具身智能：创新元年与寒冬论的较量

回望2025，哪个领域最为炙手可热？答案毋庸置疑——具身智能。

据投中嘉川数据显示，2025年，具身智能领域共吸引了168家企业获得融资，总金额高达329亿，同比大涨291%。这股资本热潮甚至延续至2026年，仅年初一个月，国内具身智能领域就披露了近20起融资事件，金额达到数亿人民币的屡见不鲜。

作为前瞻布局的未来产业，“具身智能”在2025年被正式写入“十五五”规划建议中，明确提出要推动其成为新的经济增长点。工信部亦表示，将以人形机器人为切入点，带动具身智能产业的全面发展。

然而，在这繁花似锦的背后，“寒冬论”与“泡沫论”悄然兴起。技术路线未收敛、商业路径难闭环、应用场景缺失，再加上高昂的企业估值……使得2026年下半年成为了不少行业人士心中的“具身智能寒冬”。

但并非所有声音都持悲观态度。逐际动力创始人张巍就表示：“我不认为2026年是寒冬，反而是具身智能落地的元年。今年将见证各种细分场景的POC（Proof of Concept）验证，而到了2027年，我们将看到规模化的发展。”

逐际动力无疑是具身智能领域的佼佼者。年初，在中共中央政治局常委、国务院总理李强赴广东调研期间，逐际动力是受邀企业之一。张巍向李强展示了其人形机器人Oli上下楼梯的能力，直观体现了他们“小脑基础模型”与“大小脑融合技术”的底层创新。

不到两周后，逐际动力正式发布了其具身智能体系统LimX COSA，被誉为面向物理世界原生的Agentic OS。

COSA相当于人形机器人的“智能神经系统”，通过融合认知与运动控制，让机器人能够像人一样边思考边行动。

张巍认为，“2026年是去掉遥控器、人形场景落地的元年，Agentic OS是关键”。他强调行业应从关注单一模型能力转向关注Agentic系统能力，而逐际动力在这方面取得了原创突破。

同样令人瞩目的还有逐际动力于去年12月发布的多形态具身机器人TRON 2。在日趋同质化的具身智能领域，TRON 2显得尤为特别——它能够实现三种构型的快速切换，并支持多种形态重构，极大提升了机器人的通用性。

TRON 2的发布被不少网友视为具身智能机器人中国原创的代表。

从TRON 2到COSA，逐际动力始终对“原始创新”抱有近乎偏执的追求。它敢于做只有极少数人敢押注的技术创新，对于打破边界有着异乎寻常的执着。

本周，逐际动力宣布完成B轮融资，吸金2亿美金。阿联酋Stone Venture、京东、东方富海等知名机构参投，老股东上汽、蔚来资本、明势创投等继续加码。这是2026开年以来具身智能行业最大的一笔融资。

在这次访谈中，张巍不仅分享了逐际动力在“通用机器人”赛道的探索成果，还探讨了其在2026年看好的两大具身操作技术变量（第一视角视频数据、后训练），并回应了业内高度关注的问题。

以下为访谈QA实录（Q：36氪；A：逐际动力创始人张巍）。

“重新定义机器人”

Q：逐际动力最新发布的COSA被称为“人形机器人自己的智能体系统”，这个概念是如何定义的？

A：COSA全名为Cognitive OS of Agents，是一个面向机器人的Agentic OS系统。它管理机器人身上的模型、技能、记忆乃至情感，使机器人在真实世界中“主动思考、自主干活”。

以我们演示中人形机器人Oli“取水”任务为例，机器人在收到指令后，即使被新任务打断，也能自动判断优先级并完成取水任务。这是“大脑+小脑”能力结合下的自主完成。

Q：对于具身智能行业来说，COSA这种Agentic OS的意义是什么？

A：我认为未来的操作系统（包括手机、计算机）都会升级为agentic的。而人形的OS一定必须是Agentic原生的。COSA就是为人形机器人设计的Agentic OS。

Q：做好COSA需要什么技术栈和面临哪些壁垒？

A：需要小脑基础模型、大小脑融合的高阶技能层以及具身智能体技术。其中小脑基础模型是基石，而大小脑融合是运动智能与认知智能之间的桥梁。

Q：你提到的“小脑基础模型”和“大小脑融合”分别指什么技术？

A：“小脑基础模型”是一种能够实时生成运动指令的模型。而“大小脑融合”则打通了导航、避障等复杂行为和全身运控基础模型间的对齐。

“靠PPT融不到资了，那不叫寒冬，那叫回归正常”

Q：在选择投资人方面，逐际动力会有什么倾向？

A：我们倾向于选择能在产业链和场景方面提供赋能的投资人。例如与Stone Venture在中东部署机器人，以及与中鼎联合建产线提升制造能力。

Q：你对过去一年投资人对具身智能项目的关注重点有何看法？

A：早期关注技术，后期更重视商业验证。这其实是好事，我们从一开始就定位于产品和商业化。

“我们做了一些业内没人做的东西”

Q：你认为逐际动力的护城河是什么？

A：我们的护城河在于产品竞争力、用户价值以及市场规模。具体到技术层面，我们有小脑基础运动控制模型、大小脑融合技术以及本体硬件设计和制造能力。

“具身智能Post-Training时代开启”

Q：你如何看待2026年具身智能的关键技术突破？

A：视频数据训练和强化学习将是关键变量。视频数据训练能提升模型的泛化能力，而强化学习则能让模型在真实场景中“越用越好”。