逐际动力2亿美元融资背后：拒绝对赌与具身智能的商业真相
资本狂飙下的冷静思考：拒绝业绩对赌的具身逻辑
在具身智能赛道竞争日益白热化的当下，融资节奏往往被视为企业发展的风向标。近日，通用人形机器人公司逐际动力宣布完成2亿美元（约合人民币14亿元）的Pre-IPO轮融资，投后估值达到150亿元。这一消息迅速引发行业关注，但更值得深究的是其背后的资本结构与创始人张巍的资本观。
本轮融资的一大显著特征是资本来源的国际化。在IDG资本、蓝思科技、蔚来资本等国内知名机构之外，来自欧洲、中东及北美的海外资本占据了总融资额的70%。这种结构并非偶然，而是逐际动力全球化战略的直接映射。张巍明确表示，海外市场是当前发展的重中之重，而本次融资将重点用于全球市场渠道建设及海外制造交付配套的完善。此外，阿联酋磊石资本等老股东的持续追投，也侧面印证了长期资本对具身智能赛道的信心。
然而，与巨额融资相伴的，是创始人张巍对传统资本博弈规则的“反其道而行之”。在当前的创投环境中，设置营收或交付规模的业绩对赌条款几乎是标配，旨在通过短期业绩承诺来锁定投资回报。但逐际动力过往融资均无此类条款，张巍直言这种“高估值、高对赌”的模式是“毒药”。他认为，资金应当是支持企业长期发展的“子弹”，而非束缚企业创新的枷锁。这种拒绝短期业绩捆绑的态度，在急需资金加速扩张的AI硬件领域显得尤为稀缺，也折射出其对具身智能长周期、高投入特性的深刻认知。
技术架构重构：从“小脑独秀”到“大小脑融合”
回顾逐际动力的发展历程，其早期标签是“运控底盘强”。在高动态场景如碎石陡坡通行、抗冲击测试中展现出的毫秒级平衡恢复能力，曾让其在同期厂商中脱颖而出。但随着行业对“大脑”智能的重视，外界曾担忧逐际动力是否会陷入“偏科”的困境。
对此，张巍在近期的沟通会上系统拆解了其“大小脑融合”的技术路线。他提出，机器人智能不应单一依赖小脑（运动控制），而应构建三层技术架构：
首先，底层“系统0”对应传统的“小脑”，即自研的全身运动基础模型，负责实时动作生成与扰动抵抗，这是机器人的物理执行基础。
其次，中间层“系统1”是人形VLA（视觉-语言-动作）视觉语言动作融合层。这一层充当连接感知与运动的桥梁，将上层的高层任务理解转化为机器人可执行的全身动作指令，解决了“怎么做”的问题。
最顶层“系统2”则是COSA具身智能体OS，即真正的“机器人大脑”。它通过大模型与世界模型完成环境理解、任务推理、自主记忆及长期规划，决定机器人“要做什么”。
这一架构的核心逻辑在于区分“脑”与“技能”。张巍指出，大模型本身只是技能的集合，而非统筹调度能力。真正的智能体操作系统需要能够调度各类模型、技能和记忆，实现从感知到决策再到执行的闭环。这种分层设计不仅提升了系统的模块化程度，也为后续的技能扩展提供了更灵活的底层支持。
去魅“世界模型”：行动价值大于预测能力
当前，具身智能领域对“世界模型”的追捧近乎狂热。然而，张巍提出需要对这一概念“去魅”。他认为，当前行业普遍存在的误区是将基于视频数据训练的预测性世界模型，等同于能支撑机器人长期自主运行的决策基础。
世界模型本质上是预测环境未来状态的工具，它回答的是“世界会如何变化”。但在机器人实际作业中，核心需求是“机器人采取行动后会发生什么”。为此，逐际动力较早探索了基于时序视频数据训练的世界行动模型（World Action Model）。这种模型不仅关注环境状态的预测，更强调行动结果的预判，从而让机器人能够在非结构化环境中进行更精准的决策。
张巍举例称，霍金拥有顶尖的思考能力，但无法完成复杂的劳动操作。同样，对于机器人而言，“大脑”决定认知和决策，而“技能”则需要大量真实数据训练才能掌握。因此，机器人掌握何种技能，不取决于模型参数的多少，而取决于构建该技能产生的商业价值是否大于数据采集成本。
这一观点挑战了行业“先打造完美通用模型，再进入商业落地”的传统路径。张巍主张，机器人应在具备基础智能后快速进入真实场景，通过不断积累数据逐步扩展技能边界。这种类似混合专家（MoE）架构的演进方式，更符合具身智能数据稀缺、迭代成本高的现实约束。
商业化分水岭：从“能动”到“能用”的跨越
尽管运动能力已获验证，但具身智能的商业化落地仍面临巨大挑战。张巍指出，当前机器人最大的短板在于手部操作。尽管导航、巡检、导览等任务已能由“小脑”支撑，但在复杂抓取、整理等操作中，机器人仍显笨拙。问题的核心在于手部技能数据的匮乏，这依赖于触觉传感器的成熟度及大规模数据采集能力。
目前，绝大多数人形机器人的演示甚至交付仍依赖人工遥控或后台远程操控。张巍提出的目标是“干掉遥控器”，通过部署数千台全自主人形机器人，实现真正的无人化运营。他认为，人形机器人商业化的分水岭并非惊艳的运动演示，而是“能用”。只有当机器人在真实场景中稳定执行任务，产生可量化的经济价值时，行业才真正进入规模化竞争阶段。
随着2026年被视为具身场景落地的“元年”，逐际动力正加速推进港股IPO。张巍表示，上市并非为了套现，而是为了获得长期稳定的资本缓冲，以抵御行业周期波动。同时，他也希望头部企业的早日上市能为整个赛道树立清晰的估值锚点，消除一级市场与二级市场之间的定价分歧。
在这场关于未来智能的竞赛中，逐际动力选择了一条更为务实的道路：不追求短期估值泡沫，不沉迷于模型参数的军备竞赛，而是聚焦于技术架构的合理性、全球市场的拓展以及真实场景中的数据积累。对于投资者和行业而言，或许这才是具身智能走向成熟商业化的正确打开方式。