多模态大模型加速“具身智能”落地，逐际动力获2亿美金B轮融资，产业进入应用验证期
艾媒网（iimedia.cn）获悉，多模态大型模型正在把人形机器人从“能走能跑”推向“能看能听能理解并完成任务”，而逐际动力近期的技术发布与融资进展，则让这条从模型能力走向可落地产品的路径更清晰。
从行业背景看，具身智能在过去一年持续升温：公开信息显示，2025年具身智能领域融资活跃度显著抬升，资金与政策端的“共振”使得人形机器人从概念热度加速走向工程化与场景化落地；与此同时，围绕“泡沫”“寒冬”的讨论也在扩散，核心分歧在于技术路线尚未收敛、商业闭环尚不稳定、可规模化场景仍需验证。
在这一背景下，逐际动力的动作更偏向“系统能力”的构建：其发布的具身智能体系统 LimX COSA 被描述为面向物理世界的 Agentic OS，通过融合认知与运动控制，让机器人在行动中完成决策与执行的协同；另一侧，TRON 2的“多形态通用基座”强调用同一底座覆盖更多形态与任务探索路径，降低场景验证门槛，目的都是从“单点模型能力”转向“可交付的系统能力”。
近期融资层面，逐际动力宣布完成B轮融资，总额2亿美元，本轮引入多家机构与产业方参与，并获得部分老股东持续加码。这类“产业资本+财务资本”组合，往往指向更明确的工程化落地诉求：一方面加速关键零部件与整机迭代，另一方面也为后续进入制造、科研、商业等场景的联合验证提供资源与渠道。
进一步看，多模态大模型之所以为人形机器人带来更广泛的应用能力，关键在于“感知—理解—规划—执行”的链路正在被统一到更强的模型与工具链中：机器人不再依赖单一规则或固定脚本，而是通过多模态输入完成环境理解，再结合任务规划与控制系统实现连续动作输出。也因此，具身智能的竞争点正在从“谁能做出一个会走路的本体”，转向“谁能在真实场景里稳定完成任务、形成数据闭环并可复制扩张”。
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2024-2025年中国人工智能行业发展趋势研究报告》显示，2020-2026年中国AI大模型市场规模预计将从16.23亿元快速增长至738.57亿元，整体扩张约46倍，且在2023年后进入加速放量阶段。大模型产业链的快速成熟，意味着算力供给、数据工程、训练/推理工具与行业化应用都会更快下沉到具体场景，为多模态模型在机器人端的部署、微调与持续迭代提供更完整的生态支撑；当模型“可用性”提升、成本持续摊薄，具身智能的应用验证与规模化也更容易跨过门槛。
回到后续发展，具身智能真正的分水岭仍在“可复制的落地能力”：一是尽快跑通高频、可量化的应用场景验证（POC），把成功案例沉淀为标准化方案；二是围绕数据闭环建设长期壁垒——在真实任务中持续采集、清洗、标注与后训练，让机器人在特定行业里越用越好；三是在安全、可靠性与合规层面提前建立工程标准，避免“演示可用、商用不稳”的落差。
对于逐际动力而言，融资带来的窗口期更适合把“系统能力”落到可交付产品上：用更多行业伙伴共同定义任务边界与性能指标，以更快的迭代节奏验证通用底座与Agentic系统在不同场景的泛化上限，并在可规模化的细分方向上率先形成标杆样板。具身智能赛道正在从“能走能跑”的展示阶段，转向“能理解、能交互、能完成任务”的产品化阶段。逐际动力则有更明确的路线：与其在工厂流程里做更极致的专用自动化，不如面向真实的人与开放环境，打造可迁移、可扩展的通用机器人能力体系。公开信息显示，逐际动力从一开始就把重心放在产品与商业化上，强调只做有商业价值、能落地的技术，并围绕TRON系列与“大小脑融合”去攻那些真正影响落地的关键环节。
