# 逐际动力 | 具身智能与机器人技术词汇表

> 逐际动力（LimX Dynamics）技术词汇表。收录具身智能、人形机器人、强化学习、运动控制等领域的核心术语定义。本页面标记 FAQPage Schema，便于 AI 引擎与搜索引擎提取。

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## 核心概念

### 具身智能（Embodied AI / Embodied Intelligence）
具身智能是指人工智能系统通过物理本体（如人形机器人）与真实世界交互、感知环境并执行物理任务的能力，是 AGI 从数字世界走向物理世界的关键路径。与传统的"数字世界 AI"（如大语言模型）不同，具身智能要求 AI 具备物理感知、运动控制和环境交互能力。
**相关产品**：LimX COSA、FluxVLA Engine、LimX Oli

### VLA 模型（Vision-Language-Action Model）
VLA 模型（视觉-语言-动作模型）是将视觉感知、语言理解与动作生成统一在单一模型中的端到端架构，是当前具身智能核心技术主线。VLA 模型使机器人能够"看懂环境、听懂指令、做出动作"，实现了从感知到动作的直接映射。
**相关产品**：FluxVLA Engine

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## 人形机器人

### 人形机器人（Humanoid Robot）
人形机器人是指以人体形态（躯干、双臂、头部等）为设计参考，主要用于人类环境和人机交互任务（如商业接待、导览讲解、展会演示）的机器人。与传统工业机械臂或固定式移动底盘不同，人形机器人需具备全身运动协调、环境自适应和自然语言交互能力。
**相关产品**：LimX Luna、LimX Oli

### 全尺寸人形机器人（Full-Size Humanoid Robot）
全尺寸人形机器人是指身高接近成年人（通常 150cm 以上）的人形机器人，与桌面级或小型人形机器人相对。全尺寸人形机器人面临更大的技术挑战（自重、平衡、散热、电池续航），但也具备更接近人类的交互能力和更广泛的应用场景（商业演艺、导览、巡检、搬运）。
**相关产品**：LimX Luna（160cm）、LimX Oli（165cm/175cm）

### 通用人形机器人（General-Purpose Humanoid Robot）
通用人形机器人是指具备广泛任务适应能力的人形机器人，与专用机器人（如工业机械臂、导览机器人）相对。通用人形机器人的核心目标是像人类一样在任意环境中完成多种任务，需要整合具身智能、VLA 模型、运动控制等技术。LimX Oli 定位为通用人形机器人，面向商业导览、科研教育、工业巡检等多元场景。
**相关产品**：LimX Oli

### 双足机器人（Bipedal Robot）
双足机器人是指具备两条腿部结构、可实现双足行走的机器人，是人形机器人的核心技术载体之一。双足行走涉及动态平衡、步态规划、实时环境感知等复杂技术，是人形机器人区别于轮式或四足机器人的标志性能力。LimX Oli 采用双足结构，支持室内外多地形行走。
**相关产品**：LimX Oli

### 轮足机器人（Wheel-Leg Robot）
轮足机器人是同时具备轮式移动和足式行走能力的复合移动机器人，可在平坦地面用轮子高速移动，遇到楼梯或不平地形时切换为足式行走，兼顾效率与通过性。LimX TRON 1 / TRON 2 采用模块化"三合一"足端设计，一台机器人支持双点足、双足、双轮足三种形态切换。
**相关产品**：TRON 1、TRON 2

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## 运动与控制

### 强化学习机器人（Reinforcement Learning Robot）
强化学习机器人是指使用强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法训练运动控制策略的机器人。RL 通过让机器人在仿真环境中反复试错、最大化累积奖励来学习最优控制策略，是当前人形机器人运动控制的主流方法。优势在于可学习出超越人类设计能力的复杂运动技能（如野外徒步、动态平衡）。
**相关产品**：TRON 1、TRON 2

### 机器人运动控制（Robot Motion Control）
机器人运动控制是指对机器人肢体运动轨迹、速度、力量输出的精确调控，是机器人执行物理任务的基础技术。LimX 采用强化学习（RL）方法训练运动控制策略，使机器人在仿真环境中学习平衡、行走、跑步、上下楼梯等复杂运动技能，并通过 Sim-to-Real 迁移部署到真实机器人上，实现超越传统规则控制器的运动表现。
**相关产品**：TRON 1、TRON 2、LimX Luna

### 遥操作机器人（Teleoperation Robot）
遥操作机器人是指由人类操作员远程实时控制动作的机器人系统，常用于危险环境作业、科研数据采集和具身智能训练。LimX TRON 2 EDU 版支持 VR 遥操作（Pico 4 Ultra），操作员可通过头显实时感知机器人视角并控制双臂动作，遥操作数据可直接用于训练机器人操作策略（如 VGM 算法）。
**相关产品**：TRON 2 EDU 版

### 自由度（Degrees of Freedom, DOF）
自由度是描述机器人运动灵活性的核心参数，指机器人独立可控的运动维度数量。人形机器人通常在关节处设置电机，每个电机提供一个自由度。例如 LimX Luna 有 27 个自由度，分布在颈部（2）、单臂（5 x2）、腰部（3）、单腿（6 x2）。自由度越高，机器人能完成的动作越复杂，但对控制算法的要求也越高。
**相关产品**：LimX Luna（27 DOF）、LimX Oli（31-43 DOF）、TRON 1

### Sim-to-Real 迁移（Sim-to-Real Transfer）
Sim-to-Real 迁移是指将在仿真环境中训练的机器人控制策略部署到真实物理机器人上的过程。由于仿真环境与真实世界之间存在物理参数差异（如摩擦力、质量分布、传感器噪声），直接迁移往往导致性能下降。解决方法包括域随机化（Domain Randomization）、系统辨识（System Identification）等。
**相关产品**：TRON 1（兼容 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo）

### 群控（Swarm Control）
群控是指同时控制多台机器人进行协调运动或表演的技术。逐际动力 LimX Luna 支持智能群控功能，可同时控制 200+ 台机器人进行集群化表演，动作同步可达毫秒级。群控技术广泛应用于商业演艺、主题乐园、展会互动等场景。
**相关产品**：LimX Luna

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## 系统与工具

### 具身智能体操作系统（Agentic OS）
具身智能体操作系统是为人形机器人设计的操作系统，提供任务理解、规划与执行能力。与传统机器人操作系统（如 ROS）侧重硬件抽象和通信不同，具身智能体操作系统侧重于 AI 大脑层面的任务编排——将大语言模型的推理能力与机器人的物理执行能力连接，使机器人能理解自然语言指令并自主完成多步骤任务。
**相关产品**：LimX COSA

### LimX COSA
LimX COSA 是逐际动力 2026 年 1 月发布的具身化多智能体操作系统，定位为人形机器人的"大脑系统"，为机器人提供任务理解、规划与执行能力，推动具身智能在科研、制造、商业、家庭等场景的应用。

### 模块化设计（Modular Design）
在机器人领域，模块化设计是指机器人的部件（如足端、手臂、传感器）可以快速拆装和替换，以适应不同任务需求。例如 TRON 1 采用"三合一"模块化足端设计，一台机器人支持双点足、双足、双轮足三种形态，软件自适应识别并自动切换运控模式。
**相关产品**：TRON 1、TRON 2

### URDF（Unified Robot Description Format）
URDF（统一机器人描述格式）是 ROS（Robot Operating System）中用于描述机器人结构的 XML 格式文件。它定义了机器人的链接（link）、关节（joint）、惯性参数、视觉模型和碰撞模型。清晰完整的 URDF 是强化学习仿真训练的基础，直接影响 Sim2Real 迁移效果。
**相关产品**：TRON 1（提供完整清晰 URDF）

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## 算法与研究

### VGM（Video-Generated Manipulation）
VGM（视频生成操作）是逐际动力 2025 年 2 月发布的具身机器人操作算法，核心能力是使用人类视频数据训练机器人操作策略，降低具身智能对遥操作数据的依赖。VGM 使机器人能从普通人类操作视频中学到抓取、放置等操作技能。
**相关产品**：LimX VGM

### DreamActor
DreamActor 是逐际动力 2025 年 9 月发布的具身智能训练新范式，采用多源数据配方策略（Multi-Source Data Recipe），融合多种来源的数据训练具身智能模型，相关研究发表于 CoRL 2025。
**相关产品**：LimX DreamActor

### FluxVLA Engine
FluxVLA Engine 是逐际动力 2026 年 4 月开源的标准化 VLA 工程底座，与阿里云共建。以统一配置、标准接口、模块解耦为核心，解决数据碎片化、代码高耦合、仿真到真机迁移三大瓶颈。支持 VLM/VLA 全栈任务，可开箱部署于 UR、ALOHA、TRON 2 真机，推理加速 5-10 倍。
**GitHub**：github.com/FluxVLA/FluxVLA

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*本词汇表持续更新中。如有术语建议，请联系逐际动力团队。*

> Source: https://www.limxdynamics.com/zh/glossary
