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逐際動力LimX COSA系統(tǒng)發(fā)布:為人形機器人賦能,開啟具身智能新篇章

   時間:2026-01-12 11:36 來源:互聯網作者:江紫萱

逐際動力近日宣布推出全新具身智能體系統(tǒng)LimX COSA(Cognitive OS of Agents),標志著人形機器人技術向物理世界原生智能邁出關鍵一步。該系統(tǒng)通過深度融合高階認知與全身運動控制,構建了"大小腦一體化"的智能架構,使機器人具備理解任務、感知環(huán)境、動態(tài)決策與精準執(zhí)行的綜合能力。

作為連接物理世界與數字智能的核心樞紐,COSA系統(tǒng)采用自底向上的三層架構設計:底層小腦模型提供高魯棒性全身運動控制,確保機器人在復雜地形中的平衡能力;中層技能層整合環(huán)境感知與多技能協(xié)同,支持導航、避障、抓取等復雜行為;頂層認知層實現自主決策與語義記憶,賦予機器人理解自然語言、構建環(huán)境認知的能力。這種分層設計使系統(tǒng)既能保證基礎運動的穩(wěn)定性,又能實現高級認知的靈活性。

全尺寸人形機器人Oli成為首個搭載該系統(tǒng)的實踐案例。在實測場景中,Oli展現出突破性能力:當接收到"取兩瓶水到前臺"的指令時,機器人能自主拆解任務路徑,在移動過程中動態(tài)避開障礙物,精準完成抓取與遞送動作;面對"找出紅色快遞并送到車間"的復合指令,系統(tǒng)通過語義理解識別目標特征,結合環(huán)境建模規(guī)劃最優(yōu)路線。更值得關注的是,Oli展現出主動感知能力,能識別同事身份、觀察設備狀態(tài),甚至在檢測到打印機故障時主動發(fā)起連接檢查。

技術突破體現在三大核心能力:在認知推理層面,系統(tǒng)通過物理邏輯建模實現任務級理解,支持多任務并發(fā)處理與動態(tài)優(yōu)先級調整;在環(huán)境感知方面,構建跨模態(tài)記憶系統(tǒng)使機器人能積累環(huán)境認知,形成持續(xù)更新的"世界觀";運動控制上,大小腦協(xié)同機制確保機器人在連續(xù)樓梯等復雜場景中保持穩(wěn)定操作,實現"思考與行動"的實時同步。這些能力使Oli在測試中成功完成自主上樓、垃圾分類、設備檢測等復雜任務。

該系統(tǒng)的設計理念凸顯"物理世界原生"特性。區(qū)別于傳統(tǒng)機器人系統(tǒng),COSA從底層架構開始就針對真實物理環(huán)境優(yōu)化,所有技能模塊均經過可靠性訓練,支持獨立迭代與組合調用。這種設計使系統(tǒng)既能通過基礎模型統(tǒng)一調度技能,又能通過模塊化結構快速適配不同應用場景,為人形機器人的商業(yè)化落地提供了技術基礎。

 
 
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