逐际动力发布人形机器人家务Demo，展示三层大脑系统
逐际动力展示人形机器人Oli长程家务能力，其分层大脑系统比肩Figure，强调多模块协同而非单一模型。
逐际动力发布全尺寸人形机器人Oli自主做家务的Demo，包括取衣服、扔进脏衣篓、整理玩偶、搬箱、深弯腰拾物等。其背后是LimX COSA 0.5大脑系统，采用三层架构（认知S2、技能S1、运控S0），而非单一端到端模型。
正文摘录
昨天刚完成 2 亿美元 Pre-IPO 轮融资，逐际动力没有急着讲资本故事，而是立马甩出一段全尺寸人形机器人 Oli 全自主做家务的视频： 将衣架高处的衣服提起并放置在手臂上、将手上的多件衣物精准扔进脏衣篓里、将随意乱放的玩偶归纳整理、搬箱摞箱、深弯腰拾取地面杂物。 它通过视觉和环境感知，全程站立、时不时蹲下、弯腰，在家庭非结构化场景下完成不同任务。 而在背后支撑 Oli 行动的，是 逐际动力 刚刚更新的 人形大脑系统 LimX COSA 0.5。 同样是进行复杂连续的家务实操，硅谷最高估值人形机器人独角兽 Figure，此前也多次对外放出类似的视频。 他们先后发布了厨房整理、房间整理、客厅整理三段长程任务，都成了公司招牌，也被行业公认为性能参考标杆。 逐际动力这段实操 Demo，在任务连续性、自主决策深度、技能调用以及全身运控上，已经和 Figure 站到同一水准线。 过去几年，整个具身智能行业普遍追求模型参数、评测榜单，似乎拥有更好的模型，就等于拥有最强的机器人大脑。 Figure 的双系统框架、不少海外和国内厂商主打的全能视觉动作基础模型，底层逻辑都是靠更强的单一大模型。 在逐际动力的技术框架中，真正的机器人大脑应当复刻人类神经系统，由认知、技能、运控多模块协同配合，而非仅靠单一基础模型。 围绕这一判断，今年 1 月，LimX COSA 的概念首次被提出，并展示了高阶认知与全身运控进行深度融合，使机器人“能想、能动、边思考边干活”。 他们拼命把各种 VLM（视觉语言模型）或 VLA（视觉语言动作模型）端到端模型做大，试图用更庞大的参数量来暴力破解物理世界的复杂性。 在逐际动力创始人张巍看来，大部分人说要做一个模型，模型大了以后就是在做大脑，把大脑等同于模型，这件事情本身就是一个误导。