今天小編分享的互聯網經驗：「逐際動力」半年完成5億元融資，阿裡、蔚來、聯想等投了，歡迎閱讀。
作者｜黃楠
編輯｜袁斯來
硬氪獲悉，具身智能機器人公司「逐際動力」近期完成 A+ 輪融資，半年累計完成 5 億元 A 輪系列融資，在產業和财務方面均獲得頭部機構的戰略支持，多家老股東持續跟投，戰略產業投資人包括阿裡巴巴集團、招商局創投、尚颀資本、蔚來資本、聯想創投、彼岸時代、納愛斯集團，知名财務投資人有高捷資本、綠洲資本、明勢創投、峰瑞資本、南山戰新投。
「逐際動力」成立于 2022 年，圍繞三大核心具身智能技術，即本體硬體的設計制造、基于強化學習的小腦全身運動控制和具身大腦模型的訓練策略，聚焦全尺寸通用人形機器人，并衍生了雙足機器人等產品。
多形态雙足機器人 TRON 1
以全自研核心的軟硬體技術、結合人形基礎模型，「逐際動力」基于其通用移動操作平台與具身智能軟體工具，面向各領網域的企業客戶、集成商與個人開發者，提供人形機器人本體軟硬體系統和具身 Agent 開發工具鏈，推動具身智能在科研、制造、商業、家庭等領網域的廣泛應用。
其中，在機器人的 AI 探索、算法研發、硬體設計制造等方面，「逐際動力」近期均取得了一系列的關鍵進展。
長期以來，訓練數據采集的難題阻礙了人形機器人的規模化落地。具身智能訓練數據主要包括真實數據、仿真數據和互聯網數據三類，通過大量多樣化且高質量的數據訓練，為機器人自我學習提供支撐，可以提高其任務決策和執行能力，以替代人類完成物理世界的難題。
在各類數據中，互聯網及視頻大模型中的海量人類操作視頻成本最低，且蘊含豐富的物理常識、行為軌迹及操作決策路徑，但如何有效利用這些數據仍是行業面臨的挑戰；比如人類操作視頻無法直接應用于機器人操作，大模型生成的行為軌迹和操作數據存在精度不足、偏離物理規律或產生幻覺等問題，即使數據準确，也難以直接用于機器人操作。
針對上述難題，「逐際動力」發布基于視頻生成大模型的具身操作算法（VideoGenMotion，簡稱 LimX VGM），通過人類操作視頻數據對現有的視頻生成大模型進行後訓練，僅需将場景圖片和操作任務指令作為提示 Prompts，即可實現任務理解與拆分、物體操作軌迹生成以及機器人操作執行的全流程。
LimX VGM 工作流程（圖源 / 逐際動力）
這一工作流程中，LimX VGM 只需要額外采集少量的人類操作視頻數據，并從視頻生成大模型提取對執行操作任務有用的關鍵信息，就能轉化為機器人操作策略及行為。這是國内首次實現将人類操作數據直接應用于機器人操作，并且可實現多平台泛化。
硬體方面，「逐際動力」推出了最新迭代的高自由度、高靈活性、高穩定性的全尺寸人形機器人，通過腰部自由度的增加，幫助機器人更好地調整重心、改善姿态控制、提高全身平衡，實現更精準的身體姿态控制。
全尺寸人形機器人（圖源 / 逐際動力）
「逐際動力」在去年發布的全球首款多形态雙足機器人 TRON 1 ，采用了 " 三合一 " 模塊化足端設計，配備雙點足、雙足和雙輪足三種足端，可供不同用戶的差異化場景需求進行快速裝卸、自由組合。
硬氪了解到，TRON 1 現已完成多個國家和地區的產品交付，初步實現了產品的設計、研發、量產和銷售的商業化閉環。
