作者｜凌霄

深圳具身智能公司，又融资了。

3 月 6 日，逐际动力宣布已完成A+轮融资，多位老股东跟投，半年累计完成5 亿元A 轮系列融资。

自 2022 年成立以来，逐际动力已完成四轮融资，投资方分为两类：

战略及产业投资方：阿里巴巴集团、招商局创投、尚颀资本（上汽集团旗下私募股权投资平台）、蔚来资本、联想创投、彼岸时代、纳爱斯集团；

知名风投机构：高捷资本、绿洲资本、明势创投、峰瑞资本、南山战新投等。

四轮融资中，既有来自产业巨头的力挺，也有来自专业风投机构的垂青。

这不仅为逐际动力带来了充裕的资金，还凭借各产业巨头引入了丰富的机器人应用场景资源。

资本之所以看好逐际动力，主要是由于三点：

专注机器人运动控制，技术路线明确且具备前瞻性；

团队科研能力扎实；

产品输出上表现亮眼。

今年 2 月初，估值即将达到395 亿美元的人形机器人公司 Figure AI 宣布与 OpenAI 终止合作。

理由是 OpenAI 所擅长的大语言模型（ChatGPT 等）并不适配人形机器人，正确的方法是构建专用于驱动硬件的端到端 AI 模型。

OpenAI 在 2024 年 2 月开始为 Figure AI 提供模型方面的技术支持。

双方共同探索一年后，逐渐意识到现下主流的大模型所代表的通用 AI，无法解决机器人从数字世界走向物理世界的运动控制问题，其智能难以直接应用于机器人硬件。

而深圳具身智能机器人公司逐际动力的创始人张巍，早在两年前就注意到了这一点。

2023 年，张巍曾在接受采访时提到，通用机器人可以拆分为两个点：

一个是以 OpenAI 的 ChatGPT 为代表的通用智能；

另一个是通用的物理运动能力。

通用物理运动能力，可以理解为机器人在现实世界各类场景、各种任务下的移动、操作能力，是逐际动力自成立以来就主攻的技术方向。

而它正是现下机器人行业亟待解决的技术难题，也是 Figure AI 与 OpenAI 分手，选择自研具身智能模型的重要原因之一。

目前，逐际动力已发布多款四足、双足、人形机器人，人形机器人能够搬运货物。

虽然机器人已具备应用潜力，但逐际动力并未让机器人开始落地应用，而是以具身智能工具公司的身份，回归行业生态底层，找寻场景与具身智能机器人技术匹配的最优解。

高校科学家+智驾大拿

具身智能经典配置

逐际动力的人才构成，是如今具身智能领域经典的「高校科学家+自动驾驶大拿」配置。

逐际动力研发团队主要成员来自加州大学伯克利分校、俄亥俄州立大学、德国亚琛工业大学、普渡大学、香港大学、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学等名校。

公司核心人才有三位，分别是创始人张巍、联合创始人兼 COO张力、首席科学家潘佳。

张巍与潘佳都是高校教授，在前沿技术探索上造诣深厚。张力是从智驾领域转型具身智能的产业型人才。

张巍长期从事机器人和自动化领域的研究。他本科毕业于中国科技大学自动化系，拥有美国普渡大学计算机工程系博士学位。

博士后期间，他加入加州大学伯克利分校的 Hybrid System 实验室，师从美国工程院院士 Claire Tomlin 和 Shanker Sastry，研究混杂动态系统的控制和机器人。

2011 年，张巍加入美国俄亥俄州立大学，后升任为该大学长聘副教授。

2019 年 5 月，张巍回国，加入南方科技大学，创办了机器人控制与学习实验室（CLEAR LAB），致力于机器人控制理论与学习算法方面的研究。

潘佳、张力均于 2023 年 11 月加入逐际动力。

潘佳毕业于清华大学自动化系，是香港大学长聘副教授。在逐际动力，他负责将前沿 AI 技术应用于足式机器人，提升机器人理解环境、执行任务、运动规划的上层能力。

潘佳在机器学习与机器人领域深耕多年，是较早将深度强化学习、自然语言处理等方法成功应用在移动机器人感知与动态避障问题的学者之一。

其团队在机器人触觉感知、复杂物体操作方面也拥有多项国际领先技术，数十项成果发表在 Science Robotics、IJRR、TRO、CVPR、ICML 等机器人领域顶刊、顶会上。

张巍和潘佳两位前沿学术人才的强强联合，让逐际动力既在足式机器人动力学领域有深厚积累，又在 AI 新技术路线上处于国际前沿。

作为逐际动力联合创始人兼 COO，张力负责公司业务战略规划、渠道拓展和项目落地、市场营销与传播等事务。

张力在无人驾驶、汽车、出行、通信、IT 等多个重大产业深耕多年，拥有丰富的销售、运营和管理经验。他曾在世界 500 强企业思科工作长达 19 年，任思科大中华区资深副总裁、CEO 幕僚长。

他也是推动中国无人驾驶商业化的关键人物之一。2018 年，张力加入自动驾驶公司文远知行，任职 COO 超 5 年，实现了 Robotaxi、Mini Robobus 等 L4 级无人驾驶产品的落地运营。

两位技术领军人才，加上在产业深耕多年的大厂高管，组成了逐际动力核心铁三角，使其既有对前沿技术的精准把控，也有对行业趋势、需求的深刻洞察力。

坚持足式路线

聚焦机器人运动控制

完成 A 轮融资后，逐际动力宣布将围绕具身智能的三大核心技术：本体、小脑、大脑，继续研发推出人形机器人软硬件系统与开发工具。

逐际动力研发产品和技术，可以分为两条线：

一条是从本体到小脑、再到大脑一步步推进的过程，即硬件-运动控制-智能执行任务的能力提升。

另一条是从移动能力到通用操作能力的发展过程。

两条线交织并行，互为支撑。

目前，逐际动力已发布的产品/技术如下：

两款四足机器人：原型机 X1、W1；

两款足式机器人：P1、TRON 1；

两款人形机器人：CL-1、CL-2；

提出LimX VGM 具身机器人操作算法，让机器人能直接利用人类视频数据来学习相应操作，解决具身智能行业普遍面临的数据问题，提高机器人学习效率。

张巍认为，所有的机器人主要解决两个问题：

一是移动能力，机器人能够从空间中的 A 到 B 点；

二是通用操作能力，到达任务执行点后，机器人要能够代替人，完成一些复杂的操作任务。

逐际动力决定先解决移动能力，因此自成立以来也主要聚焦于提升机器人的运动控制能力。

在这个方向上，张巍坚持做足式机器人，认为拥有腿部结构的机器人才能真正适应人类社会复杂多变的地形，真正为人类服务。

相较而言，传统轮式机器人受限于自身0结构，面对楼梯、崎岖山路等特殊地形时，往往束手无策，应用场景也大打折扣。

本体方面，和多数人形机器人公司不同，逐际动力走的渐进式路线，从研发四足机器人（机器狗）开始，逐渐过渡到半身型双足式机器人与人形机器人。

为了兼顾轮式的移动的高效性，与足式的多地形适应性，逐际动力在开发了四足机器人原型机 X1 后，基于打造「地面的大疆」的愿景，于 2023 年 9 月发布了轮足式四足机器人 W1。

W1 能够上下楼梯和斜坡，伏地穿越，走单边桥，适应草地-石板路、碎石路等多种地形，面向工业巡检、物流配送等 to B 客户，是中国首个基于自主地形感知，通过实时步态规划与控制，完成上下楼梯的四轮足产品。

随后，逐际动力于 2023 年相继研发了双足机器人 P1 与人形机器人 CL-1。

根据摩根士丹利统计，全球在 2022 年仅发布 5 款人形机器人，2023 年发布 9 款，直到 2024 年，人形机器人迎来大爆发，发布了 50 款。

而逐际动力在人形机器人大爆发开始前，就领先于行业，于 2023 年 12 月推出了人形机器人 CL-1。并使其能够上下楼梯和斜坡。

在之后的半年内，逐际动力专注于提升各类机器人产品的移动能力：

2024 年 3 月，双足机器人P1 学会在野外徒步，在没有被输入任何森林、徒步相关数据的情况下，自如稳定地在山间行走；

2024 年 4 月~6 月，人形机器人CL-1 学会跑步，走路更加平稳；

2024 年 5 月，四足机器人 W1 学会双足直立运动和 360°自转，可以在货架间穿梭自如。

直到 2024 年 8 月，逐际动力开始展示他们在本体、小脑、大脑方面的综合成果：人形机器人 CL-1 能够搬运至少 8.2kg 的货物，可以自主找到指定货物，将其放到货架上，操作的高度跨越达 80cm。

搬运货物对人是小菜一碟，对机器人却并非如此。

机器人需要能够感知、理解环境，识别物体，协调全身硬件，控制货物抓取力度，还需要规划最优路径，避免各种障碍物，防止碰撞，涉及感知、运动控制、智能决策等一系列关键技术。

能够进行货物搬运，说明逐际动力人形机器人进化到拥有稳定的全身控制能力，并且有了落地应用的潜力。

至此，逐际动力对本体和小脑的探索已初见成效。

此后逐际动力延续技术优势，在本体与小脑方面进一步提升，推出了性能更为强劲的双足机器人TRON 1，与关节灵活度更高的全尺寸人形机器人。

更重要的是，他们开始着手解决训练机器人大脑中存在的缺乏数据的问题，提升机器人的通用操作能力。

足式机器人 TRON 1 配备双点足、双足、双轮足三种足端，可快速更换腿部构型，内置了高性能运动控制算法，能够上楼梯，从高处跳跃，高速自转，早鸟价仅6.98 万元起，已完成全球多个国家和地区的产品交付，实现了商业闭环。

逐际动力全尺寸人形机器人能够深蹲、扭腰，和波士顿动力的 Atlas 一样，超 360°旋转髋关节起身。

在融合本体与小脑技术的移动能力上，逐际动力已经在稳步推进。接下来关键在于攻克大脑，使机器人具备的通用操作能力。

在操作能力的方向上，机器人行业普遍面临的问题是缺乏高质量的训练数据。

张巍认为，大脑不好用是现阶段人形机器人无法应用的核心原因，训练大脑的问题不在于数据的规模，而在于数据的利用率。

现阶段大厂还无法发挥数据、算力等资源优势。这恰恰是创业公司的机会所在，即用更低的数据成本训练出性能更好的具身模型。

今年 2 月，逐际动力发布了一个基于视频生成大模型的具身操作算法（VideoGenMotion），简称 LimX VGM，仅使用少量的人类视频数据样本，就可以让机器人掌握相应的操作能力，并且可以适配不同的机器人硬件。

LimX VGM 能够在三个构型不同的机械臂上部署，操作效果一致

LimX VGM 的工作流程包括三步：

1、训练阶段：拍摄人类操作的演示视频，对现有的视频生成大模型进行后训练；

2、推理阶段：结合场景信息和任务要求，借助视频生成大模型产出包含深度信息的人类操作视频，再据此得出机器人的操作行为；

3、执行阶段：算法算出适合机器人操作的办法，机器人按照算法的指令操作。

LimX VGM 的工作过程，可以概括为「转化」，将人类的视频数据，通过视频生成模型，直接转化为机器人的操作行为。

这种方式不仅降低了数据采集成本，还提高了数据的利用率，让机器人学习操作更加高效。

自 2022 年以来，大模型风起，让业界看到了机器人从 1-100 的智能化潜力。

逐际动力已率先解决机器人 0-1 的本体问题。但面对轰轰烈烈的人形机器人进厂潮，逐际动力却似乎并不急于跟风。

张巍认为，现在行业过热，各类样机频出，反倒不利于真正想造机器人的企业。2025 年具身领域将涌入更多参与者，届时人们会对技术祛魅，转而更关注产品与商业化。

在人形机器人商业化路径尚未明晰之时，张巍选择将逐际动力定位为具身智能工具公司，专注提供机器人本体与 AI 软件工具。

这背后的逻辑应该是，逐际动力打算扎根行业生态底层，在与科研、产业界的交流、碰撞中，积蓄力量，耐心探寻具身智能机器人落地的答案。

原文标题 : 这家具身智能公司半年吸金5亿，要做“地面版大疆”

作者｜凌霄

深圳具身智能公司，又融资了。

3 月 6 日，逐际动力宣布已完成A+轮融资，多位老股东跟投，半年累计完成5 亿元A 轮系列融资。

自 2022 年成立以来，逐际动力已完成四轮融资，投资方分为两类：

战略及产业投资方：阿里巴巴集团、招商局创投、尚颀资本（上汽集团旗下私募股权投资平台）、蔚来资本、联想创投、彼岸时代、纳爱斯集团；

知名风投机构：高捷资本、绿洲资本、明势创投、峰瑞资本、南山战新投等。

四轮融资中，既有来自产业巨头的力挺，也有来自专业风投机构的垂青。

这不仅为逐际动力带来了充裕的资金，还凭借各产业巨头引入了丰富的机器人应用场景资源。

资本之所以看好逐际动力，主要是由于三点：

专注机器人运动控制，技术路线明确且具备前瞻性；

团队科研能力扎实；

产品输出上表现亮眼。

今年 2 月初，估值即将达到395 亿美元的人形机器人公司 Figure AI 宣布与 OpenAI 终止合作。

理由是 OpenAI 所擅长的大语言模型（ChatGPT 等）并不适配人形机器人，正确的方法是构建专用于驱动硬件的端到端 AI 模型。

OpenAI 在 2024 年 2 月开始为 Figure AI 提供模型方面的技术支持。

双方共同探索一年后，逐渐意识到现下主流的大模型所代表的通用 AI，无法解决机器人从数字世界走向物理世界的运动控制问题，其智能难以直接应用于机器人硬件。

而深圳具身智能机器人公司逐际动力的创始人张巍，早在两年前就注意到了这一点。

2023 年，张巍曾在接受采访时提到，通用机器人可以拆分为两个点：

一个是以 OpenAI 的 ChatGPT 为代表的通用智能；

另一个是通用的物理运动能力。

通用物理运动能力，可以理解为机器人在现实世界各类场景、各种任务下的移动、操作能力，是逐际动力自成立以来就主攻的技术方向。

而它正是现下机器人行业亟待解决的技术难题，也是 Figure AI 与 OpenAI 分手，选择自研具身智能模型的重要原因之一。

目前，逐际动力已发布多款四足、双足、人形机器人，人形机器人能够搬运货物。

虽然机器人已具备应用潜力，但逐际动力并未让机器人开始落地应用，而是以具身智能工具公司的身份，回归行业生态底层，找寻场景与具身智能机器人技术匹配的最优解。

高校科学家+智驾大拿

具身智能经典配置

逐际动力的人才构成，是如今具身智能领域经典的「高校科学家+自动驾驶大拿」配置。

逐际动力研发团队主要成员来自加州大学伯克利分校、俄亥俄州立大学、德国亚琛工业大学、普渡大学、香港大学、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学等名校。

公司核心人才有三位，分别是创始人张巍、联合创始人兼 COO张力、首席科学家潘佳。

张巍与潘佳都是高校教授，在前沿技术探索上造诣深厚。张力是从智驾领域转型具身智能的产业型人才。

张巍长期从事机器人和自动化领域的研究。他本科毕业于中国科技大学自动化系，拥有美国普渡大学计算机工程系博士学位。

博士后期间，他加入加州大学伯克利分校的 Hybrid System 实验室，师从美国工程院院士 Claire Tomlin 和 Shanker Sastry，研究混杂动态系统的控制和机器人。

2011 年，张巍加入美国俄亥俄州立大学，后升任为该大学长聘副教授。

2019 年 5 月，张巍回国，加入南方科技大学，创办了机器人控制与学习实验室（CLEAR LAB），致力于机器人控制理论与学习算法方面的研究。

潘佳、张力均于 2023 年 11 月加入逐际动力。

潘佳毕业于清华大学自动化系，是香港大学长聘副教授。在逐际动力，他负责将前沿 AI 技术应用于足式机器人，提升机器人理解环境、执行任务、运动规划的上层能力。

潘佳在机器学习与机器人领域深耕多年，是较早将深度强化学习、自然语言处理等方法成功应用在移动机器人感知与动态避障问题的学者之一。

其团队在机器人触觉感知、复杂物体操作方面也拥有多项国际领先技术，数十项成果发表在 Science Robotics、IJRR、TRO、CVPR、ICML 等机器人领域顶刊、顶会上。

张巍和潘佳两位前沿学术人才的强强联合，让逐际动力既在足式机器人动力学领域有深厚积累，又在 AI 新技术路线上处于国际前沿。

作为逐际动力联合创始人兼 COO，张力负责公司业务战略规划、渠道拓展和项目落地、市场营销与传播等事务。

张力在无人驾驶、汽车、出行、通信、IT 等多个重大产业深耕多年，拥有丰富的销售、运营和管理经验。他曾在世界 500 强企业思科工作长达 19 年，任思科大中华区资深副总裁、CEO 幕僚长。

他也是推动中国无人驾驶商业化的关键人物之一。2018 年，张力加入自动驾驶公司文远知行，任职 COO 超 5 年，实现了 Robotaxi、Mini Robobus 等 L4 级无人驾驶产品的落地运营。

两位技术领军人才，加上在产业深耕多年的大厂高管，组成了逐际动力核心铁三角，使其既有对前沿技术的精准把控，也有对行业趋势、需求的深刻洞察力。

坚持足式路线

聚焦机器人运动控制

完成 A 轮融资后，逐际动力宣布将围绕具身智能的三大核心技术：本体、小脑、大脑，继续研发推出人形机器人软硬件系统与开发工具。

逐际动力研发产品和技术，可以分为两条线：

一条是从本体到小脑、再到大脑一步步推进的过程，即硬件-运动控制-智能执行任务的能力提升。

另一条是从移动能力到通用操作能力的发展过程。

两条线交织并行，互为支撑。

目前，逐际动力已发布的产品/技术如下：

两款四足机器人：原型机 X1、W1；

两款足式机器人：P1、TRON 1；

两款人形机器人：CL-1、CL-2；

提出LimX VGM 具身机器人操作算法，让机器人能直接利用人类视频数据来学习相应操作，解决具身智能行业普遍面临的数据问题，提高机器人学习效率。

张巍认为，所有的机器人主要解决两个问题：

一是移动能力，机器人能够从空间中的 A 到 B 点；

二是通用操作能力，到达任务执行点后，机器人要能够代替人，完成一些复杂的操作任务。

逐际动力决定先解决移动能力，因此自成立以来也主要聚焦于提升机器人的运动控制能力。

在这个方向上，张巍坚持做足式机器人，认为拥有腿部结构的机器人才能真正适应人类社会复杂多变的地形，真正为人类服务。

相较而言，传统轮式机器人受限于自身0结构，面对楼梯、崎岖山路等特殊地形时，往往束手无策，应用场景也大打折扣。

本体方面，和多数人形机器人公司不同，逐际动力走的渐进式路线，从研发四足机器人（机器狗）开始，逐渐过渡到半身型双足式机器人与人形机器人。

为了兼顾轮式的移动的高效性，与足式的多地形适应性，逐际动力在开发了四足机器人原型机 X1 后，基于打造「地面的大疆」的愿景，于 2023 年 9 月发布了轮足式四足机器人 W1。

W1 能够上下楼梯和斜坡，伏地穿越，走单边桥，适应草地-石板路、碎石路等多种地形，面向工业巡检、物流配送等 to B 客户，是中国首个基于自主地形感知，通过实时步态规划与控制，完成上下楼梯的四轮足产品。

随后，逐际动力于 2023 年相继研发了双足机器人 P1 与人形机器人 CL-1。

根据摩根士丹利统计，全球在 2022 年仅发布 5 款人形机器人，2023 年发布 9 款，直到 2024 年，人形机器人迎来大爆发，发布了 50 款。

而逐际动力在人形机器人大爆发开始前，就领先于行业，于 2023 年 12 月推出了人形机器人 CL-1。并使其能够上下楼梯和斜坡。

在之后的半年内，逐际动力专注于提升各类机器人产品的移动能力：

2024 年 3 月，双足机器人P1 学会在野外徒步，在没有被输入任何森林、徒步相关数据的情况下，自如稳定地在山间行走；

2024 年 4 月~6 月，人形机器人CL-1 学会跑步，走路更加平稳；

2024 年 5 月，四足机器人 W1 学会双足直立运动和 360°自转，可以在货架间穿梭自如。

直到 2024 年 8 月，逐际动力开始展示他们在本体、小脑、大脑方面的综合成果：人形机器人 CL-1 能够搬运至少 8.2kg 的货物，可以自主找到指定货物，将其放到货架上，操作的高度跨越达 80cm。

搬运货物对人是小菜一碟，对机器人却并非如此。

机器人需要能够感知、理解环境，识别物体，协调全身硬件，控制货物抓取力度，还需要规划最优路径，避免各种障碍物，防止碰撞，涉及感知、运动控制、智能决策等一系列关键技术。

能够进行货物搬运，说明逐际动力人形机器人进化到拥有稳定的全身控制能力，并且有了落地应用的潜力。

至此，逐际动力对本体和小脑的探索已初见成效。

此后逐际动力延续技术优势，在本体与小脑方面进一步提升，推出了性能更为强劲的双足机器人TRON 1，与关节灵活度更高的全尺寸人形机器人。

更重要的是，他们开始着手解决训练机器人大脑中存在的缺乏数据的问题，提升机器人的通用操作能力。

足式机器人 TRON 1 配备双点足、双足、双轮足三种足端，可快速更换腿部构型，内置了高性能运动控制算法，能够上楼梯，从高处跳跃，高速自转，早鸟价仅6.98 万元起，已完成全球多个国家和地区的产品交付，实现了商业闭环。

逐际动力全尺寸人形机器人能够深蹲、扭腰，和波士顿动力的 Atlas 一样，超 360°旋转髋关节起身。

在融合本体与小脑技术的移动能力上，逐际动力已经在稳步推进。接下来关键在于攻克大脑，使机器人具备的通用操作能力。

在操作能力的方向上，机器人行业普遍面临的问题是缺乏高质量的训练数据。

张巍认为，大脑不好用是现阶段人形机器人无法应用的核心原因，训练大脑的问题不在于数据的规模，而在于数据的利用率。

现阶段大厂还无法发挥数据、算力等资源优势。这恰恰是创业公司的机会所在，即用更低的数据成本训练出性能更好的具身模型。

今年 2 月，逐际动力发布了一个基于视频生成大模型的具身操作算法（VideoGenMotion），简称 LimX VGM，仅使用少量的人类视频数据样本，就可以让机器人掌握相应的操作能力，并且可以适配不同的机器人硬件。

LimX VGM 能够在三个构型不同的机械臂上部署，操作效果一致

LimX VGM 的工作流程包括三步：

1、训练阶段：拍摄人类操作的演示视频，对现有的视频生成大模型进行后训练；

2、推理阶段：结合场景信息和任务要求，借助视频生成大模型产出包含深度信息的人类操作视频，再据此得出机器人的操作行为；

3、执行阶段：算法算出适合机器人操作的办法，机器人按照算法的指令操作。

LimX VGM 的工作过程，可以概括为「转化」，将人类的视频数据，通过视频生成模型，直接转化为机器人的操作行为。

这种方式不仅降低了数据采集成本，还提高了数据的利用率，让机器人学习操作更加高效。

自 2022 年以来，大模型风起，让业界看到了机器人从 1-100 的智能化潜力。

逐际动力已率先解决机器人 0-1 的本体问题。但面对轰轰烈烈的人形机器人进厂潮，逐际动力却似乎并不急于跟风。

张巍认为，现在行业过热，各类样机频出，反倒不利于真正想造机器人的企业。2025 年具身领域将涌入更多参与者，届时人们会对技术祛魅，转而更关注产品与商业化。

在人形机器人商业化路径尚未明晰之时，张巍选择将逐际动力定位为具身智能工具公司，专注提供机器人本体与 AI 软件工具。

这背后的逻辑应该是，逐际动力打算扎根行业生态底层，在与科研、产业界的交流、碰撞中，积蓄力量，耐心探寻具身智能机器人落地的答案。

原文标题 : 这家具身智能公司半年吸金5亿，要做“地面版大疆”