逐際動力押注人形機器人落地：比起炫技，更要能穩定上工

人形機器人能走路、跳舞、維持平衡，已不再是唯一焦點。更棘手的問題是：它能否離開受控的展示舞台，在真實工作場域中反覆、安全且合乎成本效益地完成一項有價值的任務？

這正是逐際動力（LimX Dynamics）在 2026 世界人工智慧大會（WAIC）提出的方向。該公司押注的不是單點炫技，而是一套面向部署的全棧策略：依任務選擇不同機器人本體、以分層系統串連推理與技能及實體控制，並以工程工具讓具身 AI 模型能從資料與模擬環境移轉到真機。 5612

新賽局：把「做得到」變成「能上工」

逐際動力共同創辦人沈華認為，各家領先人形機器人開發商在全身運動控制——也就是機器人的「小腦」——方面正逐步收斂。換句話說，能走得好、跳得好，甚至完成高難度動作，已不足以構成長期的商業護城河。 12

這不代表運動控制在所有情境下都已被徹底解決。真正部署時，機器人仍得應對任務條件變化、物理世界的不確定性、故障、安全規範與長時間連續運作。商業上的差異化，因而落在高層決策、學習到的技能、機器人本體與控制系統能否形成可靠閉環，也取決於其是否真正嵌入客戶既有工作流程。 212

在 WAIC，逐際動力將這個轉變概括為：從證明「機器人會動」，走向證明它能在開放應用環境裡完成有用工作。 6

不同工作，不必硬塞進同一種人形身體

逐際動力並未把單一人形機器人當成所有自動化問題的答案，而是將互動型工作與可配置的任務執行分開處理。

Luna：面向商業互動的全尺寸人形機器人

Luna 是逐際動力定位於商業互動與演出的全尺寸人形機器人，在 WAIC 進行了協同舞蹈展示。逐際動力也表示，Luna 可透過 App 影片學習、手動示教與免程式任務編排，降低互動內容建立與操作的門檻。 67

這讓 Luna 較適合導覽、接待與表演等重視呈現效果、互動品質及快速設定的情境。這類工作所需的能力組合，與工廠自動化並不相同：社交互動與內容傳遞的重要性，可能不亞於負載或作業節拍。

TRON 2：為任務匹配硬體，而非執著固定外型

TRON 2 是逐際動力的模組化機器人平台，可配置為雙足、雙輪足及雙臂等形態，讓公司能依工作需求調整移動與操作硬體，而非預設傳統人形身體永遠是最佳方案。 16

WAIC 的展示呈現了這種彈性：雙足構型可搬運 30 公斤輪胎行走；雙輪足構型能拖著輪胎移動；雙臂構型則透過視覺感知與語音互動，自主把糖果交到參觀者手中。新華網報導指出，雙足版 TRON 2 的標示最高負載為 30 公斤。 6

對碼垛、機台上下料等工作而言，這種模組化尤其重要。這些場域通常更看重負載能力、重複精度、設備稼動率，以及與既有設備安全整合的能力，而不是外觀是否像人。

COSA 0.5：把「大腦、技能與控制」接起來

逐際動力將 COSA 0.5 定義為人形機器人的「大腦系統」，而不只是單一的視覺—語言—動作模型（VLA）。其架構把認知、技能與運動控制分為三層。 610

• System 2：認知層，運用大型語言模型（LLM）及視覺語言模型（VLM），負責場景理解、記憶、推理與任務排程。
• System 1：技能層，將任務意圖轉換為可重複使用的操作與移動技能，包含以 VLA 為基礎的能力。
• System 0：控制層，把技能轉換成能維持平衡的全身實體動作。 616

這套分工指向具身 AI 的現實限制：語言或視覺模型即使選出看似合理的下一步，如果機器人的實體身體無法穩定執行，價值便無從兌現；反過來說，平衡與行走能力再強，也無法彌補系統不知道下一步該做什麼。

逐際動力以 Oli 的展示說明這種整合。依 WAIC 現場報導，這台全尺寸人形機器人在公司展示中，以一鏡到底、無剪輯、無遙控的方式，連續完成取衣、收納物品、堆疊箱子及從地面拾取物品等家務。 6 不過，這項展示反映的是產品方向，不能直接等同於系統已能大規模自主處理非受控家庭環境；能否跨場域穩定重複完成任務，才是更關鍵的商業驗證。

FluxVLA Engine：補上從模型到真機的工程層

FluxVLA Engine 是逐際動力開源的 VLA 工程底座。該公司表示，它的目標是標準化從資料處理、模型訓練，到模擬、評測與實體部署的流程。 59

其強調的統一配置、標準介面與模組化元件，鎖定具身 AI 開發常見的摩擦：資料管線破碎、程式碼高度耦合，以及模擬環境與真實硬體之間的落差。該專案支援 VLM、VLA 工作流程，並計畫跨 UR 機械手臂、ALOHA 系統及 TRON 2 等平台運作。 59

對逐際動力而言，這層工具的重要性在於，機器人業務不能只依賴一支打磨精美的自家展示影片。客戶與開發者需要能夠開發、評估、轉移並運行技能的方法；FluxVLA 正是該公司嘗試讓這套工程流程更可重複、可擴展的做法。

從運控專長走向具身 AI 基礎設施

逐際動力最初的強項是全身運動控制。如今，其技術堆疊已涵蓋 WBT 全身運動基礎模型、COSA、VGM、DreamActor 與 FluxVLA Engine，並搭配 Oli、Luna 及 TRON 系列平台。 16

這個演變是其商業論述的核心：運動能力不再只是產品故事本身，而是更大部署系統的底座。高頻實體控制讓機器保持穩定；學習到的技能協助操作或導航；認知層則理解任務並安排動作順序。真正的難題，是確保這些層次能在真實硬體上可靠地協同工作。

終點不是「人形」，而是產品市場契合

逐際動力鎖定的應用，反映出務實的市場分層。碼垛與機台上下料，需要可預期的任務表現、負載處理、稼動率，以及與工業流程的相容性；導覽與表演則更重視互動性、視覺吸引力、語音能力與部署便利性。 2612

這些不是同一市場的不同版本，而是擁有不同工作條件、採購者、安全要求與投資報酬衡量標準的市場。逐際動力的策略，是依場景匹配機器人本體、軟體堆疊與部署方法，而不是把「人形機器人」本身當成一種應用類別。

因此，WAIC 2026 傳達的核心訊息很直接：下一道機器人護城河，未必是最吸睛的動作片段，而是能否把智慧、控制、硬體與工程運營整合到位，讓機器人能為客戶可預期地完成一項有用工作。逐際動力已圍繞這個前提布局 Luna、TRON 2、COSA 0.5 與 FluxVLA；但能否取得廣泛商業成功，最終仍要看長期部署的成果，而非展示本身。 5612