张巍曾经花了很长时间，才接受公司可能失败这件事。

那是2025年初，逐际动力成立第三年，具身智能突然变成最拥挤的创业赛道之一。融资、估值和产品发布的速度不断加快，创始人很容易生出一种输不起的感觉。

张巍后来发现，越是害怕输，越容易做出错误的决定。只有接受公司并非不能倒下，他才开始真正放松下来。

一年多后，这家公司站到了距离资本市场更近的位置。

7月14日，逐际动力宣布完成近2亿美元Pre-IPO轮融资，投后估值达到150亿元。加上今年2月完成的2亿美元B轮融资，公司在半年内融资近4亿美元。

新一轮投资者来自中国、欧洲、中东和北美，IDG资本、蓝思科技、GGG Group、Redstone VC、华山资本等机构进入股东名单，阿联酋磊石资本则连续多轮追投。

据悉，逐际动力已经在今年3月完成股改，IPO计划正在推进。公司没有公布具体上市地点与时间表，《科创板日报》援引知情人士称，考虑到国际业务和股东结构，港股可能是更合适的选择。

张巍并不热衷于争夺“人形机器人第一股”。在他的理解里，上市不是一枚奖章，而是一张继续留在牌桌上的门票。

他说：“机器人产业一旦进入规模化竞争，研发、制造、渠道和售后都会持续吞噬资金。公司未必非上市不可，但没有长期资本平台，掉队可能只需要一两轮产品周期。”

这与四年前的张巍已经很不一样。2022年创办逐际动力时，他甚至没有为公司准备一个足够宏大的商业故事，那时的他更像一名想把研究继续做下去的教授。

只是张巍逐渐发现，机器人已经复杂到无法在实验室里独立完成，算法必须和硬件结合，硬件又必须经过工程、产品和供应链反复打磨。学校容纳不了这种密度的协作，于是他只能成立一家公司。

张巍把那段经历形容为不知不觉“掉进来”了。如今，他要做的已经不只是把机器人造出来，而是解释这样一家公司为什么值150亿元。

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从教授到CEO，放弃对技术领先的迷信

张巍的履历很容易让人把逐际动力理解为一家典型的教授创业公司。

他本科毕业于中国科学技术大学自动化系，随后赴美深造，在普渡大学获得电气与计算机工程博士学位，又到加州大学伯克利分校从事博士后研究。2011年，他进入俄亥俄州立大学任教，并在2017年获得终身教职，两年后，回到深圳，加入南方科技大学。

早年的张巍研究控制理论、电力系统、机器学习和无人系统。2017年前后，他把主要精力转向足式和人形机器人，尝试用强化学习解决双足运动控制问题。逐际动力后来从“小脑”起家，与这段经历有直接关系。

所谓小脑，是让机器人控制身体的能力。人可以在石子路上踩空后迅速调整重心，机器人也要根据地形、姿态和外界干扰实时修正动作。过去，机器人的很多动作依赖工程师提前编排。张巍想做的则是一套数据驱动的运动基础模型，让机器人面对没有见过的环境时，仍然能够自己找到保持平衡的办法。

这项能力让逐际动力在创业早期迅速获得技术声誉。团队展示过机器人在复杂地形中行走、上下楼梯和抵抗外力干扰，也曾强调自己在运动控制上的领先。

但真正改变张巍的，不是某一次成功演示，而是后来发生的追赶。曾经足以建立辨识度的上下楼梯、复杂地形行走，逐渐成为头部机器人公司的常规能力。

张巍开始意识到，第一个完成技术突破，并不代表能够赢得最后的商业竞争。论文和演示带来的领先窗口很短，真正难以复制的是把技术变成产品之后形成的迭代速度。

这大概是一位教授转变为CEO最重要的一步。他没有放弃技术，而是放弃了对单点技术领先的迷信。

逐际动力的技术边界也随之向上延伸。运动控制仍然是最底层的能力，但机器人不能只会走路，还要理解环境、学习技能并完成任务。公司逐渐把感知、动作模型、认知系统和机器人本体连接起来，最终形成一套被命名为COSA的智能体操作系统。

张巍把这套系统分为三层。最下面的一层控制身体，中间一层负责把看见和听见的信息转化成动作，最上面一层负责理解、规划和调度。

在张巍的定义里，VLA和世界动作模型并不是完整的大脑，更像安装在大脑和身体之间的一项项技能。

他因此提出了一个颇具争议的判断——“有脑”和“有技能”是两回事。

张巍认为，大语言模型已经让机器人拥有了初步的理解和规划能力，如今的机器人更像是一个能够思考、却还无法熟练支配身体的人。行业接下来要解决的，不是等待某个无所不能的模型从天而降，而是以合理成本，为机器人训练出足够多的身体技能。

这个判断最终指向了一笔商业账。机器人学会一项技能需要数据，而采集数据、训练模型和现场部署都要付出成本。只有一项技能未来创造的价值高于它的训练成本，公司才值得投入。

张巍后来把逐际动力定义为一家AI驱动的人形机器人主机厂。它不只卖本体，也不准备成为单纯的模型供应商，而是希望把硬件、运动控制、技能模型和认知系统整合成完整产品。

这条路线看上去更完整，也更昂贵。它要求逐际动力同时理解算法、硬件、制造和产品，还要防止所谓全栈自研变成什么都做、什么都不够深。

张巍曾经因为学术研究无法容纳复杂工程而创业，现在又必须回答一个更现实的问题。一个技术体系足够完整的公司，能不能长成一家商业上足够健康的公司？

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不去工厂，逐际动力最冒险的选择

如果说从“小脑”走向完整系统，仍然符合一家技术公司的成长逻辑，那么逐际动力在场景上的选择，就显得不那么顺理成章。

过去两年，人形机器人公司几乎都在涌向工厂。汽车制造、3C装配和物流仓储拥有清晰的任务、明确的预算，也更容易计算机器人替代人工之后的回报。特斯拉、Figure以及大部分中国创业公司，都把工厂当作人形机器人最现实的第一站。

张巍却认为，两条腿的人形机器人不应该首先去那里。

他的理由并不浪漫。工厂追求效率、精度和绝对稳定，生成式模型的输出却带有概率性。在许多平整的工业环境里，轮式机器人跑得更快，也更便宜。如果一个工位长期只做同一件事，专用设备往往比通用人形更有效率。

逐际动力并不拒绝工业客户，张巍反对的是把双足进厂当成逐际动力自己的商业主线。他希望人形机器人最终进入人类生活的空间，而不是长期停留在为机器设计的生产流程中。

这是逐际动力最有辨识度的判断，也可能是它最冒险的选择。

工厂未必是人形机器人的终局，却是今天少数愿意为机器人能力付费的地方。家庭和商业服务更符合人形机器人的长期想象，但这些环境远比工厂复杂，需求也更加零散。机器人要面对不同的人、不同的空间和随时变化的任务，很难用一套标准化指标验收。

逐际动力的产品变化，记录了张巍如何在理想与现实之间寻找落脚点。

早期的Oli更像一台开放的全尺寸人形机器人，主要面向高校、实验室和开发者。TRON 2把双臂、双足和双轮足装进同一套产品架构，让客户根据场景调整形态。到了2026年5月，逐际动力发布Luna，产品开始明显转向商场、博物馆、主题乐园和舞台等商业交互场景。

这不是一次简单的产品扩充，逐际动力正在降低机器人创造第一笔收入的难度。按照张巍的说法，逐际动力现阶段会先做“动口”的事情，再逐步解决“动手”的难题。

公司的商业模式也随之变得清晰了一些。逐际动力负责本体、运动控制和开发工具，合作伙伴负责理解具体行业。科研、导览和表演这样的轻场景，公司可以直接进入。巡检、建筑和复杂工业应用则交给更熟悉业务的系统集成商完成。

张巍喜欢用智能手机解释这套逻辑。人们不会为了打电话购买昂贵的智能手机，但当通讯、拍照、导航、支付和娱乐聚集到同一台设备上，产品价值就越过了临界点。

“人形机器人也没有哪个单一任务非它不可。”张巍表示，真正支撑人形形态的，是它能够在不改变身体结构的情况下不断增加新的技能。

逐际动力希望成为提供这套身体和底层系统的公司，让开发者在上面继续安装“应用”。这是一种比卖项目更有想象力的商业模式，却需要时间建立。操作系统的价值从来不是因为它被命名为操作系统，而是因为有足够多的人愿意围绕它开发、购买并持续使用。

海外市场成为逐际动力寻找第一批用户的地方。公司披露，目前全产品线累计获得数千台订单，超过一半来自海外，首批数百台产品已经出货。现阶段客户全部是B端，包括高校、实验室、具身智能企业和商业客户。

这解释了为什么逐际动力此轮融资刻意引入大量海外资本。张巍称，海外资金占比约七成。中东、欧洲和北美投资者能够带来的不只是钱，还有当地客户、渠道和市场规则。蓝思科技的进入，则补上了消费电子精密制造和规模化交付方面的资源。

海外的科研采购体系更成熟，人力成本也更高，对早期机器人的价格容忍度相对更强。逐际动力不需要立刻在国内最激烈的低价竞争中证明自己，而是可以先把产品卖给那些愿意为开发平台和新技术付费的客户。

但这条路并没有绕开商业化，只是把考题换了一张纸。科研和表演可以帮助逐际动力跨过最早期的收入门槛，却不必然通向张巍设想的家庭机器人。

从“动口”到“动手”，中间仍然隔着操作数据、可靠性和成本。从销售机器人本体到形成开发生态，中间还隔着保有量、复购和可复用应用。

逐际动力选择了一条更接近终局的方向，却也因此缺少一条已经被证明的道路。

3

150亿元之后，技术故事要变成财务故事

融资完成之后，逐际动力眼下最不缺的已经是钱。

真正稀缺的是时间。具身智能的上市窗口正在打开，宇树、云深处、乐聚先后向资本市场靠近，一级市场的头部公司也不断跨过百亿元估值。机器人行业还没有跑出公认的通用场景，资本却已经开始要求企业为下一阶段做准备。

张巍判断上市重要，并不是因为逐际动力已经完成了商业闭环。恰恰相反，上市是为了在闭环真正形成之前，获得更长的资金跑道和更稳定的融资平台。问题也会从这里开始发生变化。

在一级市场，数千台订单、海外空间和技术潜力足以支撑一个快速上涨的估值。进入公开市场后，订单会被拆成收入，出货会被追问复购，产品价格最终要落到毛利率上。

逐际动力的全栈路线也会受到更严格的审视。产品形态不断增加，如果底层技术能够复用，这会成为公司覆盖不同市场的优势。如果每种形态都需要重新组织研发、生产和交付，完整的产品矩阵反而可能拖慢迭代。

同样的考验也存在于技术系统内部。COSA将认知、技能和运动控制连接起来，但在真实世界里，大脑做出决策时，环境可能已经发生变化。机器人执行失败后能否及时调整，长时间运行能否保持稳定，这些问题只有到了客户现场却会不断出现。

150亿元估值认可的是逐际动力可能抵达的未来，IPO需要证明的却是它正在如何抵达。

张巍对这件事或许比外界想象得更清醒。他承认技术领先的重要性已经下降，也承认逐际动力最终必须最擅长商业化。

对一位以技术自信进入创业的人来说，这种变化并不容易。它意味着他需要把公司的命运交给那些无法被公式完全描述的变量，包括客户是否愿意付钱，合作伙伴是否值得信任，以及市场是否会按照预想的方向成熟。

他说：“我相信迭代，我不相信赢。”

这句话解释了逐际动力的过去，却还不能回答它的未来。完成近4亿美元融资之后，公司已经获得了继续迭代的资格。接下来，它要证明数千台订单能够变成持续收入，开发工具能够长出生态，商业交互能够走向更有价值的劳动任务。

逐际动力真正需要跨越的，已经不是机器人运动的边界，而是技术公司与商业公司之间的边界。

对于张巍而言，这可能是比造出一台人形机器人更困难的控制实验。只不过这一次，没有仿真器，也没有写好的奖励函数。

「具身志」观察

具身智能赛道正在经历的这波IPO密集期，究竟是赛道成熟的信号，还是上一轮资本热潮的退出窗口，目前还无法判断。

但有一件事是确定的：上市会让每一家公司的底牌暴露在阳光下。如果没有交出漂亮的数字，再动人的长逻辑也可能等不到验证的那一天。

张巍在接受采访时说过：“上市不是终点，只是换了一个考场。”这句话对逐际动力来说，比它的同行们更沉重一些。

同行进入的工厂场景，是一个已经被部分验证的考场，但逐际动力的核心假设——人形机器人的价值在于服务于人，而非服务于生产流程——还需要时间来证明。

张巍用了十年研究机器人，又用了五年把公司带到IPO门口，没有人会怀疑张巍的战略定力。

只是服务场景的市场能不能如期爆发，客户愿不愿意为一个“服务于人”的机器人持续买单，这些问题不会因为创始人的定力而自动回答。

对张巍和逐际动力来说，真正的考试，会在上市之后才开始。

本文来自微信公众号： 具身志 ，编辑：越十三，作者：仲庆元