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逐际动力发布具身Agentic OS系统LimX COSA。

当前，人形机器人的落地难题始终萦绕行业。如何让机器人摆脱预设程序的束缚，真正理解物理世界、自主规划任务、稳定执行操作？

1月12日，逐际动力LimX Dynamics正式发布的具身智能体系统LimX COSA（Cognitive OS of Agents），给出了破局之道。

这款面向物理世界原生的具身Agentic OS，通过高阶认知与全身运控的深度融合，为人形机器人构建起“能想、能动、边思考边干活”的大小脑一体化智能。

在具身智能赛道竞争日趋激烈的当下，操作系统作为连接机器人与物理世界的核心枢纽，直接决定了人形机器人的智能上限与应用边界。

传统机器人系统往往存在“大脑与小脑脱节”的痛点：高阶认知模型难以精准驱动运动控制，运动执行又无法及时反馈调整认知决策，导致机器人在复杂真实环境中适应性差、任务完成度低。

逐际动力精准把握这一行业痛点，以Agent范式重构操作系统逻辑，打造出LimX COSA这一物理世界原生的具身智能体系统。

其核心目标直指“为人形机器人真正落地应用、为使用者创造价值”，通过整合模型、技能、记忆乃至情感等核心要素，实现视觉语言模型（VLA）与全身运控的深度对齐，让机器人从被动执行的机器升级为主动思考的智能体。

LimX COSA的突破性源于其极具前瞻性的核心设计思想。

系统以机器人本体为中心，构建起模块化、可复用的多元技能工具箱，每个技能均经过严苛的可靠性训练，既支持独立迭代优化，又能灵活组合调用，为应对多样化任务场景奠定基础。

在此基础上，通过多基础模型与智能决策机制的协同，系统可实现对各类技能的统一调度与全局规划，形成“理解任务-感知环境-调整决策-组合技能-应用执行”的完整闭环，真正达成“知行合一”的智能目标。

这种设计思路不仅降低了技能开发与迭代的成本，更让系统具备了极强的扩展性，为适配未来多样化的人形机器人应用场景提供了可能。

而支撑这一设计思想的，是COSA自底向上的三层架构体系，如同为机器人构建了一套完整的“神经系统”。

底层的小脑基础模型（Whole-Body Control Foundation Model）是系统的“运动基石”，其高鲁棒性的全身运动控制系统，为机器人提供了稳定可靠的平衡与运动能力，确保在复杂环境中的基础运动安全；

中层的高阶技能层承担“大小脑融合”的关键职责，兼具环境感知与适应能力，可灵活组合、调度导航、避障、抓取、上下楼梯等各类技能，实现复杂行为的精准执行；

顶层的自主认知与决策层则是系统的“智慧核心”，通过交互、记忆与思考能力的构建，赋予机器人主动理解世界、规划任务的高阶智能。

三层架构的无缝衔接，让机器人的“思考”与“行动”形成高效协同，彻底打破了传统系统的能力壁垒。

基于这套先进的架构与设计理念，LimX COSA赋予了具身智能三大核心能力，让逐际动力旗下全尺寸人形机器人Oli率先成为兼具运动智能和高阶认知的人形智能体。

其一，是基于物理逻辑的高阶认知与推理能力。Oli不再依赖预设代码，能够精准理解自然语言的语义与意图，面对比如“拿两瓶水到前台来”、“找出红色快递并送到车间”等复杂指令，可自主完成长程任务拆解与规划，并根据环境变化动态调整任务优先级，实现多任务并发处理下的“边思考、边行动”。

其二，是语义记忆与主动感知能力。通过跨时间、跨模态的感知与记忆构建，Oli能够对环境、对象及交互历史进行语义建模，形成专属“世界观”。更重要的是，它实现了从“被动接受输入”到“主动感知探索”的跨越，比如能够主动与同事打招呼、慰问生病同事、连通检测打印机，凭借对场景的深度认知做出精准判断。

其三，是基于实时感知的全身移动操作能力。作为逐际动力全栈技术的集中体现，COSA实现了高阶智能与运动智能的无缝耦合，比如能让Oli在连续长楼梯等复杂环境中保持稳定运动，在移动过程中流畅完成拿水、捡垃圾、扔垃圾等操作，展现出出色的自适应与泛化能力，真正做到“想得到，更做得到”。

在具身智能产业即将迎来从百亿向千亿规模跨越的关键阶段，LimX COSA的发布具有重要的行业意义。

当前，工业制造、物流运输、医疗康养等领域对人形机器人的需求日益迫切，但“落地难”始终制约着产业发展。

逐际动力强调，COSA是为人形机器人真正落地应用而设计的物理世界原生系统，其“大小脑一体化”的核心优势，恰好解决了人形机器人在真实场景中“想不透、做不稳”的核心痛点。随着COSA系统的推广应用，人形机器人有望在更多刚性需求场景中实现规模化部署。