機器人前瞻（公眾號：robot_pro）
作者 程茜
編輯 漠影

具身智能領域來了個真“變形金剛”！

機器人前瞻12月18日報道，今日，逐際動力重磅推出全球首款多形態(tài)具身機器人TRON 2，售價4.98萬元起，即日起開放預訂。

相比于其上一代多形態(tài)機器人，TRON 2實現了形態(tài)適配能力的全面升級，不僅支持雙臂、雙足、雙輪足構型的靈活切換，更可完成人形與四足形態(tài)的實驗性重構，如同“變形金剛”般具備多場景自適應的變身能力。

此次逐際動力多形態(tài)機器人的重磅升級，并非單純技術炫技，而是精準破解了當下具身智能科研領域的幾大核心痛點。

其針對通用硬件平臺缺失導致的重復研發(fā)困境，TRON 2突破了單一機器人構型的局限，其雙臂、雙足、雙輪足等多形態(tài)組合，并非對應特定用途，而是作為可自由組合的運動與操作模塊，深入傳統(tǒng)機器人難以觸及的場景，顯著提升任務覆蓋范圍和數據采集效率。

在形態(tài)快速重構與自由組合的基礎上，TRON 2本質上是構建了一套面向復雜運動控制算法的實戰(zhàn)驗證平臺，支持在真實物理環(huán)境中驗證雙臂協同、精細化操作、移動與操作耦合控制和更高階的雙足運動，未來有望實現四足地形自適應、人形機器人的跨構型步態(tài)轉換的技術進階。

此外，為了快速打通具身智能科研鏈路，逐際動力此次延續(xù)并強化了長期積累的二次開發(fā)支持體系，提供完善、清晰，可供直接落地的二次開發(fā)資料，可實現30分鐘上手、2小時完成從環(huán)境配置到真機部署全流程。

如今具身智能領域的核心技術處于快速迭代期，這樣的具身通用基座一舉打破硬件構型單一的研發(fā)桎梏，為技術研發(fā)掃清關鍵障礙，為具身智能技術的規(guī)?；涞亻_辟全新路徑。

一、跨越多重技術棧，通用基座成為具身智能的關鍵

此前業(yè)界有觀點認為，2025年是具身智能商業(yè)化元年。但從實際情況來看，如今這一賽道仍處于技術快速迭代、多學科交叉融合的關鍵階段，復雜環(huán)境下的魯棒性不足、人機交互的自然性有待提升、硬件成本與能效的平衡等挑戰(zhàn)，正是其技術突破的核心方向。

具身智能的落地核心，在于讓機器人打通運動、感知、理解、執(zhí)行的全流程閉環(huán)，如今圍繞著具身智能領域的VLA（視覺-語言-動作）大模型操作、移動操作、全身運動控制幾大主流技術路線正是實現具身智能目標的關鍵基礎。

從技術定位來看，VLA模型要打通智能體感知、理解與執(zhí)行的全流程鏈路，具備將語言意圖、視覺感知與物理動作深度整合，進而形成連續(xù)決策的能力，推動機器人自主完成多場景復雜任務。但要達成這一終極目標，VLA模型的發(fā)展仍面臨多重瓶頸。一方面機器人需要具備精細化操作能力，實現指令到執(zhí)行動作的流暢；另一方面，由于缺乏大規(guī)?？缧螒B(tài)VLA對齊數據，需要機器人具備良好的多元大模型適配性，才能保證數據可用。

另一條技術路徑是機器人操作和移動能力的協同，要讓機器人在移動中感知空間布局、環(huán)境等，然后邊操作邊獲取物體物理屬性，如重量、剛度、抓取姿態(tài)等。但操作和移動能力在機器人上實現協同，就會面臨協同任務數據采集難度大、環(huán)境泛化能力不足、硬件成本居高不下等難題。

最后是全身運動控制，這也是讓機器人擁有類人級自主作業(yè)能力的重中之重。其需要機器人的全身關節(jié)都實現精準協同，還要兼顧在不同環(huán)境中的作業(yè)能力，同時做到快速做出響應。但核心瓶頸是系統(tǒng)割裂與形態(tài)適配不足，也就是單一形態(tài)無法覆蓋異構場景，割裂架構無法解決高維協同。

上述幾個技術路線并非孤立存在，而是協同迭代發(fā)展，而這四條路線的共同演進方向，本質是推動機器人向通用化邁進。但現階段各研究方向大多采用差異化硬件架構，給算法的遷移適配、落地部署、多算法融合及泛化驗證帶來顯著阻礙。

因此，軟件層面的技術突破，必然要求硬件平臺的同步適配升級，這也意味著構建通用型具身智能基座，成為支撐技術落地與行業(yè)進階的關鍵所在。

面向未來多樣化實際應用場景、現實環(huán)境的復雜異構特性，其更需要與通用型機器人本體深度結合，方能實現技術落地與場景適配的高效統(tǒng)一。

二、一個本體、三種形態(tài)，打破多場景科研壁壘

事實上，此前業(yè)界已經在探索可以切換形態(tài)的機器人，但大多集中于面向工業(yè)場景、復雜地面環(huán)境的桌面或輪式底盤轉換，以及面向具體清潔、巡邏特定場景的模塊化組合方案。

此次逐際動力拿出的TRON 2方案業(yè)內罕見，其核心在于以一個核心本體為基礎，通過模塊化組合實現三種形態(tài)切換，覆蓋全類型科研與應用需求。

先來看雙臂場景，TRON 2的具身雙臂系統(tǒng)解決的正是VLA模型操作難題。

這一系統(tǒng)包含7-DoF類人構型單臂關節(jié)，關節(jié)響應能做到高速、穩(wěn)定，確保動作規(guī)劃與執(zhí)行一直，且操作過程流暢。在精細化操作方面，TRON 2采用了仿人球形手腕構型，可提供更靈活、高自由度末端控制，讓其在狹小空間內也能實現高精度、穩(wěn)定操作。

基于此TRON 2的臂展能達到70厘米，雙臂負載能力達到10kg，機身極限負重能達到60kg，這使其操作空間、可觸達點位范圍更大，能覆蓋更多類型的操作任務，甚至是工業(yè)場景的大負載任務。

與此同時，其還適配主流大模型Pi 0.5及ACT，基于家庭操作場景，拆解包括餐品制作、桌面清理、衣物清潔、物品收納、快遞拿取在內的10個典型操作任務，提供數據集、模型訓練及算法部署示例。

依托對主流VLA大模型的兼容適配能力，結合內置的專屬數據集支持，即使針對入門級科研團隊，TRON 2也能幫助其快速啟動研究工作，穩(wěn)步縮小與頂尖成果的技術代差。

可以看出，TRON 2的具身雙臂系統(tǒng)從軟硬協同的方案，同步解決了機器人精細操作能力不足、大模型適配難、任務覆蓋范圍窄的多重痛點。

此外是輪足和雙足的切換，基于此TRON 2就具備了全地形的移動能力，能適應更高難度的移動操作實驗與跨場景的應用開發(fā)，應對的正是當下機器人在復雜地形移動以及操作與移動實時協同方面的難點。

在此之上，TRON 2雙足形態(tài)可以上下樓梯，能應對多元化的真實場景，其最大負載達30kg，續(xù)航時間達4小時。

這使得機器人實現了全地形通行能力，既保留輪式移動的高效性，又能通過雙足形態(tài)完成上下樓梯等動作，突破了上文提到的結構化環(huán)境能用、真實場景受限的技術瓶頸。

TRON 2還支持開發(fā)者開展雙臂+雙足、雙臂+雙輪足等多構型組合的性能挖掘與功能拓展。

這種高度靈活的組合能力，不僅降低了具身智能研發(fā)中場景適配需定制硬件的成本與周期，更讓研發(fā)者能聚焦核心算法，如VLA操作、移動操作聯動、全身運動控制等的迭代優(yōu)化，為多場景、多任務的具身智能技術探索提供了更具擴展性的硬件底座。

三、開箱即用：真正好用、易用的具身智能通用基座

在TRON 2本體性能拉滿的同時，逐際動力同樣為開發(fā)者提供了開箱即用的工具包。

其此次提供的完備、易用二次開發(fā)資料，能讓開發(fā)者30分鐘上手、2小時完成從環(huán)境配置到真機部署全流程。逐際動力配備的完整VLA開發(fā)工具包，包含完整示例教程、一鍵啟動的預設功能模塊，使得開發(fā)者無需從0構建，就能快速對齊Pi 0.5及ACT等頂尖大模型的任務能力。

在數據層面，TRON 2集成了原生數據采集與管理平臺，覆蓋采集、訓練、驗證到真機部署的完整閉環(huán)。

而正如前文所述，具身智能多技術路線的協同布局，直接催生了市場對一體化、高易用性的綜合性科研平臺的迫切需求?；诖?，逐際動力打造的正是覆蓋具身智能從入門到高階，滿足操作、移動、移動操作，高性能、高集成度、開放易用的一站式平臺。

綜合來看，這套解決方案在技術層面統(tǒng)一底層能力，有效避免開發(fā)者重復造輪子以提升研發(fā)效率；成本層面，相較于定制化研發(fā)的高投入、小批量局限，其通過通用底座支持規(guī)模化復用，具備顯著的高性價比優(yōu)勢；產業(yè)層面，既能加速具身智能技術向多元化場景的落地進程，又能推動構建更加開放、協同的產業(yè)生態(tài)。

其具身通用基座的本質是將機器人的底層能力標準化、硬件模塊化，也是具身智能從實驗室走向規(guī)?；逃玫暮诵那疤?。

結語：以實用價值破局，逐際動力打造具身智能研發(fā)實戰(zhàn)利器

從TRON 2的重磅上市，足以窺見逐際動力在技術迭代中的核心思路。

這家國內具身智能賽道的頭部企業(yè)，始終錨定的都是行業(yè)的真實痛點與開發(fā)者的真正需求，從打破硬件構型單一的研發(fā)壁壘，到打造多形態(tài)重構的具身通用基座；從配套標準化數據集降低科研門檻，到開放二次開發(fā)接口實現快速部署，每一項功能設計都緊扣實用價值這一核心。

回顧逐際動力的發(fā)展歷程，不難發(fā)現其每一次產品發(fā)布與技術迭代都與行業(yè)需求同頻。從早期深耕機器人軟硬件協同技術，到如今推出TRON 2這樣的具身通用基座，都圍繞著具身智能領域的硬件異構制約算法遷移、場景數據采集成本高昂、科研成果難轉化、數據采集難度大等痛點展開。

而正是對行業(yè)需求與痛點的真實洞察，使得逐際動力的產品與技術，能夠在激烈的行業(yè)競爭中經受住市場與時間的雙重考驗，成為推動具身智能規(guī)?；涞氐年P鍵力量。