逐级动力具身智能大脑系统采用了三层架构，在快速应用落地上具备一定优势。逐际动力把机器人大脑分成认知、技能和运控三层，VLA 只占其中一层。底层是小脑基础模型（Whole-Body Control Foundation Model），高鲁棒性的全身运动控制系统提供稳定可靠的全身平衡与运动能力。中层是具有环境感知与适应能力的大小脑融合的高阶技能层，可组合、可调度各种技能，支持导航、避障、抓取、上下楼梯等复杂行为顶层为自主认知与决策能力，主要体现为交互、记忆与思考。按照逐级动力的理念，由于物理世界的数据天然稀缺且昂贵，具身智能大模型不应采用先通用、再落地的模式。公司官方视频显示，搭载 COSA 模型的机器人 Oli 实现了把脏衣服放进洗衣篮，把鲨鱼玩偶放上椅子，叠好箱子，收走桌上的玩具，扶正歪斜的椅子，把垃圾扔进桶里，最后将钱包递到主人手上，其已能够完成全自主、实时推理的长程任务。我们认为这样的大脑架构在一些垂类场景的快速应用落地上具备一定优势。
