人形机器人什么时候才能真正走出展厅、变成解决现实问题的工具，这是2026世界人工智能大会现场最被反复追问的问题。7月19日，逐际动力创始人、南方科技大学长聘教授张巍站上演讲台，给出了一组相当反共识的判断:当前以人形机器人为代表的具身智能，正处在一条指数增长曲线上，而整个机器人大脑系统，已经走到了GPT-3左右的阶段。
逐际动力成立于2022年，张巍给公司的定位很干脆:一家产品型、有大脑能力的主机厂。过去几年，这家公司的融资节奏清晰勾勒出资本对其路线的认可。2023年10月，它完成近2亿元天使轮与Pre-A轮融资，投资方包括峰瑞资本、绿洲资本、联想创投、明势创投等;2024年7月，阿里巴巴战略领投其A轮融资，这也是阿里首次下注具身智能领域;
2025年，逐际动力半年内累计完成5亿元A轮系列融资，拿到阿里、蔚来资本等头部机构支持，后续又获京东战略领投，双方计划围绕零售、物流与服务场景展开协同;2026年1月，公司完成2亿美元B轮融资，引入阿联酋磊石资本、东方富海、基石资本等，老股东继续跟投;就在今年7月，逐际动力又完成近2亿美元Pre-IPO融资，投资方包括磊石资本、意大利财团、上市公司蓝思科技、IDG资本、合肥滨湖产发集团等。张巍表示，公司已经形成覆盖战略产业方与国内外财务投资机构的综合股东背景，产业化、国际化与市场化能力进一步增强。
在张巍看来，很多人看到机器人现在还笨笨的、干不了什么，就习惯用线性方式去预判它的未来，但行业正在经历的是指数变革，不能等看到结果再响应，那样就晚了。他用一个例子说明线性推演的失灵:比尔·盖茨曾花几十年、投入巨资想解决语言交互问题却始终未竟，若在大模型出现前问他何时能解决，他可能会说还要十年二十年，而技术范式一变，半年时间一大堆问题就被解决了。
一个可能让很多人意外的看法是，张巍认为机器人比较好造，人形机器人也比较好造，它比光刻机、飞机都好造，甚至比汽车还好造，零部件数量大约只有汽车的十分之一。那么为什么飞机天天在天上飞、汽车满街跑，人形机器人却大多还停在展厅里?他给出的答案是:缺的不是会制造本体的人，而是今天大会主题指向的核心能力——AI，尤其是来自物理世界数据的物理AI。物理AI的特点是数据不来自互联网，而来自真实物理生活，这让它成为AI最具挑战的一类应用，其终极形态人形物理AI，本质就是在模仿人的大脑。张巍补充，人的大脑从概念上看没那么难，它的任务只是接收指令、理解意图、观察环境、计算自己该怎么动，本质上是一个映射;真正卡住行业的问题是缺数据。他认为技术范式已经相对收敛到纯数据驱动，剩下更多是工程和细节问题，而所有探索的本质，都是在降低完成一个任务所需的数据成本。
围绕大脑系统，张巍划出了三层结构，与Figure的架构有相似处但细节差异很大。最上层类似人的前额叶，是一个以大语言模型、视觉语言模型乃至未来世界模型为引擎的思考引擎，属于agentic system，负责记忆管理、收集指令、信息理解、任务规划与决策，只负责想，他称之为System2;中间层是视觉运动皮层，接收上层决策、观察环境并做运动规划;最下层是小脑和运动控制系统，只负责把动作真正完成，只动不想。张巍强调，行业真正的挑战不是把某一层单独抠到极致，而是把这三层在毫秒级实时系统里协同起来，并与硬件联合优化，逐际动力把这一方向叫做大小脑融合技术，也是公司最重要的投入方向之一。
如果一定要用GPT时刻来类比，张巍判断整个机器人大脑系统已经到了GPT-3左右的初级阶段，这与很多人认为还非常早的判断截然不同。但他提醒，机器人大脑不是一个单一模型，而是由大语言模型、视觉语言模型、世界模型、记忆管理、任务规划、运动控制共同构成的agentic system，逐际动力这套系统叫COSA。模型代表能力，大脑则是多模型加上记忆管理、情感管理、任务规划等构成的一整套系统。他打了个比方:如果System2由LLM驱动，就像一个躺在病床上不能动但能思考的残疾人;由VLM驱动，就是一个有眼睛、能看见世界的残疾人;若再加上世界模型，则相当于学了物理的霍金，能理解和预测物理世界。具身智能要做的，就是让这个聪明的System2指引行动，像让残疾人做康复训练一样，通过数据和练习长出下面的技能。张巍也提醒，GPT-3到GPT-3.5之间经历了两年多时间，而机器人大脑是系统、不由单一模型决定，这是他和许多人的不同思考。
在技能学习上，张巍同样抛出了反共识观点:技能不需要非常通用，才叫有脑。一个人不会拧螺丝、不会开车，依然是个正常有脑的人，技能的泛化性并不代表智能水平，技能构建取决于想先学什么、后学什么，以及对应的数据成本。不同技能难度差异很大，像跳舞这种不需要实时和环境交互的技能相对简单，而上楼梯这类需要实时交互的就难得多，逐际动力的机器人Ollie上楼梯，就是一个实时大小脑融合技术的例子，因为楼梯可以在很大程度上于仿真环境里完成;收拾桌子则必须依赖真机数据。张巍介绍，公司从去年研究、今年发布的COSA系统能够接收人的指令，通过System2做任务规划，再调度导航定位、执行具体任务，比如让机器人送快递，它会先做任务规划、先把水拿给客户再去送件，动作实时生成;最近COSA完成了一项重要升级——全自主、实时推理的长程任务，没有遥操作、没有遥控器，在家庭环境里靠一个模型、一个技能直接推理完成全身移动与操作，且整个模型纯数据驱动、不需要专家规则。他表示，除了Figure以外，能完成这种长程移动操作通用任务的公司非常少，而把全身移动和操作联合起来的系统尤为稀缺。
谈到商业化，张巍把人形机器人的底层逻辑概括为通用本体加APP。单一技能比如跳舞可能价值有限，但不改变机器人构型、持续叠加不同技能与应用，最终会出现一个吸星大法拐点，足够多的应用都会开始向通用本体聚集。他认为在产业链里，主机厂最关键，因为它承上启下，逐际动力定位为产品型、有大脑能力的主机厂，技术上全面对标Figure，产业化上更激进，口号是serve people， not process，即两条腿的人形机器人应服务于人而非生产流程，所以并不优先在工业场景尝试，而是更适合在人类环境里做接待、公共服务。他总结商业化的关键是:构建一个技能的数据成本，要小于这个技能所创造的价值，只有这样技能才值得做。
张巍特别提醒，具身智能不应复刻大模型行业先做通用模型、再寻找落地场景的方式。由于物理世界数据天然稀缺且昂贵，不同技能之间数据差异也很大，比如开车和包鸡蛋放在一起训练，相互可借鉴的地方不多，没必要等机器人会开车了再去学别的。更合理的路径是具备一定通用能力后尽早进入具体场景，通过专业数据反哺模型，形成场景与模型的数据飞轮。他也判断行业未来不会一枝独秀，而是百花齐放，因此需要推动开源生态与产业生态两大建设，逐际动力已提供开源训练架构，开发者可以用自然语言训练一个VLA模型，也能使用其机器人和开源设备。张巍最后判断，2026年会是具身智能PoC验证的元年，到明年希望看到一些规模化发展，人形机器人正在进入从会动到能用的关键节点。
