AI具身机器人融资加速：5亿元背后智能工厂怎么落地

深圳一家做具身智能机器人的公司，半年完成5亿元A轮系列融资。我更关注的不是“融资数字有多大”，而是它透露出的一个信号：AI在机器人领域的投入，正在从概念验证走向工程化与规模化——而这正是制造业和智能工厂最需要的那股“推进力”。

制造业这两年普遍有个共同烦恼：订单波动更大、用工更难、质量要求更严、交付周期更短。传统自动化能解决一部分问题，但遇到多品种小批量、频繁换线、柔性装配、末端抓取这些场景，很快就会卡住。具身智能（把AI装进“能动的身体”里）之所以热，是因为它瞄准的就是这块“最难啃的骨头”。

这篇文章属于「人工智能在机器人产业」系列，我们借逐际动力（LimX Dynamics）的融资与技术路线，拆开讲讲：钱会花到哪里、技术怎么变成生产力、制造企业怎么判断是否该上具身机器人。

5亿元融资传递的真实信号：具身智能开始走向产业交付

结论先说：当产业资本与财务资本同时加码，往往意味着技术路线正在被“可交付性”检验。

逐际动力半年累计完成5亿元A轮系列融资，并获得产业与财务机构的支持，同时老股东持续跟投。对智能工厂来说，这类融资有三层含义：

1. 研发投入会从“单点demo”转向“可复用平台”：不再只追求一次惊艳的动作展示，而是形成可训练、可迭代、可部署的软硬件体系。
2. 产业资源会把机器人推向真实工况：制造场景里，地面摩擦、反光材质、粉尘油污、工装夹具、节拍约束都很“现实”。能进入这些场景试运行，比实验室成绩更重要。
3. 商业闭环压力变大：融资越大，越要回答“怎么量产、怎么交付、怎么售后、怎么形成稳定毛利”。这会反过来倒逼产品工程能力成熟。

对制造企业来说，这种阶段的公司更值得关注：不是因为它一定“最好”，而是因为它更可能把技术变成你能买到、用得起来的产品。

逐际动力的三条技术主线：硬件、本体控制、具身大脑

**具身机器人能不能在工厂干活，核心取决于三件事：身体够可靠、运动够稳、决策够聪明。**逐际动力的路径很清晰：

1）本体硬件设计制造：把“实验室机器人”变成“产线设备”

制造业最怕的不是机器人“不聪明”，而是不稳定：一台设备动不动就需要工程师盯着，产线就没法排产。

全尺寸人形机器人走到工厂，要过几道硬门槛：

• 高自由度 ≠ 高可用性：关节越多，故障点越多；要靠冗余设计、寿命验证、热管理和维护策略来兜底。
• 稳定性决定节拍：动作再漂亮，站不稳、停不住、抗扰差，就无法和工位节拍对齐。
• 可维护性决定TCO（总拥有成本）：模块化关节、快速更换、标准化工装接口，都是“能不能大规模用”的关键。

逐际动力强调高自由度、高灵活性、高稳定性，本质上是在往“工程设备”的方向走。智能工厂里，真正值钱的是可预测的稼动率。

2）基于强化学习的小脑全身运动控制：解决“走得稳、动得准”

**小脑控制可以理解为：让机器人把动作技能练到像“肌肉记忆”。**在工厂里，这类能力直接对应两件事：

• 抗扰与鲁棒性：地面不平、负载变化、末端碰撞、姿态偏差都要能扛。
• 重复性与一致性：装配、搬运、上下料，不追求花哨，追求每一次都差不多。

强化学习在运动控制的价值，是能在大量仿真中“摔”出稳定策略，再迁移到真实机器人。但制造企业也要清醒：

训练出来的动作策略，必须能被约束、能被监控、能被回滚，否则就不适合上产线。

这也是为什么“控制系统+安全策略+状态监测”要一体化，而不是只看算法指标。

3）具身大脑模型与训练策略：让机器人学会“看懂工位、做出选择”

逐际动力发布了具身智能操作算法 LimX VGM，提到利用视频生成技术来推动具身大脑突破。放在智能工厂语境里，这件事指向一个更现实的问题：

数据从哪里来？

• 传统工业机器人依赖手把手示教、离线编程；一换产品就要重新搞。
• 具身智能想要柔性，得让机器人从“视觉—动作”数据中学习。
• 真实产线数据昂贵：采集难、标注贵、还涉及工艺与保密。

视频生成与合成数据的价值在于：用更低成本扩充“可训练样本”，提高模型泛化。但我建议企业评估时抓住一句话：

合成数据能加速学习，但真正决定交付的是“合成到真实”的落差管理。

落差怎么管？关键是把部署拆成可控阶段：先在单工位闭环跑通，再扩到多工位、多任务。

从“会走会拿”到“能上产线”：智能工厂最关心的四个指标

**具身机器人在制造业落地，不缺概念，缺的是指标体系。**我更推荐用下面四个指标做选型与试点评估，它们比“模型多大、参数多少”更贴近现实。

1）节拍：能否稳定跟上工位速度

• 关注平均节拍，更要看P95节拍（95%情况下的完成时间）。
• 把“停顿、回正、重试”都算进去，别只看理想状态演示。

2）良率：能否把错误控制在可接受范围

• 对装配类任务，衡量一次成功率与返工率。
• 对搬运/上下料，衡量掉落率与误抓率。

3）稼动率与MTBF：能否连续运行

• 产线最怕随机故障，建议要求供应商给出阶段性的**MTBF（平均无故障时间）**目标与验证方法。
• 同时确认关键部件（关节、减速器、传感器、末端执行器）的备件周期。

4）集成成本：能否纳入你的MES/PLC/安全体系

具身机器人要进工厂，必然要面对：

• 与 PLC、产线节拍、工位传感器的联动
• 安全围栏/协作安全策略
• 工艺参数与权限管理
• 设备状态上报（OEE、告警、停机原因）

如果机器人“只能独立表演”，无法进入这些系统，落地速度会很慢。

工厂该怎么用具身机器人：三类最值得先试的场景

先说立场：别一上来就追“全能工人”。最聪明的路线是用具身机器人去补传统自动化的短板。

场景A：多品种上下料与末端取放

适合原因：

• SKU变化频繁，传统夹具与示教成本高
• 对柔性抓取与视觉定位要求高

落地建议：先做“半封闭”任务——工装治具把位姿约束住，机器人负责识别与取放，成功率更容易爬坡。

场景B：厂内物流与跨工位搬运（人形/双足并非唯一）

逐际动力推出多形态双足机器人 TRON 1 并完成多国家交付，说明其在产品化与交付上已迈出一步。对制造企业而言，物流不是“最炫”，但很可能是ROI更清晰的切入口：

• 夜间/周末搬运补位
• 危险区域替代（高温、粉尘、狭窄通道）
• 与AMR/AGV协同：AGV负责移动，具身机器人负责上下料

场景C：质检辅助与返修工位

优势在于：

• 质检通常需要“看+判断+操作”，适合具身大脑的能力发挥
• 返修任务变化多、流程不固定，传统自动化很难覆盖

但要注意：质检涉及质量责任，建议从“辅助判定+人工复核”开始，逐步提高自动判定比例。

2026年前后你会看到的变化：具身Agent与工具链更重要

逐际动力提到将提供人形机器人本体软硬件系统与具身 Agent 开发工具链。对智能工厂来说，这比“单台机器人”更关键，因为它会把落地方式从“项目制集成”推向“平台化部署”。

我判断接下来两年（尤其是2026年前后）会出现三种更务实的趋势：

1. 技能库（Skill Library）成为交付单位：比如“开关柜门”“抓取料盒”“插装连接器”这类技能可复用、可版本管理。
2. 仿真—训练—部署流水线标准化：类似软件的CI/CD，但面向机器人策略与安全约束。
3. 工厂数据开始反哺机器人学习：通过匿名化、抽象化方式，把现场异常与工艺差异转化为训练样本。

一句话：谁能把“训练与运维”做成工程流程，谁就更接近制造业规模化。

给制造企业的落地清单：试点该怎么做才不翻车

如果你正在评估具身机器人/人形机器人用于智能工厂，建议用这份清单做内部对齐（尤其适合年底预算与来年项目立项）：

1. 先选任务，不先选形态：把任务拆成“感知—规划—执行—验收”，再决定需要人形、双足、轮式还是协作臂。
2. 定义可验收指标：节拍、一次成功率、连续运行时长、异常恢复时间、对接系统清单。
3. 把安全策略写进需求：急停、限速、限力、禁区、人员接近检测、策略回滚。
4. 预留数据闭环：现场日志、视频、力矩曲线、失败案例都要能回传，用于再训练与版本迭代。
5. 算清TCO而不是只看单价：维护人力、备件、停机损失、集成周期，往往比设备价更影响ROI。

具身智能在工厂落地的分水岭，不是“能不能做动作”，而是“能不能按指标交付”。

下一步：把融资热度变成你工厂的确定性

逐际动力半年完成5亿元A轮系列融资，反映出资本和产业对具身智能的预期正在抬升。但对制造企业而言，真正的机会不在热度里，而在方法上：用指标定义试点，用工程流程管理迭代，用系统集成保证可运营。

如果你负责智能工厂、工业机器人或产线自动化项目，我建议把2026年的规划拆成两条线并行：一条做“传统自动化的持续优化”，另一条用小范围试点验证“具身机器人+AI”的柔性能力。两条线不是互斥，而是互补。

你所在的产线里，哪一个工位最让你头疼——换线频繁、末端抓取、还是返修质检？把那个点选出来，具身智能的价值就会从“概念”变成“数字”。