【新智元导读】机器人终于迎来自己的「iOS时刻」，全球首个具身Agentic OS来了：不是装个更聪明的大模型，而是给机器人配上一套真正的「操作系统」。

　　抓一个水杯，必须放在固定位置；走一段路，路线早就画好；面对突发状况，要么站住不动，要么直接跌倒。

　　感知归感知，规划归规划，执行归执行。每个环节独立工作，信息传递靠接口，响应速度靠队列。

　　所以，现在很多看起来「自然」的机器人，其实背后都有一个「遥操」工作人员。

　　如果说2025年是具身智能的量产元年，资本涌入，订单签下，还有好几家公司冲刺IPO。

　　硬件本身，越来越难拉开差距。当然，本体的设计在性能和成本上依然会发挥重要作用。

　　在运动控制这个领域，少数玩家已经遥遥领先——比如逐际动力、宇树、Boston Dynamics。

　　它们的机器人能跑、能跳、能在复杂地形上稳定移动，这背后是多年积累的运控技术壁垒。

　　如何让大模型真正落地到物理世界？如何让认知决策转化为稳定的物理执行？这些问题，全球都还没有标准答案。

　　所以，竞争的焦点正在转移：光有好硬件不够，光有好运控也不够，光有聪明的大脑更不够——关键是谁能把这三者真正融合起来。

　　在这个行业拐点上，2026年1月12日，逐际动力发布的COSA系统，就是要打破这种割裂感！

　　因为未来的操作系统——无论是手机、电脑还是其他智能设备——都将升级为Agentic的形态。

　　而人形机器人的OS，必须从一开始就是Agentic原生的。它不能是传统系统加上AI功能的「改装版」，而必须从底层就具备自主感知、理解、决策、行动的能力。

　　逐际动力的全尺寸人形机器人Oli，搭载COSA系统后，正在执行一个送水任务。

　　它暂停了一下，把新指令纳入规划，重新调整了优先级和路线，然后继续走，把水送到了目的地。

　　2025年，Figure AI估值飙升至390亿美元，成为全球具身智能初创企业中估值最高的公司。

　　它的明星背书、资本能量、话题热度，几乎代表了美国市场对人形机器人的最高期待。

　　从技术维度来看，逐际动力的COSA与Figure AI正在解决同一个核心问题：

　　Figure AI的Helix是一个模型：端到端的VLA（视觉-语言-动作）模型，试图用「快慢脑」系统融合感知与动作。

　　而逐际动力的COSA是一套Agentic OS：从架构底层出发，构建了一套面向物理世界原生的操作系统。

　　技术路径有差异，但目标高度一致——让机器人不再是「背课文」，而是「边想边动」。

　　这不是剪辑技巧，而是运控能力的真实差距。逐际动力在运动控制领域的积累，让它能够实现更流畅、更自然的动作融合，更符合场景落地的真实需求。

　　但从技术能力的呈现来看，逐际动力的COSA与Oli的表现，已经站在了世界第一梯队。

　　不是说大脑和小脑配合得慢，而是它们之间缺少一个关键的「中间层」：能够把认知决策真正转化为复杂物理行为的高阶技能层。

　　大脑说「去那边拿杯子」，这是一个高层意图。小脑能做的是控制关节、保持平衡，这是底层动作。

　　但从「去拿杯子」到「怎么绕过障碍物、怎么边走边调整姿态、怎么在移动中完成抓取」——这一整套复杂行为的调度和融合，传统架构里没有人管。

　　所以我们看到的很多机器人演示，其实都是在精心控制的环境里完成的。杯子放在固定位置，路线提前规划好，没有意外，没有干扰。

　　一旦放到真实场景，问题就暴露了：不是某个模块不行，而是模块之间没有真正打通。

　　这同样也是目前一些看起来夸张的视频的机器人，其实背后大概率是依赖于遥操作。

　　COSA的发布，是逐际动力给出的答案——一个让大脑和小脑真正融合的系统。

　　让我们深入技术层面——看看COSA究竟是如何成为那个「补上拼图」的答案。

　　机器人的决策也不再是一次性的规划，而是与环境持续交互的反馈和响应的过程。

　　它不是提前训练好的一套固定动作，而是一个能实时生成任意全身动作的基础模型。

　　这意味着机器人可以随时调整姿态，而不是从动作库里调一个预设的走路、抬手和转身。

　　打通导航、避障、移动操作、上下楼梯等复杂行为和全身运控基础模型间的对齐。

　　理解自然语言、拆解任务、动态规划、调整优先级——这些「大脑」的工作，都在这一层完成。

　　但关键不在于这三层本身，而在于它们是如何连接的。COSA让这三层实时耦合。

　　再聪明的大脑，如果不懂得调度身体的各种能力，不理解来自身体和物理世界的反馈，就只会臆想出理想的方案——却在执行的那一刻失败。

　　它让大脑真正「感知」到身体在做什么、环境发生了什么变化；也让身体知道大脑想要什么，并且能够灵活调整去实现它。

　　上层的决策可以影响底层的动作，底层的感知可以反馈给上层，中间的技能层负责把两边对齐。

　　三层能力各自提升，会带动COSA整体水平提高；而COSA作为枢纽，把不同的技术和能力整合在一个系统里管理，保证这套系统能适应物理世界的真实环境。

　　实现「知行合一」，即理解任务、感知环境、调整决策、组合技能、物理执行的完整闭环。

　　传统机器人需要你一步步告诉它：先找到水、拿起水、转向、去到前台、找到客人、走到沙发旁边、递水……

　　它会理解你的意图，拆解成子任务，规划执行路径，并且在过程中根据环境变化动态调整。

　　它会记住「刚才那个人是谁」、「那个柜子里有什么」、「上次走这条路遇到了什么障碍」。

　　很多机器人大脑很聪明，规划得头头是道，但执行的时候一塌糊涂。要么动作不稳，要么反应太慢，要么遇到干扰就歇菜。

　　从逐际动力COSA这一具身Agentic OS，与Figure AI的大模型对比中，我们可以清晰地看到：

　　中国工厂能造出全球性价比的关节、最稳定的电机，而COSA的发布证明，中国团队也能做出世界级的具身Agentic OS。

　　「想得到，做得好」——这不只是COSA的技术口号，也是逐际动力对「中国方案」的一次作答。

　　回到之前Oli停了一下的那个画面：等待接收新的任务，然后把水送到了目的地。

　　这个动作不复杂，但它背后代表的能力链条是：实时感知、记忆调取、意图理解、任务规划、动态调整、稳定执行。

　　Windows让个人电脑走进千家万户，Android和iOS让智能手机成为人手一台的生活必需品。

　　操作系统的意义，从来不只是技术本身——它定义了一个生态的玩法，决定了未来几十年的产业格局。

　　硬件渐渐成熟，算法快速迭代，但行业仍然缺少一个真正意义上的「操作系统」：

　　一个能让机器人像智能手机一样，在各种场景中稳定运行、灵活应变的底层基座。

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