本身，數據到處都有，而在于你是否掌握“冶煉”技術。能用真機數據訓練模型是最簡單的“冶煉”技術，哈哈。

第二方面，從具身智能“大腦”能力來看，VLA已進入預訓練尾聲，具身智能開始轉向Post-Training（后訓練）階段。預訓練主要依賴遙操作、數據采集和模仿學習，而后訓練則類似大模型的RLHF，需要依靠真實場景數據和強化學習來實現。

強化學習是我們的重要技術棧，在這塊我們有很多積累。后訓練的關鍵在于模型在真實場景中要能“越用越好”，這依賴于持續收集場景數據并通過強化學習優化，我們叫“真機強化學習”。具身領域的Post-Training甚至比大語言模型還重要，因為具身智能預訓練的數據本身很少，必須讓模型在具備一定泛化能力后，快速進入真實場景收集數據，通過真機強化學習進行迭代，形成“基座模型”與“場景數據”之間的飛輪。我們不能等一切都準備好了再開始，必須讓這個飛輪在場景里先轉起來。真機強化學習是另一個比較令人興奮的東西。

“看重有成長欲望、開放、充滿好奇心的人才”

Q：現在具身智能行業的人才爭奪戰非常激烈，逐際動力靠什么吸引并留住頂尖的人才不被挖走呢？

A：需要靠文化、靠你的價值觀，肯定不是靠純“堆錢”。現在市場薪酬在提升，你必須達到合理標準，這是有目共睹的。但很多人其實更看重的是在這里能學到什么、做出什么，大家在乎的是技術挑戰、成長空間和真正的成就感。錢是基礎、是及格線，但更重要的是技術氛圍、學習機會和一起成事的可能。這才是我們看重的。單純靠錢競爭是比較初級的做法。我做得還不夠好，今年會重點關注文化建設。

Q：逐際動力在招聘過程中最看重候選人的什么特質？

A：靠譜、聰明、有上進跟成長的欲望。而且需要有好奇心和開放，不然個人過往經驗對初創公司很可能是負資產，是包袱。

Q：你在中美兩國都從事過機器人研究或者創業，從你的角度看，兩國有什么差異嗎？

A：具身智能這塊，美國沒優勢。美國可能比較擅長原始Idea的創新，但具身智能從概念到整個落地的環節太長了，包括整個產品化設計、量產、制造、用戶、市場，這些中國是更快的。純AI的東西，如果不需要這么長鏈條的迭代，那美國可能還有一些競爭力，凡是帶點硬件的東西，中國肯定跑得快很多。

舉個例子，如果比亞迪和特斯拉當年同時起步做電動車，技術都一樣，特斯拉甚至還開源，那今天還會有特斯拉嗎？很可能不會。現在的具身領域，情況就類似這樣。

Q：如果給2026年的逐際動力設定目標，會是什么？

A：人形的目標是去掉遙控器，完成幾個場景的PMF（Product-Market Fit）驗證，會推出新品，構建有特色的產品矩陣。技術層面，具身Agentic OS是重點，集合大小腦模型能力和系統能力。我們希望TRON 2成為具身智能科研探索和場景落地的通用基座，可能相當于英偉達的算力平臺之于AI，成為大家的最佳選擇。

具身智能是中國更可能在全球領先的行業之一，我們需要什么樣的企業？

回看逐際動力的幾次關鍵選擇——從全尺寸人形，到通用基座，再到具身智能體系統——會發現他們在不斷努力為這個新興行業開路。在一個容易跟風、容易內卷的賽道里，逐際動力選擇做創新的事，做面向真實場景的產品。

張巍的判斷也很清醒：具身智能的競爭，不是模型崇拜，也不是技術參數堆砌，而是從技術到產品、從場景到規模的正循環。

如果說這個行業未來會留下少數真正有歷史意義的公司，那一定不是跟隨者，而是那些定義新范式、創造新物種、干實事的人。

引用張巍的一句話：只有敢于原始創新，才會被時代記住。