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。

　　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�？偣卜譃槿�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。

　　來源：36氪