今日头条
逐际动力2亿美元Pre-IPO轮冲击IPO，150亿估值背后的三层技术架构
今日，硬氪获悉通用人形机器人公司逐际动力（LimX Dynamics）宣布完成近2亿美元Pre-IPO轮融资，由IDG资本、蓝思科技、GGG Group、Redstone VC、华山资本、合肥滨湖产发集团等联合注资，阿联酋磊石资本连续多轮追投，绿洲资本、基石资本、南山战新投、尚颀资本、蔚来资本等老股东超额加注。本轮完成后公司投后估值达150亿元，半年累计融资4亿美元，已于2026年初启动IPO进程。
从第一性原理看，逐际动力的估值凭什么撑到150亿？
这需要拆解到最底层的物理事实：具身智能公司的价值取决于三个维度——运动智能的边界、成本下降的速度、以及数据闭环的效率。逐际动力在这三个维度上都建起了明确的壁垒。
在运动智能层面，逐际动力构建了System 0/1/2三层技术架构：System 0是全身运动基础模型，负责最底层的运动生成；System 1是基于VLA/WAM能力的人形机器人技能层；System 2是以大语言模型和世界模型为引擎的具身智能体操作系统COSA。这意味着逐际动力不是在做"单一功能机器人"，而是在搭建一套可以持续进化的具身智能基础设施。
FluxVLA Engine：让具身智能训练从"精英游戏"变成"普惠基建"
本轮融资中值得关注的一个细节是FluxVLA Engine的定位——面向全球开发者的企业级开源平台。逐际动力将训练具身模型所需的数据处理、仿真训练、真机迭代、硬件部署全流程工具链标准化、模块化，让全球开发者可以专注于VLA和世界动作模型的算法创新，而非重复搭建底层工程管线。
这背后的逻辑是什么？从第一性原理来看，具身智能的瓶颈从来不是算法本身，而是数据采集和工程管线的高成本。每换一个场景、换一种机器人形态，团队就需要重新花几个月搭建数据采集流程。FluxVLA Engine试图把这个问题从"每个团队各自解决"变成"行业共用基础设施"——这是典型的平台级机会。
在产品层面，逐际动力的商业化进度也值得关注：各机器人产品累计获得数千台订单，其中过半来自海外。今年5月发布的全尺寸人形机器人LimX Luna，发布不到一个月即完成国内及海外客户的批量交付，验证了"从发布到量产"的快速转化能力。
资本加速
深圳再现百亿机器人独角兽：半年融资超20亿，目标是"去掉机器人遥控器"
智东西今日报道，深圳又一家人形机器人公司跻身百亿估值独角兽行列——据知情人士透露，该公司半年内融资超20亿元，投资方涵盖头部产业资本与顶级风投。
这家公司的核心理念颇为直接："目标是去掉机器人遥控器。" 换句话说，他们要做的不是遥控玩具，而是真正自主决策的机器人。当前行业普遍依赖遥操作（teleoperation）进行数据采集和运动控制，而这家公司的方向是让机器人在真实环境中实现完全自主。
从第一性原理来看，"去掉遥控器"这件事的难度被严重低估了。遥控操作本质上是在用人类视觉-运动系统替代机器人的感知-决策闭环，它能快速积累高质量演示数据，但同时也让机器人永远依赖人类作为"安全网"。真正去掉遥控器，意味着机器人必须独立面对物理世界的不确定性——这需要运动控制、视觉感知、触觉反馈和决策规划的同步突破。
上纬新材CEO田华：具身智能要造所有人买得起的个人机器人
36氪旗下硬氪报道，上纬新材CEO田华近日首次公开谈论具身智能战略，目标直言不讳："要造所有人买得起的个人机器人。"
这不是一句营销话术。从第一性原理分析，个人机器人最大的成本约束不是算法，而是硬件 BOM 成本和规模化交付能力。当前人形机器人动辄几十万乃至上百万元的售价，本质上是因为关节电机、减速器、力传感器等核心零部件尚未进入大规模量产阶段，供应链成本曲线还没有走到拐点。
田华的逻辑是：上纬新材在材料领域有深厚积累，可以从上游材料端优化机器人轻量化和成本结构。这是一种"从材料到整机"的逆向渗透路径，与当前多数机器人公司"从算法向下游延伸"的路径恰好相反。
技术突破
前博世自动驾驶算法工程师创业：用合成数据做触觉大模型
36氪今日首发报道，前博世自动驾驶算法工程师创立了一家新公司，选择了一个当前行业极少关注的赛道——触觉大模型。
这家公司用"合成数据+触觉模型"填补机器人大脑的空白。当前具身智能行业普遍依赖视觉和语言大模型，但触觉是物理世界交互中信息密度最高、但数据最难获取的模态。人类的触觉反馈每秒可传输约100万比特的信息，而当前机器人触觉传感器的数据利用率极低。
这家公司的技术路线是：通过物理仿真生成大规模触觉合成数据，训练触觉基础模型，让机器人能够理解"刚度"、"纹理"、"重量"等物理属性。这与当前主流的"视觉优先"路线形成了差异化竞争。
从第一性原理来看，触觉模型的价值在于：物理世界的交互不能只靠视觉完成。当机器人需要拧螺丝、拿鸡蛋、搬运易碎品时，触觉是唯一可靠的反馈通道。没有触觉模型，机器人在这些场景中的泛化能力将始终受限。
行业思考
腾讯研究院：具身智能的iPhone时刻要来了吗？
腾讯研究院今日发文，系统性探讨了具身智能从技术突破到大规模商用的关键节点问题。
文章的核心判断是：具身智能的"iPhone时刻"不会像ChatGPT那样突然到来，而是一个渐进式渗透过程。类比iPhone对手机行业的影响，iPhone时刻的本质不是"出现了一款好产品"，而是整个交互范式发生了根本性转变，用户愿意为全新体验支付溢价。
对于具身智能，这个"交互范式转变"意味着：机器人不再是"自动化设备"，而是拥有空间感知、任务理解和自主决策能力的智能体，人类可以用自然语言和物理动作与其交互。这个转变的前提是三个技术瓶颈的同时突破：
- 运动智能：机器人能在非结构化环境中稳定运动
- 认知智能：机器人能理解自然语言指令并进行任务规划
- 泛化能力：机器人在新场景中不需要重新训练
这三个瓶颈目前都在快速突破，但还没有同时解决。腾讯研究院的判断是：未来2-3年将是关键窗口期，谁能在这三个维度上同时取得突破，谁就能定义具身智能的"iPhone时刻"。
一句话总结
逐际动力2亿美元Pre-IPO轮冲刺IPO，标志着具身智能头部公司已从"技术验证"进入"资本化竞赛"阶段；深圳百亿独角兽半年融资超20亿，显示资本对具身智能的追捧仍在加速。与此同时，触觉大模型、去掉遥控器的目标、造人人买得起的个人机器人，都在从不同方向逼近具身智能的物理极限。腾讯研究院的判断是冷静的：iPhone时刻不会突然到来，但未来2-3年的关键窗口期，决定谁将定义下一个计算平台。
来源：36氪/腾讯研究院/智东西 | 时间：2026-07-14