通用機器人公司「逐際動力」完成過 A 輪戰略融資，由阿里巴巴、招商局創投、上汽集團旗下尚頎資本領投，原始股東峰瑞資本、綠洲資本和明勢資本跟投。值得注意的是，這也是阿里出手的第一家人形機器人公司。
「逐際動力」創立于 2022 年，主要產品包括全尺寸人形機器人、四輪足機器人、雙足機器人等，落地應用于智能制造、工業巡檢、物流配送、家庭服務等領域。本輪融資所籌資金將主要用于技術迭代，以滿足人形機器人的商業化應用。
據了解，「逐際動力」是最早將空間智能和運動智能，在人形機器人上結合起來的公司之一。
2023 年 12 月，「逐際動力」首次展示自主研發的 "CL-1" 的人形機器人；2024 年 4 月，「逐際動力」又展示了 "CL-1" 的最新應用進展，機器人可以完成基于實時地形感知一步一階上樓梯、起跑加速、轉身往返等運動。而在完成了全地形的移動能力的驗證后，接下來「逐際動力」將重點攻關通用移動操作能力，以及逐漸將多模態大模型技術融入人形機器人。
逐際動力產品展示
過去，人形機器人落地最大的挑戰是部署成本很高，泛化能力有限，只能在特定場景里工作。因此，人形機器人的核心能力正是突破可靠通用性這一大關。這意味著，人形機器人有了進入現實生活的基礎，能夠構建在新環境中的適應能力，好比人類基于過去生活經驗，不斷適應新的生活場景。
而要突破難關，「逐際動力」一方面逐步將多模態大模型技術（具身、力覺、觸覺、關節信息等模態）引進人形機器人，另一方面則推動硬件上實現通用性。
不過，如何提升人形機器人的泛化能力，雖然業內還沒有達成技術共識，但也在不斷涌現各種新的方法，比如模仿學習、基于視頻的學習等。
據了解，「逐際動力」方面選擇采用大量的人類運動數據，對人形機器人進行預訓練（Pre-training），幫助機器人更好的完成任務、適應人類社會。總共分為三步：
1. 數據篩選：從現有視頻資料中，選取人類各種運動各種畫面；
2. 預訓練：采集數據后，把通用機器人的基礎運動能力從易到難進行分級，循序漸進預訓練，這個過程讓訓練的結果更可控，得到高性能的策略；
3. 強化學習：利用 Real2Sim2Real 閉環，讓現實數據不斷在仿真環境中學習、訓練，再進入真實世界印證學習 AI 的學習成果。在仿真和現實不斷輪替學習的過程中，逐步縮小 AI 在兩個環境中應用的差距，讓機器人的 AI" 大腦 " 能真正的理解現實世界。
創始團隊方面，「逐際動力」創始人張巍是南方科技大學長聘教授，此前曾任美國俄亥俄州立大學電氣與計算機工程系（ECE）長聘教授。
目前，國內外大廠在人形機器人領域的搶奪早已白熱化——騰訊去年投資港股成功上市的 " 人形機器人第一股 " 優必選；百度今年以來連續兩輪押注 " 華為天才少年 " 稚暉君的智元機器人；美團選擇了銀河通用，還領投了宇樹今年年初的 B2 輪融資。
在海外，各大科技巨頭也紛至涌入人形機器人賽道，從特斯拉的標志性產品擎天柱，到英偉達、微軟、OpenAI 和亞馬遜創始人貝索斯一眾看好的 Figure AI。
不過，據 36 氪觀察，當前國內外互聯網大廠在具身智能機器人方面的布局，主要分為兩派：投資派和自主研發派。相比于大廠們財大氣粗的直接投資，字節跳動、小米、英偉達、特斯拉等則選擇自主研發。
國內大廠在人形機器人領域的布局，制圖：智能涌現
國外大廠在人形機器人領域的布局，制圖：智能涌現
根據 2023 年 5 月高工產業研究院（GGII）發布的報告預測，人形機器人預計在 2030 年全球市場規模突破 200 億美元。
「逐際動力」創始人張巍曾經表示，人形機器人本質上是 " 具有硬件載體的 AI"， AI 決定了機器人的泛化性，制造決定了產品的可靠性，從而實現其核心的能力——穩定可靠的通用性。可見人形機器人是 AI 世界和物理世界為數不多的交匯點，而大廠紛紛布局人形機器人，也是在搶先布局大模型之后的下一個人工智能大勢。
資方評價：
招商局創投："AI 是招商局集團‘第三次創業’戰略新興產業布局的重要方向之一，通用機器人作為 AI 技術的重要物理載體，未來將走進千行百業。招商局集團作為一家綜合央企，在交通物流、綜合金融及城市與園區綜合開發領域擁有著豐富的應用場景，對逐際動力的投資是我們在產業人工智能創新布局的重要一步，我們看好逐際動力團隊的技術積累和創新能力，期待未來通用機器人在我們集團產業的落地。"
尚頎資本投資團隊：" 隨著大模型技術的爆發與硬件成本的持續降低，我們認為通用人形機器人是搭載 AI 最佳的下一代智能終端硬件。張巍博士深耕人形機器人領域研究多年，帶領逐際動力團隊不斷推進具身智能 Foundation Model 的建立，并實現 Real2Sim2Real 的真正數據閉環。作為本輪領投方及產業方，我們期待和逐際動力一起加速推進通用人形機器人在智能制造等領域的應用。"
來源：36氪
